HSE R Meet Up
835 subscribers
9 photos
1 video
2 files
70 links
Новости и анонсы митапов по R в Вышке.

По любым вопросам @JulieMoisse
Download Telegram
Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ) 📈

Предприниматели в панели — как швейцарский сыр: то здесь дырка, то там. Они пропускают волны опроса, возвращаются, снова исчезают. Как работать с такими «рваными» данными, не потеряв при этом самое ценное — уникальную историю каждого респондента, закодированную в его ответах? А что, если эти уникальные истории оформлены в... категориальные и бинарные переменные? Обо всем этом поговорим на митапе!

Пароли и явки:
Когда: 19 декабря, 18:00 по МСК
Где? г. Москва, Покровский бульвар, 11, G117 и онлайн
Спикер: Станислав Пашков, к.с.н. (ЛЭСИ НИУ ВШЭ, Москва)


Что установить?
Особые швейцарские ножи! (и это не только свежие версии R и RStudio/VS Code/VSCodium):
install.packages(c("geepack", "lme4", "TraMineR", "naniar", "mice"), dep = TRUE)


Что прочитать?
🤩Liang, K. Y., & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 73(1), 13–22.
🤩Garcia, T. P., & Marder, K. (2017). Statistical approaches to longitudinal data analysis in neurodegenerative diseases. Current neurology and neuroscience reports, 17(2), 14.


‼️ Митап будет полезнее, если вы уже знакомы с основами регрессионного анализа в R и имеете опыт работы с панельными данными.

➡️ Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍32
Разделяй и анализируй! Тематическое моделирование: от текстов к темам 🐱

Можно ли извлечь темы из большого количества текстов не читая их? Можно ли доверять результатам тематического моделирования? Каким образом алгоритмы самостоятельно находят скрытые темы в документах?

На митапе мы разберем ответы на эти основные вопросы, посмотрим для каких задач подходят методы тематического моделирования. Подготовим данные, попробуем реализовать тематическое моделирование с помощью алгоритмов stm и LDA, а также визуализируем результаты и проинтерпретируем их!

Пароли и явки:
Когда? 20 декабря
Время? 16:00 по МСК
Место: г. Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 305 и онлайн
Спикер: Яна Сосновская (ЕУСПб), Виолетта Корсунова (ЦенСИБ, НИУ ВШЭ)


Что установить?
Пакеты:
stm, topicmodels, tidytext, stringr, tidyverse, stopwords, LDAvis


Что почитать?
🤎Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
🤎Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text Mining with R: A Tidy Approach. Chapter 6: Topic Modeling https://www.tidytextmining.com/topicmodeling.html


🌼 Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
62👍1🔥1
Что показывает этот график? 🤔
Будем разбираться уже завтра на митапе "Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ)" вместе со Станиславом Пашковым!

❗️Регистрация (для очного участия необходимо зарегистрироваться до конца сегодняшнего дня и взять паспорт)
🔥6👍3
Расскажите, как всё прошло!

Завершился митап «Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ)». Поделитесь своим мнением и пожеланиями в этой форме!

Ценим ваши отзывы,
Команда HSE R Meet Up 😍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4
Тематическое моделирование и... мешки😟

Встречаемся сегодня на канале Грибоедова и разбираемся с возможностями определения тематики текстов на языке R вместе! Посмотрим, что скрывается в мешках и как же к ним подобраться.

Успевайте зарегистрироваться 💙
NB! Для очных участников регистрация возможна до 12:00 сегодня.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6🔥3
topcs.Rmd
11.7 KB
Код в формате RMD
10
Разделили и проанализировали?📊

Сегодня прошел митап, посвященный тематическому моделированию. Как всё прошло? Поделитесь своими впечатлениями о содержательных и организационных моментах в этой форме!

Бережно обрабатываем обратную связь,
Команда HSE R Meet Up 🥰
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
❄️ Декабрь продолжает радовать нас митапами

🎁 Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R
Продолжим разговор про временные ряды вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ).

Когда? 25 декабря (четверг) в 16:00 по МСК (18:00 по Перми)
Где? Пермь, Студенческая, 38, ауд. 301 и онлайн.
❗️Зарегистрироваться

🎄Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R
Триумфальное возращение Бориса Соколова (ЦенСИБ НИУ ВШЭ) для любителей причинно-следсвенного вывода!

Когда? 26 декабря (пятница) в 18:00 по МСК
Где? Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн
❗️Зарегистрироваться

Подробные анонсы митапов 👇
👀51
🌀 Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R

Почему одни и те же колебания снова и снова появляются в данных? Как отличить сезонный эффект от случайных флуктуаций? Что можно (и нельзя) узнать о сезонности с помощью разных классов моделей — от простых и интерпретируемых до более сложных алгоритмов?

