Главная / Электронные курсы / Инженерный состав / Многофакторный анализ процессов. Часть 2. Факторный и кластерный анализ
Многофакторный анализ процессов. Часть 2. Факторный и кластерный анализ
О курсе:
Эксперт
Иногда технологи сталкиваются с проблемой большого количества параметров (факторов), которые еще обладают некоторой коррелированностью. 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.
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.
On-line
от 3 900 руб.
Доступ: 30 дней
Данный курс требует предварительных знаний. Их отсутствие может помешать успешному прохождению данного курса.
Используемое ПО: Minitab
Данный курс является продолжением курса «Многофакторный анализ процессов. Часть 1. Многофакторная регрессия»
Сертификат об успешном окончании курса предоставляется только в случае успешного выполнения итогового тестирования (нижний порог составляет 80% верных ответов, на выполнение теста дается 2 попытки)
Пройти курс
Курс включает в себя видеоматериалы и тесты. Вам будет предоставлена видеозапись (видеозаписи) и возможность сдать тест. Это самый лучший вариант быстро ознакомиться с идеями аналитических инструментов, понять, как они работают, в чем их сильные и слабые стороны. Это первичное знакомство с возможностями аналитических инструментов.
Программа
1. Факторный анализ• Идея факторного анализа
• Требования к виду и количеству исходных данных
• Основные принципы «свертки» факторов
• Когда можно использовать факторный анализ
• Алгоритм факторного анализа
• Пример реализации в пакете Minitab
• Принятие решения о числе новых компонент
• Анализ качества «свертки»
• Интерпретация новых компонент
2. Кластерный анализ
• Идея и разновидности кластерного анализа
• Требования к виду и количеству исходных данных
• Сравнительный анализ двух методов кластерного анализа: метода k-средних, иерархический
• Условия выбора метода кластерного анализа в конкретной ситуации
• Расстояния и методы объединения в кластеры
• Принципы выбора метода объединения в кластеры
• Алгоритм кластерного иерархического кластерного анализа
• Алгоритм метода к-средних
• Примеры проведения кластерного анализа в пакете Minitab
• Описание выделенных кластеров