1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modele mieszane w R
Connected

ćwiczenie

Dane o przestępczości z `flexmix`

Dane zliczeniowe są wszechobecne – od liczby produktów kupowanych przez klientów w sklepie po liczbę interakcji użytkowników na Twitterze. Umiejętność wyodrębnienia wartościowych informacji w postaci subpopulacji o podobnym zachowaniu jest kluczowa w wielu zastosowaniach. Poissonowskie modele mieszane (PMM) to wygodne narzędzie do grupowania danych zliczeniowych.

Cele tej lekcji to: (1) eksploracja zbioru danych, (2) zastosowanie PMM z wykorzystaniem kryterium statystycznego do wyboru liczby skupień, (3) analiza parametrów modelu oraz (4) ilustracja tego, jak społeczności są grupowane w zależności od poziomu przestępczości.

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Sprawdź wymiary zbioru danych crimes.
  • Przejrzyj dane za pomocą glimpse().
  • Utwórz macierz o nazwie matrix_crimes na podstawie ramki danych crimes, pomijając kolumnę community.
  • Wyświetl pierwsze sześć wartości tej macierzy.