or
Den här övningen är en del av kursen
I den här introduktionen till multivariata data lär du dig att läsa in och sammanfatta dem. Du lär dig att sammanfatta multivariata data med hjälp av deskriptiv statistik, till exempel medelvärdesvektor, varians-kovarians- och korrelationsmatriser. Sedan utforskar du visualiseringstekniker som ger insikter om multivariata data.
Det här kapitlet introducerar dig till den viktigaste och mest använda multivariata sannolikhetsfördelningen – den multivariata normalfördelningen. Du lär dig att generera slumpmässiga stickprov från en multivariat normalfördelning samt att beräkna och visualisera tätheter och sannolikheter under denna fördelning. Du lär dig också att testa om en datamängd följer multivariat normalitet.
Det här kapitlet introducerar en rad sannolikhetsfördelningar för att modellera icke-normalfördelade data. Du introduceras bland annat till multivariata t-fördelningar, som kan modellera tyngre svansar och är en generalisering av den univariata Students t-fördelning. Du introduceras även till olika skevfördelningar, som är särskilt utformade för att modellera data som är höger- eller vänsterskeva.
I det sista kapitlet introduceras du till tekniker för att analysera högdimensionell data, inklusive principalkomponentanalys (PCA) och flerdimensionell skalning (MDS). Du lär dig också att tillämpa dessa tekniker på verkliga datamängder.
Aktuell övning