Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Gradacyjna analiza danych Instytut Podstaw Informatyki PAN Wiesław Szczesny Emilia Jarochowska.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Gradacyjna analiza danych Instytut Podstaw Informatyki PAN Wiesław Szczesny Emilia Jarochowska."— Zapis prezentacji:

1 Gradacyjna analiza danych Instytut Podstaw Informatyki PAN Wiesław Szczesny Emilia Jarochowska

2 Gradacyjna analiza danych Grade Correspondence Analysis Pomiar koncentracji, nadreprezentacja, GCAPomiar koncentracji, nadreprezentacja, GCA Przykład analizyPrzykład analizy Ku kompletnej infrastrukturze pojęć gradacyjnej analizy danychKu kompletnej infrastrukturze pojęć gradacyjnej analizy danych

3 W gradacyjnej analizie danych dwóm jednowymiarowym rozkładom przyporządkowuje się krzywą w kwadracie jednostkowym, która reprezentuje koncentrację jednego rozkładu względem drugiego. Para rozkładów Krzywa koncentracji

4 Pomiar maksymalnej koncentracji: krzywa C max i wskaźnik ar max ar max = 2 × pole C max

5 wielkość obserwowana wielkość wynikająca z modelu Wskaźnik nadreprezentacji = Nadreprezentacja pipi qiqi hihi

6 GCA

7

8 GradeStat Zmienne na różnych skalachDane z brakamiDane wielowymiarowe GCA: analiza odpowiedniościAnaliza skupieńWykrywanie el. odstającychImputacja

9 Przykład analizy Wskaźniki ekonomiczno-gospodarcze Dane z Grzegorek, 2006 na podstawie

10 Przykład analizy GCA – gradacyjna analiza odpowiedniości + imputacja

11 Przykład analizy GCCA – gradacyjna analiza skupień

12 Przykład analizy Mapa zróżnicowania wewnątrz zmiennych

13 Przykład analizy Znajdowanie elementów odstających

14 Przykład analizy Znajdowanie elementów odstających

15

16 Książki Grade Models and Methods for Data Analysis With applications for the analysis of data populations Kowalczyk T., Pleszczyńska E., Ruland F. (red.) 2004

17 Książki Analiza danych medycznych i demograficznych Przy użyciu programu GradeStat Książyk J., Matyja O., Pleszczyńska E., Wiech M. (red.) 2005 książka wydana we współpracy Instytutu Podstaw Informatyki z Centrum Zdrowia Dziecka

18 Ku kompletnej infrastrukturze pojęć gradacyjnej analizy danych

19 Dla pary zmiennych: Dla tablicy m×k: Krzywa koncentracji Krzywa maks. koncentracji Pomiar asymetrii, spłaszczenia i nierówności Powierzchnia koncentracji Powierzchnia maks. koncentracji Pomiar asymetrii, spłaszczenia i nierówności; HGCA

20 Krzywa koncentracji Krzywa maks. koncentracji Pomiar asymetrii, spłaszczenia i nierówności Dla pary zmiennych Wskaźnik koncentracji Krzywa Lorenza Wskaźnik maks. koncentracji symetryzacja krzywej porządkowanie punktów

21 Powierzchnia koncentracji Powierzchnia maksymalnej koncentracji Uzgodnienie zwrotów zmiennych. Pomiar asymetrii, spłaszczenia i nierówności; Wskaźnik koncentracji Wskaźnik maks. koncentracji Dla tablicy m×k Tablica kontyngencji lub macierz danych wielowymiarowych Porządkowanie wierszy i kolumn: GCCA symetryzacja HGCA

22 Ten schemat będzie w przyszłości rozwijany w wielu pracach dotyczących infrastruktury pojęciowej analizy danych wielowymiarowych

23 Powiązania z innymi metodami wizualizacji, np. generalized association plots (Szczesny i Wiech, 2006) Dekompozycja obrazów medycznych, np. NMR (Grzegorek, 2005) Prace nad uzgadnianiem zwrotu zmiennych European Economic Survey – zastosowanie GCA (m.in. praca magisterska)

24 Zastosowanie w monitorowaniu ordynacji lekarskiej współpraca z Łódzkim Oddziałem NFZ

25 Przykłady zastosowań Zapraszamy na stronę

26 W przygotowaniu książka Gradacyjna Analiza Danych dla użytkowników na rozmaitych poziomach zaawansowania

27 Dziękujemy za uwagę Wiesław Szczesny Emilia Jarochowska

28 Mapa nadreprezentacji w kolorze

29 Mapa współczynników korelacji rangowej Spearmana


Pobierz ppt "Gradacyjna analiza danych Instytut Podstaw Informatyki PAN Wiesław Szczesny Emilia Jarochowska."

Podobne prezentacje


Reklamy Google