`flexmix` ile suç verileri
Sayım verileri her yerde karşımıza çıkar; bir dükkânda müşterilerin satın aldığı ürünlerden bir kullanıcı grubunun Twitter'daki etkileşim sayısına kadar. Benzer davranış gösteren alt popülasyonları ortaya çıkarabilmek birçok uygulama için kritik öneme sahiptir. Poisson karışım modelleri (PMM), sayım verilerini kümelemek için kullanışlı bir araçtır.
Bu dersin hedefleri: (1) veri kümesini keşfetmek, (2) küme sayısını seçmek için bir istatistiksel ölçüt kullanarak PMM uygulamak, (3) modelin parametrelerini analiz etmek ve (4) toplulukların suç düzeyine göre nasıl gruplandığını göstermek.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Karışım Modelleri
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Check the dimension
___(crimes)
# Check with glimpse
___(crimes)
# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
select(-___) %>%
___()
# Check the first values
___(matrix_crimes)