or
Ця вправа є частиною курсу
У цьому вступі до багатовимірних даних ви дізнаєтеся, як їх зчитувати та підсумовувати. Ви навчитеся узагальнювати багатовимірні дані за допомогою описової статистики, зокрема вектора середніх, матриць коваріації та кореляції. Потім ви дослідите способи візуалізації, які допомагають краще зрозуміти багатовимірні дані.
У цьому розділі ви познайомитеся з найважливішим і найпоширенішим багатовимірним ймовірнісним розподілом — багатовимірним нормальним. Ви дізнаєтеся, як генерувати випадкові вибірки з багатовимірного нормального розподілу та як обчислювати й відображати густини та ймовірності для цього розподілу. Також ви навчитеся перевіряти, чи дотримуються дані багатовимірної нормальності.
У цьому розділі розглянуто низку розподілів імовірностей для моделювання ненормальних даних. Зокрема, ви ознайомитеся з багатовимірними t-розподілами, які можуть моделювати «важчі хвости» та узагальнюють одновимірний t-розподіл Стьюдента. Також буде представлено різні асиметричні розподіли, спеціально розроблені для моделювання правосторонньо або лівосторонньо асиметричних даних.
У фінальному розділі ви познайомитеся з методами аналізу даних високої розмірності, зокрема аналізом головних компонент (PCA) і багатовимірним масштабуванням (MDS). Ви також навчитеся застосовувати ці методи на практиці, аналізуючи дані.
Поточна вправа