Datos de crímenes con `flexmix`
Los datos de conteo están por todas partes, desde los productos que compran los clientes en una tienda hasta el número de interacciones que un grupo de usuarios tiene en Twitter. Poder extraer subpoblaciones con comportamientos similares es clave en muchas aplicaciones. Los modelos de mezcla de Poisson (PMM) son una herramienta muy práctica para agrupar datos de conteo.
Los objetivos de esta lección son: (1) explorar el conjunto de datos, (2) aplicar PMM utilizando un criterio estadístico para seleccionar el número de clústeres, (3) analizar los parámetros del modelo y (4) ilustrar cómo se agrupan las comunidades según el nivel de crímenes.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de mezcla en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Check the dimension
___(crimes)
# Check with glimpse
___(crimes)
# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
select(-___) %>%
___()
# Check the first values
___(matrix_crimes)