PU
я вообще последние лет пять, кажется, сложнее простенькой регрессии ничего не делал
забыл даже то, что знал %((((
забыл даже то, что знал %((((
Size: a a a
2020 November 03
AS
я его не умею %(
Была книжка с курсом у французиков. Я его даже прошёл + Шафира сто раз слушал. Всё равно позабыл.
PU
ну, ключевые слова я увидел, пойду гуглить и пробовать, что интереснее всего будет
AS
Ещё я что-то похожее для Задорина делал с помощью иерархического кластерного анализа.
IR
Как альтернатива анализу соответствий - построить обычный иерархический, но на переменных и использовать в качестве метрики связи - метрику Джаккарда
IR
в пакете vegan есть хорошие метрики связи
IR
что-то типа того: vegan::vegdist(t(X), method = method, binary=T), где метод = это "bray" или "jaccard" (есть и другие метрики, см. документацию). Таким образом получается матрица расстояний на которой можно базовой hclust() построить КА.
AS
что-то типа того: vegan::vegdist(t(X), method = method, binary=T), где метод = это "bray" или "jaccard" (есть и другие метрики, см. документацию). Таким образом получается матрица расстояний на которой можно базовой hclust() построить КА.
Брей-Кёртис (он же Сёренсен) тоже на языке вертелись. Но в последний момент почему-то усомнился.
IR
в моей практике очень хорошо работает на бинарных
AS
Как альтернатива анализу соответствий - построить обычный иерархический, но на переменных и использовать в качестве метрики связи - метрику Джаккарда
Ну вот видимо что-то такое я Задорину и считал. Скорее всего по Жаккару.
AS
Брея-Кёртиса / Сёренсена / хз кого ещё я в контексте dota 2 как-то использовал. Кластеризовал команды по частоте пиков героев, кажется.
AS
И в анализе цитирований по РИНЦ как-то вроде ухитрился ввернуть. Но это уже напрочь забыл..
AS
IR
Хотя знаете, что касается анализа соответствий, я не совсем уверен в его целесообразности в данном контексте, там ведь нужен кросс, правильно? Должна быть табуляция чего-то на что-то, чтобы получились строки и столбцы, которые будут потом отображаться на парочку (или тройку) осей. А здесь вопрос только в батарее переменных, насколько я понял.
AS
Хотя знаете, что касается анализа соответствий, я не совсем уверен в его целесообразности в данном контексте, там ведь нужен кросс, правильно? Должна быть табуляция чего-то на что-то, чтобы получились строки и столбцы, которые будут потом отображаться на парочку (или тройку) осей. А здесь вопрос только в батарее переменных, насколько я понял.
Ну так можно смотреть расположение вопросов в пространстве абонентов и наоборот.
IR
Ну так можно смотреть расположение вопросов в пространстве абонентов и наоборот.
но если у вас 4к абонентов...
AS
Но вопросов-то 8 =)
AS
Хотя не, для CA Лайкерт вроде нужен.
AS
А вот и упомянутая книга: http://factominer.free.fr/bookV2/index.html Курс, думаю, можно по фамилиям нагуглить.
IR
Хотя не, для CA Лайкерт вроде нужен.
Необязательно лайкерт, но что-то вроде ответа на вопрос "сопоставьте что-то с чем-то" и респ тыкает на объекты и на соотв. в его понимании этим объектам характеристики. То есть если вопрос просто был множественный (типа "выбрать, какими услугами пользуется респ", то можно конечно сделать CA, но только если есть вторая переменная, обе должны быть категориальными, чтобы получился кросс