Analizy chemometryczne w Statistica – kurs zaawansowany

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 analyizy 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 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 i 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

Wymagania:

• Umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows
• Podstawowa znajomość pakietu Statistica.