Herramienta para el Análisis de Datos Exploratorios Multivariante (MEDA) desarrollada en Matlab (Proyecto GitHub y descarga)

Es un conjunto de herramientas de análisis multivariante para la exploración de conjuntos de datos. En la MEDA-Toolbox, se combinan las gráficos exploratorios tradicionales basados en el Análisis de Componentes Principales (PCA) o Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), tales como gráficos de scores, loadings y residuos con nuevos métodos como MEDA, oMEDA y gráficos SVI. Las últimas se centran en resolver algunas de las limitaciones encontradas en la anterior para extraer de forma adecuada conclusiones de un conjunto de datos. En este conjunto de herramientas también se incluyen otras de utilidad, como algoritmos de validación cruzada, gráficos de control estadístico de procesos multivariantes (MSPC) y algoritmos de simulación / aproximación de datos (ADICOV). Finalmente, la mayoría de las herramientas exploratorias se amplían para su uso con conjuntos de datos muy grandes (Big Data), con un número ilimitado de observaciones.