Bài giảng Phân tích dữ liệu bằng công cụ trực qua (Bản hay)

Dàn bài

Giới thiệu

Trường hợp dữ liệu một chiều

Trường hợp dữ liệu 2 hoặc 3 chiều

Trường hợp dữ liệu có > 3 chiều18

Trường hợp dữ liệu 2 hoặc 3

chiều

Các phương pháp

◦ Scatter

◦ Bivariate Histogram19

Scatter

Trên hệ trục Cartesian vẽ các điểm tương ứng

với từng điểm dữ liệu

Đây là phương pháp đơn giản nhất cho việc

quan sát phân bố tập dữ liệu

Ví dụ:

◦ scatter2D.m

◦ scatter3D.m

27 trang | Chia sẻ: trungkhoi17 | Lượt xem: 505 | Lượt tải: 0

Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Phân tích dữ liệu bằng công cụ trực qua (Bản hay), để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

PhânPhân tt ííchch dd lili uu bb ngng côngcông cc trtr cc quanquan 1 Dàn bài Gi i thi u Tr ng h p d li u m t chi u Tr ng h p d li u 2 ho c 3 chi u Tr ng h p d li u có > 3 chi u 2 Gi i thi u 2 m c tiêu quan tr ng c a phân tích d li u ◦ Xác nh mô hình h p lý c a quá trình phát sinh d li u ◦ Xác nh d li u nhi u (outlier) trong t p m u Trong ph n này xem xét k thu t s dng các công c tr c quan 3 Dàn bài Gi i thi u Tr ưng h p d li u m t chi u Tr ng h p d li u 2 ho c 3 chi u Tr ng h p d li u có > 3 chi u 4 Tr ng h p d li u m t chi u Các ph ơ ng pháp ◦ Histogram ◦ Quantile plot ◦ Box plot 5 Histogram Chia tr c x thành các ‘bin’ có rng h nh nhau b t u t x0 [x 0,x 0+h), [x 0+h,x 0+2h),, [x 0+n.h,x 0+(n+1)h), Gi v k là sm r ơi vào bin th k, t c là [x 0+(k-1)h,x 0+k.h) Gi n là sng im trong t p d li u 6 Histogram (tt) Frequency histogram: ˆ = ∈+− + fx() vk , x [ x0 (1), k hx 0 kh .) Relative frequency histogram: v fxˆ()=k , xx ∈+− [ (1), k hxkh + .) n 0 0 Density histogram v fxˆ()=k , xx ∈+− [ (1), k hxkh + .) n. h 0 0 7 Histogram (tt) Ví d: histogramExample.m 8 Quantile plot Quantile q p ca bi n ng u nhiên x c xác nh sao cho p = P{x < q p} Ví d: cho x ~ U(a,b) ◦ q0 = a ◦ q0.5 = (a+b)/2 ◦ q1 = b 9 Quantile plot (tt) 10 Quantile plot (tt) Tp d li u c s p x p t ng d n ≤ ≤ ≤ x1 x2 xn Hàm phân ph i th c nghi m (empirical distribution function) c cho b i < 0 x x 1  ˆ = j ≤ < Pxn( )  xxx j j +1 n ≥ 1 x x n 11 Quantile plot (tt) Mc tiêu: ki m nh xem t p d li u có phân ph i P hay không. ≤ ≤ ≤ Gi s tp d li u c s p x 1 x2 xn B1: sinh chu i n s −1− 0.5 − i − 0.5 −  n − 0.5  P1,..., P 1  ,..., P 1   n  n  n  B2: bi u di n trên th , tr c x là các x i, tr c y là các giá tr sc B1. B3: n u th y g n tuy n tính tp d li u có phân ph i P 12 Quantile plot (tt) Ví d: xem quantilePlotExample.m 13 Box plot Trong ph ơ ng pháp này, 5 tham s c quan tâm ◦ 3 quantile q 0.25 , q 0.5 , q 0.75 , ◦ Giá tr min và max trong t p m u t IQR (interquartile range) là IQR = q 0.75 - q0.25 2 gi i h n ◦ Low: LL = q 0.25 – 1.5 IQR ◦ Up: UL = q0.75 + 1.5 IQR 14 Box plot (tt) Mi im d li u n m ngoài [LL,UL] u b coi là outlier 15 Box plot (tt) Ví d: boxPlotExample.m Dàn bài Gi i thi u Tr ng h p d li u m t chi u Tr ưng h p d li u 2 ho c 3 chi u Tr ng h p d li u có > 3 chi u 17 Tr ng h p d li u 2 ho c 3 chi u Các ph ơ ng pháp ◦ Scatter ◦ Bivariate Histogram 18 Scatter Trên h tr c Cartesian v các im t ơ ng ng vi t ng im d li u ây làơ áp ơ n gi n nh t cho vi c quan sát phân b tp d li u Ví d: ◦ scatter2D.m ◦ scatter3D.m 19 Bivariate Histogram 2 tr c x (1) và x(2) Chia tr c x (i) thành các ‘bin’ có rng h(i) nh (i) nhau b t u t x 0 (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) [x 0, x 0 +h ), [x 0 +h , x 0 +2h ),, [x 0 +n. h , (i) (i) x 0 +(n+1) h ), (1) Gi v l,k là sm r ơi vào bin th l theo tr c x và th k theo tr c x (2) , t c là (1) (1) (1) (1) (2) (2) (2) [x 0 +(l-1) h , x 0 +l. h ) x [x 0 +(k-1) h , x 0 +k. h (2) ) 20 Bivariate histogram (tt) Density histogram v fˆ(x )= l, k , n. h(1) h (2) x∈+−(1) (1) (1) +×+− (1) (2) (2) (2) + (1) [x0 (1), lhx 0 lh .)[ x 0 (1), khx 0 kh .) Ví d: bivariateHistogramExample.m 21 Dàn bài Gi i thi u Tr ng h p d li u m t chi u Tr ng h p d li u 2 ho c 3 chi u Tr ưng h p d li u có > 3 chi u 22 Tr ng h p d li u > 3 chi u Các ph ơ ng pháp ◦ Scatter plot matrix ◦ Parallel coordinates 23 Scatter plot matrix Áp d ng scatter 2D cho t ng c p c tr ng 1 chi u Nu t p d li u có d chi u thì s có d*d scatter plot. Ví d: scatterPlotMatrix.m 24 Parallel coordinates Cách th hi n d li u 2, 3 chi u trong h tr c Cartesian: các tr c vuông góc t ng ôi m t ti a 3D Parallel Coordinates: các chi u song song v i nhau 25 Parallel Coordinates (tt) x4 x3 x2 x1 26 Parallel coordinates (tt) •Ví d: parallelCoordinates.m 27

Các file đính kèm theo tài liệu này:

bai_giang_phan_tich_du_lieu_bang_cong_cu_truc_qua_ban_hay.pdf