Многофакторный анализ процессов. Часть 2 (факторный, кластерный). Пакет "Знания"


 

Внимание!

Уважаемый пользователь, перед оплатой мы просим Вас зарегистрироваться в системе (верхняя правая часть экрана). В дальнейшем аккаунт будет использоваться Вами для доступа к оплаченным курсам.

Во время регистрации просим указывать используемый Вами адрес электронной почты* (на него будут приходить оповещения и техническая информация из системы обучения).

После регистрации в системе "Analytera" Вы вернетесь на данную страницу. После чего для оплаты курса необходимо нажать кнопку "Оплатить". 

*Важно!

Мы ни при каких обстоятельствах не будем передавать третьим лицам Ваши данные. Мы гарантируем конфиденциальность Вашей личной информации, предоставленной в результате регистрации. Адрес электронной почты, указанный Вами, будет использоваться только для технической переписки и рассылки сообщений. 

Описание курса:

Иногда технологи сталкиваются с проблемой большого количества параметров (факторов), которые еще обладают некоторой корррелированностью. Это осложняет поиск зависимостей между факторами и выходными показателями процесса. Для решения этого вопроса может эффективно использоваться метод факторного анализа или метод главных компонент. Назначение факторного анализа в снижение исходной размерности данных. Факторный анализ может из 20 коррелирующих параметров процесса сформировать 2-3 новых агрегированных параметра, которые содержат в себе большую часть исходной информации, которая раньше хранилась в 20 параметрах. После этого уже не составит труда построить регрессионную модель, описывающую влияние 2-3 новых параметров на выходные характеристики процесса.

Метод кластерного анализа относится к категории разведочных методов. Его цель разбить все наши наблюдения за процессом на однородные группы. Часто у процессов можно выделить 2-4 кластера однородных наблюдений. Выделение таких подгрупп помогает определить устойчивые состояния процесса. В совокупности с факторным и регрессионным анализом кластерный анализ помогает всесторонне изучить неоднородный многофакторный процесс.   

1950 Р.