Содержание
- 2. План лекции Ведение Немного истории Природа многомерна Пример - многомерный статистический контроль процессов Два подхода к
- 3. Метод наименьших квадратов (простейший случай)
- 4. Многомерные данные
- 5. Контроль производственного процесса
- 6. Контроль производственного процесса
- 7. Контроль производственного процесса
- 8. Контроль производственного процесса
- 9. Контроль производственного процесса
- 10. Контроль производственного процесса Точки съема Моделирование производилось на основе анализа измерений и внутренних связей присущих этому
- 11. Моделирование многомерных данных (процессов или явлений)
- 12. Содержательная составляющая задачи. Никакие многомерные методы не помогут, если данные не содержат полезной информации об изучаемом
- 13. Данные Количественные и качественные Управляемые и неуправляемые Прямые измерения и косвенные
- 14. Данные
- 15. Два класса решаемых задач
- 16. Проекционные методы
- 17. Проекционные методы Данные без структуры Данные со скрытой структурой
- 18. Проекционные методы
- 19. Метод главных компонент
- 20. Матрица счетов T (scores)
- 21. Матрица нагрузок P (loadings)
- 22. Остатки E матрица E имеет ту же структуру что и X ei - определяет расстояние от
- 23. Математическое обеспечение
- 24. Пример. Демографические данные Количество объектов (n) = 32 Количество переменных (m) = 12
- 25. Предварительная обработка данных Цель – преобразование исходных данных в форму, наиболее удобную для анализа.
- 26. График счетов (ГК1-ГК2)
- 27. Графики счетов «карты образцов»
- 28. График нагрузок (ГК1-ГК2) «карта переменных»
- 29. ГК1-ГК2 счета и нагрузки
- 30. График ошибок Способ определения правильного количества ГК
- 31. Заключение 1 Основные цели МГК Представление объектов в пространстве, отражающем внутреннюю структуру изучаемых данных Понижение размерности
- 32. Заключение 2 Что может быть не так? Данные не содержат необходимой информации Использовано недостаточное количество ГК
- 34. Скачать презентацию