Tecniche di Analisi dei Dati - TAD
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Questions and Answers

Qual è la funzione principale di una Tecnica di Analisi dei Dati (T.A.D.)?

  • Trasformare i dati in informazioni grafiche
  • Collegare diverse matrici
  • Esaminare una matrice bersaglio Y (correct)
  • Visualizzare dati e tendenze

    • Cosa rappresentano i k valori estratti in una T.A.D.?

  • I residui della matrice
  • Il set parsimonioso di parametri incogniti (correct)
  • Le variabili indipendenti
  • Le dimensioni della matrice bersaglio Y

    • Come si ottiene la matrice riprodotta Ŷ utilizzando la T.A.D.?

  • Moltiplicando i parametri incogniti tra loro
  • Applicando la funzione di ricostituzione r() ai valori estratti (correct)
  • Eseguendo un'analisi di regressione
  • Sommando i residui alla matrice bersaglio

    • Cosa indica il supporto nella T.A.D.?

    <p>La parte irrilevante ai fini di individuazione di Y (D)</p> Signup and view all the answers

    Cosa rappresenta m(X) in una T.A.D.?

    <p>Una mappa che trasforma l'input minimo X in Y (B)</p> Signup and view all the answers

    In quali casi si parla di tecniche a bersaglio fisso?

    <p>Quando la funzione m(X) è identica a X (B)</p> Signup and view all the answers

    Qual è uno degli output di una Tecnica di Analisi dei Dati?

    <p>Indici di valutazione della soluzione (C)</p> Signup and view all the answers

    Cosa implica una T.A.D. nel caso di bersaglio mobile?

    <p>La tecnica può operare su una porzione dell'input (B)</p> Signup and view all the answers

    Quale metodo viene utilizzato per estrarre i parametri massimizzando o minimizzando una funzione obiettivo?

    <p>Metodo dei Minimi Quadrati (A)</p> Signup and view all the answers

    Cosa rappresenta la matrice D nella scissione Y= Ŷ + D?

    <p>Matrice dei residui (B)</p> Signup and view all the answers

    Qual è la distinzione principale tra schemi e modelli?

    <p>Solo i modelli possono essere falsificati (D)</p> Signup and view all the answers

    Cosa indica la scissione virtuale del dato osservato Y = Y  + ?

    <p>La separazione tra segnale e rumore (D)</p> Signup and view all the answers

    Quale affermazione riguardante gli algoritmi di estrazione dei parametri è vera?

    <p>Si fermano quando il miglioramento è marginale (B)</p> Signup and view all the answers

    Qual è un esempio di assunzione che può essere fatta sui dati aleatori durante l'analisi?

    <p>E( ) = 0 (B)</p> Signup and view all the answers

    Quale delle seguenti affermazioni è falsa riguardo ai metodi numerici?

    <p>Non consentono la modifica dei dati iniziali (B)</p> Signup and view all the answers

    Quale funzione obiettivo è spesso associata all'estrazione dei parametri?

    <p>Minimizzazione degli scarti quadrati (A)</p> Signup and view all the answers

    Qual è il nucleo logico essenziale di una soluzione prodotta da una tecnica di analisi multivariata?

    <p>Un insieme di coefficienti di dipendenza (B)</p> Signup and view all the answers

    Cosa si intende per tecniche di analisi multivariata (TAM)?

    <p>Tecniche per esaminare le relazioni tra variabili (B)</p> Signup and view all the answers

    Quale delle seguenti tecniche non riguarda l'analisi multivariata?

    <p>Analisi delle frequenze (A)</p> Signup and view all the answers

    Qual è la differenza principale tra tecniche di analisi multivariata e tecniche di assegnazione (TAss)?

    <p>Le tecniche di analisi multivariata producono coefficienti di impatto (A)</p> Signup and view all the answers

    Qual è una delle operazioni di ricerca nelle tecniche di assegnazione?

    <p>Clustering (B)</p> Signup and view all the answers

    Quale affermazione riguardo alla misurazione in tecniche di assegnazione è corretta?

    <p>Potrebbe produrre variabili derivate (A)</p> Signup and view all the answers

    Qual è un esempio di una matrice utilizzata nelle tecniche di assegnazione?

    <p>Matrice CxV (C)</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'obiettivo principale delle tecniche di analisi multivariata?

    <p>Esaminare le relazioni tra variabili (B)</p> Signup and view all the answers

    Qual è stato un importante sviluppo nel campo delle tecniche a bersaglio mobile a partire dal 1962?

    <p>Lo sviluppo delle tecniche a bersaglio mobile (C)</p> Signup and view all the answers

    Cosa propongono Shepard e Kruskal riguardo alle tecniche a bersaglio mobile?

    <p>Trasformare la matrice di input per creare una matrice di disparità (D)</p> Signup and view all the answers

    Qual è una caratteristica delle architetture post-classiche in confronto a quelle classiche riguardo all'errore nei dati?

    <p>Sostenere che la scala dei dati possa essere scoperta attraverso l'analisi (D)</p> Signup and view all the answers

    Qual è stato l'obiettivo delle tecniche a bersaglio mobile nella manipolazione dei dati?

