Cursus

Multivariate data analysis

Herken patronen en verbanden in datasets met meerdere variabelen

Deze cursus verschaft kennis over en vaardigheid in de toepassing van gangbare statistische technieken die, bijvoorbeeld in industriële context, gebruikt worden voor de analyse van multivariate data, gerelateerd aan kwaliteitsaspecten van producten en processen.

De technieken zijn uitermate geschikt om verbanden tussen groepen van variabelen te ontdekken, of om patronen, groepen en clusters vast te stellen en metingen te classificeren.  Doorgaans zijn meerdere factoren of variabelen van invloed op het resultaat.

Op basis van multivariate data analyses zijn bijvoorbeeld instelparameters van een productieproces te relateren aan kwaliteitskenmerken van het resulterende product. Ook maken ze het mogelijk om combinaties van instelparameters te detecteren waarbij een proces instabiel wordt of om een meetprocedure te kalibreren.

Multivariate statistische methoden toepassen

Tijdens deze cursus leer je:

  • Variabelen waartussen verbanden kunnen bestaan te analyseren en te modelleren
  • Variabelen te herkennen die een overheersende invloed op een proces hebben
  • Verbeteringen en stuurmogelijkheden voor een proces aan te reiken
  • Oorzaken van problemen in de productie te detecteren
  • De behandelde technieken zelfstandig in je eigen werkomgeving toe te passen
  • Voor de analyse van de data representatieve statistische software te gebruiken, zoals bijvoorbeeld R, R-Studio, Minitab, JMP of IBM-SPSS

Bedoeld voor

Academici en hbo'ers werkzaam in chemometrie, sensoriek of kwaliteitsanalyse van producten en processen,  technici en natuurwetenschappers. De cursus is ook geschikt voor docenten van universiteiten en hogescholen die kennis willen nemen van actuele methoden op het gebied van multivariate data analyse.

Kennis van statistische basistechnieken zoals toetsen, schatten en regressiemodellering wordt bekend verondersteld. Enige ervaring in het gebruik van (elementaire) lineaire algebra en van statistische software is wenselijk.

In overleg met de deelnemers kan deze cursus in het Nederlands of Engels worden gehouden. Praktische voorbeelden zijn in R.

De technieken die tijdens de cursus gedemonstreerd worden met R, zijn ook in Python uit te voeren en leveren vergelijkbare resultaten op. Deelnemers ontvangen bestanden met voorbeelddata, zodat ze met hun favoriete software voor data analyse de resultaten kunnen reproduceren. Het is mogelijk om R vanuit Python en Python vanuit R te gebruiken en zo de voordelen van elk te combineren. Wil je Python gaan gebruiken of meer mogelijkheden van Python ontdekken? Bekijk onze cursus Python voor ingenieurs.

Bekijk ook het overzicht van alle data-analyse en statistiek cursussen
Benieuwd naar de achtergrond van cursusleider Koo Rijpkema en zijn kijk op het belang van data in de wereld van techniek? Lees het interview!

Deel deze pagina

  • Informatie
    Cursusleider(s): Dhr. Dr. J.J.M. Rijpkema (Technische Universiteit Eindhoven (TU/e))
    Cursusdata: 11, 18, 25 januari en 1 februari 2023
    Dagindeling: dagcursus
    Locatie: BCN Eindhoven
    Prijs: € 1.995,00 excl. btw
    Taal
    Dit programma kan op verzoek in het Engels worden gegeven.
  • Programma

    Dag 1 (11 januari 2023) - Verschil tussen groepen

    • Verkennende gegevensanalyse
    • Multivariate afstandsmetingen
    • Testen en schatten met multivariate gegevensoefeningen
       

    Dag 2 (18 januari 2023) - Gegevensreductie

    • Hoofdcomponentenanalyse, PCA
    • Factoranalyse, FA
       

    Dag 3 (25 januari 2023) - Classificatie en clustering

    • Discriminantfunctieanalyse, DFA
    • Clusteranalyse, CA
    • Multidimensionale schaling, MDS
       

    Day 4 (1 februari 2023) - Correlatie en regressie

    • Canonieke correlatie
    • Hoofdcomponentregressie, PCR
    • Gedeeltelijke kleinste-kwadratenregressie, PLS
  • Reviews
    Deze cursus wordt beoordeeld met een 9,3
    “Leerzaam, adaptief, goed voorbereid.”
    Joachim Verhagen, ASML Netherlands BV
    “Een goede cursus die breed de multivariate analyse toelicht.”
    Medewerker Het Waterlaboratorium
    “Interessante diepgaande cursus op hoog niveau, gegeven door een kundige enhousiaste cursusleider.”
    Medewerkers Sitech Services BV
    “Goede inleiding in de toepassing van multivariate data analyse, inclusief uitstekende opfrisser van de meer basale statistiek.”
    Frank van Boven, Erasmus MC
    “Educational including many examples. I did really appreciate the ability of the professor in including and adapting further examples based on the specific issues the participants are facing and trying to solve with MDA.”
    Tomaso Della Vedova, Endress en Hauser BV
    “Uitstekende cursus, veel aan bod geweest, hoog niveau. Zeer goede, enthousiaste docent.”
    Medewerker Nouryon Industrial Chemicals BV