Analizy chemometryczne w Statistica – kurs zaawansowany

online 2 dni

Po krótkim przypomnieniu najważniejszych zagadnień omawianych na kursie podstawowym zostaną omówione bardziej zaawansowane metody analizy wykorzystywane w chemometrii:

  • analiza czynnikowa
  • model cząstkowych najmniejszych kwadratów
  • techniki drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych

Dane wykorzystywane w trakcie szkolenia pochodzą z rzeczywistych badań chemiczno-mikrobio­lo­gicz­nych opublikowanych w literaturze o zasięgu światowym.

Dla kogo?

Dla badaczy zainteresowanych zastosowaniami bardziej zaawansowanych metod analiz chemometrycznych

 

Co zyskasz?

  • Przypomnisz sobie lub uporządkujesz wiedzę z zakresu podstawowych metod analizy statystycznej
  • Poznasz różne techniki redukcji wymiaru danych
  • Poznasz zaawansowane metody eksploracji danych w zagadnieniach klasyfikacyjnych i regresyjnych
  • Dowiesz się w jaki sposób wizualizować dane wielowymiarowe

  • Program
  • Prowadzący
  • Informacje organizacyjne
  • Ceny

Program szkolenia:

  1. Wstęp
    • cele i program szkolenia
  2. Krótkie przypomnienie najważniejszych zagadnień z kursu podstawowego
  3. Analiza czynnikowa: FA (ang. Factor Analysis)
    • wstęp teoretyczny i różnice pomiędzy analizą czynnikową a analizą głównych składowych
    • definiowanie analizy
    • strategie rotacji (varimax, varimax surowa i inne)
    • wizualizacja
      • Model cząstkowych najmniejszych kwadratów: PLS (ang. Partial Least Squares)
    • wstęp teoretyczny
    • kontrola danych
    • model podstawowy – podejście obliczeniowe
    • algorytmy NIPALS SIMPLS
    • próba ucząca i próba do oceny krzyżowej
    • układy międzygrupowe
    • wykres odległości
  4. Wybrane zagadnienia z techniki drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych: C&RT (ang. Classification and Regression Trees)
    • wstęp teoretyczny
    • wykonanie analizy
    • wizualizacja
  5. Wybrane graficzne techniki analityczne dla danych wielowymiarowych
    • metoda twarzy Chernoffa
    • skategoryzowane wykresy 3W i wykresy trójkątne
    • wykresy obrazkowe
  6. Przykłady do samodzielnej analizy

Polecamy kolejne szkolenia:

  • Analizy wielowymiarowe
  • DOE – komputerowe wspomaganie planowania
    i analizy statystycznej badań innowacyjnych
  • Z cyklu data mining

Podobne szkolenia

Data Science w Python – szybki start

Data science to dziedzina łącząca w sobie informatykę, statystykę, uczenie maszynowe i praktyczną umiejętność rozwiązywania problemów ze świata rzeczywistego (wiedzę domenową). Umiejętności data science […]

Dowiedz się więcej

Analiza logarytmiczno-liniowa

Celem kursu jest zaznajomienie uczestników z modelami i metodami wnioskowania statystycznego stosowanymi w analizie danych jakościowych. Zagadnieniami omawianymi podczas kursu są zarówno problemy wyboru […]

Dowiedz się więcej

Data mining – metody bez nauczyciela

Szkolenie prezentuje techniki należące do grupy metod bez nauczyciela, m.in. takie jak: segmentacja opisowa oraz wyszukiwanie reguł (analiza koszykowa), których celem jest wykrywanie ukrytych zależności […]

Dowiedz się więcej

Masz pytania?

Porozmawiaj z nami!

Jesteśmy tutaj, aby pomóc i rozwiać wszystkie Twoje wątpliwości. Wypełnij formularz, napisz do nas maila lub zadzwoń – odpowiemy najszybciej, jak to możliwe!

    Przejdź do treści