    <p>Rendere i dati più riproducibili attraverso trasformazioni (A)</p> Signup and view all the answers

    Nel contesto delle tecniche a bersaglio mobile, quale affermazione è vera riguardo alla matrice osservata e alla matrice riprodotta?

    <p>La loro discrepanza deve rimanere trascurabile (B)</p> Signup and view all the answers

    Quale cambiamento nella concezione dell'errore avviene con le tecniche a bersaglio mobile rispetto all'ottica classica?

    <p>I dati devono essere visti come dinamici e trasformabili (C)</p> Signup and view all the answers

    Quale numero di pubblicazioni ha segnato la nascita delle tecniche a bersaglio mobile tra il 1962 e il 1964?

    <p>Due pubblicazioni (A)</p> Signup and view all the answers

    Qual'è il problema principale secondo l'ottica classica riguardo alla discrepanza tra matrice osservata e matrice riprodotta?

    <p>Deve rimanere ampia quanto necessario (B)</p> Signup and view all the answers

    Che cosa si intende per 'salto di scala' nelle tecniche di assegnazione?

    <p>Un cambiamento nella struttura dei dati a un livello di scala più alto. (D)</p> Signup and view all the answers

    Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo agli algoritmi di clustering?

    <p>Gli algoritmi gerarchici sono migliori quando non si conosce il numero di cluster. (A)</p> Signup and view all the answers

    Quale delle seguenti tecniche è un esempio di cluster analysis?

    <p>k-means. (C)</p> Signup and view all the answers

    Qual è il livello più basso nella gerarchia di clustering?

    <p>Cluster individuali in cui ogni caso è un cluster a sé. (B)</p> Signup and view all the answers

    In un'analisi cluster gerarchica, quale delle seguenti procedure è divisiva?

    <p>Divisione successiva dei cluster. (B)</p> Signup and view all the answers

    Cosa misura il multidimensional scaling metrico?

    <p>La somiglianza tra oggetti sulla base di opinioni. (C)</p> Signup and view all the answers

    Le tecniche ibride combinano quali obiettivi?

    <p>Analisi multivariata e assegnazione. (B)</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'input minimo della tecnica di cluster analysis descritta?

    <p>Una matrice CxV. (D)</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Tecniche di Analisi dei Dati (TAD)

    • Una TAD è un algoritmo che estrae un piccolo numero di parametri (k) da una matrice bersaglio (Y) per riprodurla al meglio con una formula di ricostituzione (r(k)).
    • La soluzione (k valori) e dati di valutazione formano l'output.
    • La formula genera una matrice riprodotta (Ŷ) e la differenza tra bersaglio e riprodotta (Y - Ŷ) definisce una matrice di residui (D).
    • A volte, la matrice bersaglio (Y) è uguale all'input minimo (X) o una sua trasformazione (mappa di X, m(X)), o una parte di esso (con un supporto, s).
    • Formula generale di una TAD: m(X)=Y=Ŷ=r(k;s)

    Tipologie di TAD

    • Bersaglio fisso: La funzione di trasformazione (m(X)) è nota a priori (ad es. standardizzazione) e la soluzione è più semplice.
    • Bersaglio mobile: La funzione di trasformazione (m(X)) può essere modificata per migliorare la riproduzione.

    Estrazione dei parametri

    • Metodi analitici: Le incognite sono esplicitate nel sistema di equazioni e si trovano i valori che ottimizzano una funzione obiettivo (es. minimi quadrati).
    • Metodi numerici: Si parte da valori iniziali approssimativi ed iterativamente si migliorano fino a raggiungere la convergenza.

    Analisi Multivariata

    • Le tecniche di analisi multivariata (TAM) si focalizzano sulle relazioni tra variabili e non necessariamente sui casi/oggetti
    • Un esempio è l'analisi fattoriale

    Tecniche di Assegnazione (TAss)

    • Queste tecniche usano oggetti per definire nuove variabili.
    • Gli input sono matrici di relazioni tra oggetti (OxO)
    • Le soluzioni sono coefficienti di dipendenza tra oggetti, non necessariamente si focalizzano sui casi singoli
    • Le TAss includono
      • Classificazione (clustering)
      • Ordinamento
      • Misurazione (es. scaling multidimensionale)

    Tecniche ibride

    • Combinano principi di analisi multivariata e di assegnazione.
    • Generano sia coefficienti di dipendenza sia nuove variabili
    • Sono utili per la costruzione di variabili derivate (es. residui di regressione, punteggi fattoriali)

    Multidimensional Scaling (MDS)

    • Esempio di tecnica che crea nuove variabili da distanze (prossimità/similarità) tra oggetti.
    • Produce un grafico a più dimensioni che rappresenta la prossimità tra oggetti da misure di distanza

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    Description

    Esplora le tecniche di analisi dei dati, comprese le funzioni di trasformazione fisse e mobili. Scopri come gli algoritmi estraggono parametri per riprodurre dati attraverso formule di ricostituzione e come si calcolano i residui. Questa quiz offre una panoramica completa sulle metodologie e applicazioni delle TAD.

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