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L'analisi delle componenti principali
con Statistics for Data Analysis

Hai necessità di estrarre determinate caratteristiche o di ridurre le dimensioni del tuo campione?

Guardando questo video, avrai la possibilità di vedere come sia possibile con la tecnica delle Componenti Principali (PCA), che aiuta ad identificare modelli nei dati in base alla correlazione tra funzionalità.


In questo modo, con dimensioni ridotte, ti sarà più facile individuare tendenze, modelli e valori anomali nei dati.

 

Obiettivo della presentazione sarà di mostrare la PCA attraverso un esempio pratico in ambito scientifico con l’utilizzo di Statistics for Data Analysis, che include SPSS.
 
Questi gli argomenti che affronteremo durante la presentazione:

  • Contesto introduttivo

  • Teoria della PCA

  • Esempio pratico

Guarda le caratteristiche dei moduli

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