Data depth concept offers a variety of powerful and user friendly tools for robust exploration and inference for multivariate socio-economic phenomena. The offered techniques may be successfully used in cases of lack of our knowledge on parametric models generating data due to their nonparametric nature. This paper presents the R package DepthProc, which is available under GPL-2 licence on CRAN and R-forge servers for Windows, Linux and OS X platform. The package consist of among others successful implementations of several data depth techniques involving multivariate quantile-quantile plots, multivariate scatter estimators, local Wilcoxon tests for multivariate as well as for functional data, robust regressions. In order to show the package capabilities, real datasets concerning United Nations Fourth Millennium Goal and the Internet users activity are used.


翻译:数据深度概念提供了各种强大和方便用户的工具,用于对多种变式社会经济现象进行稳健的探索和推断,在由于非参数性质而缺乏关于生成数据的参数模型的知识的情况下,可以成功使用所提供的技术,本文件介绍了根据CRAN、R-Forge Windows、Linux和OS-X平台的RPL-2许可证提供的R包深度Proc。这套软件包括成功采用若干数据深度技术,包括多变式孔径-Quantile地块、多变式散射估计仪、多变式和功能数据的本地Wilcoxon测试以及功能数据。为了显示组合能力,使用了有关联合国第四个千年目标和因特网用户活动的真实数据集。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
NIPS 2017:贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习(讲义+视频)
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
Learning to Importance Sample in Primary Sample Space
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月17日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
NIPS 2017:贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习(讲义+视频)
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员