or
Acest exercițiu face parte din cursul
În această introducere în datele multivariate, vei învăța cum să le citești și să le rezumi. Vei descoperi cum să descrii datele multivariate folosind statistici descriptive, precum vectorul mediilor, matricea varianță-covarianță și matricea de corelație. Vei explora apoi tehnici grafice care oferă perspective valoroase asupra datelor multivariate.
Acest capitol îți prezintă cea mai importantă și mai utilizată distribuție de probabilitate multivariată: distribuția normală multivariată. Vei învăța cum să generezi eșantioane aleatoare dintr-o distribuție normală multivariată și cum să calculezi și să reprezinți grafic densitățile și probabilitățile asociate acestei distribuții. Vei învăța, de asemenea, cum să testezi dacă un set de date urmează o distribuție normală multivariată.
Acest capitol introduce o serie de distribuții de probabilitate pentru modelarea datelor non-normale. În special, vei fi introdus în distribuțiile t multivariate, care pot modela cozi mai grele și reprezintă o generalizare a distribuției t Student univariate. Vei descoperi și diverse distribuții asimetrice, concepute special pentru modelarea datelor cu asimetrie pozitivă sau negativă.
În capitolul final, vei fi introdus în tehnici de analiză a datelor de mare dimensionalitate, inclusiv analiza componentelor principale (PCA) și scalarea multidimensională (MDS). Vei învăța, de asemenea, să aplici aceste tehnici în analiza datelor reale.
Exercițiul curent