Сезонность встречается повсюду — в продажах, трафике, экономических показателях, поведении пользователей — и часто именно она определяет структуру временного ряда.

Вы узнаете:
- как понять, что перед вами именно временной ряд, а не просто набор наблюдений?
- как с помощью наглядных и «красивых» графиков выявлять сезонность
- несколько базовых моделей для работы с сезонными эффектами?
- в чём разница между детерминированной и стохастической сезонностью и зачем нам это знать?

Когда? 25 декабря
Время: 16:00 по МСК, 18:00 по Перми
Место: Пермь, Студенческая, 38, ауд. 301 и онлайн.
Спикер: Евгения Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ).


Для работы понадобятся пакеты:

- forecast
- TSA

Что можно прочитать?
-Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia. (https://otexts.com/fpp3/)

❗️Митап пройдет более комфортно, если слушатели знакомы со множественной линейной регрессией.

Не забудьте зарегистрироваться ❣️
7🔥1👌1
🎯 Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R

Что такое мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности? Из чего эти методы статистического причинно-следственного вывода состоят, с чем их едят и зачем они вообще нужны аналитикам данных?
Первая половина митапа будет посвящена теории, вторая - разбору практических примеров в R.

❗️В практической части мы будем использовать библиотеки {MatchIt} и {WeightIt}.

Когда? 26 декабря
Время: 18:00 по Мск
Место: Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн
Спикер: Борис Соколов (ЦенСИБ НИУ ВШЭ)


Для понимания происходящего участникам желательно:

(а) нормально разбираться в азах статистики (безусловная и условная вероятность; статистическая проверка гипотез; обобщённое регрессионное моделирование; плюсом будет знание каузальной модели Рубина и направленных ациклических графов - НАГов);

(б) иметь опыт прикладного анализа данных, особенно с прицелом на каузальные вопросы;

(в) уметь работать в R (подключение библиотек; загрузка данных; построение обобщенных регрессионных моделей с помощью lm-подобного синтаксиса; понимание логики конвейеров; плюсом будет уверенное владение инструментами пакета {ggplot2} и его расширений)

❗️Зарегистрироваться

👀 В следующих постах мы подробнее расскажем о материалах, которые помогут подготовиться к встрече с мэтчингом и взвешиванием
17👏2🔥1
📚 Полезные ресурсы для по теме митапа "Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R"

Практическое руководство по мэтчингу и взвешиванию от Ноа Грейфера, разработчика библиотек {MatchIt} и {WeightIt}.

Глава из учебника Хантингтона-Клейна

Если вам больше нравятся другие доступные онлайн учебники по каузальному выводу: Causal Inference: The Mixtape Каннингема, What If? Эрнана и Робинса, Causal Inference in R Баррета, Д'Агостино МакГован и Герке или какие бы то ни было другие, - можно ознакомиться с их фрагментами, посвященными мэтчингу.

Небольшой (и далеко не исчерпывающий!) список заслуживающих внимание тематических академических публикаций:

🏛️как выбрать эстиманд в обсервационном каузальном анализе: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.10577;

🏛️зачем и как мэтчинг можно использовать в эпидемиологии: https://doi.org/10.1093/epirev/mxab003;

🏛️обзор от одного из главных имён в истории мэтчинга - просто не будет, но если вы найдёте в себе мужество, то данная статья окажется отличным дополнением к материалам, относящимся к экосистеме {MatchIt} + {WeightIt}: https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-031219-041058;

🏛️мастер-класс по анализу классического датасета имени Лалонде от двух мэтров: https://doi.org/10.1257/jep.20251440 (к нему также прилагается код с пояснениями: https://yiqingxu.org/tutorials/lalonde/).

📒Для участия в митапе читать все (или даже некоторые) из перечисленных материалов необязательно, а вот регистрация крайне необходима!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥84👍3
🌤Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R - уже завтра!

Вместе с Евгенией Шенкман (МЛЭНА НИУ ВШЭ) будем разбираться в сезоннных эффектах в 16:00 по Мск (18:00 по Перми).

☔️ Для работы понадобятся пакеты forecast и TSA

☀️ Не забудьте зарегистрироваться
👍43
Поделитесь впечатлениями📝

Пару часов назад завершился митап «Когда данные повторяются: сезонность и временные ряды в R». Вы знаете, что делать 😉 Ждем обратную связь в этой форме!

Читаем ваши отзывы,
Команда HSE R Meet Up
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥4
🎯 Друзья, напоминаем, что сегодня в 18:00 состоится митап "Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R"!
Митап пройдёт по адресу Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн.
❗️Зарегистрироваться
7
Декабрьские митапы — всё! 🎄

Завершаем сезон встречей про мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности. Делитесь своими впечатлениями, а также пожеланиями на будущее в этой форме!

Увидимся в новом году,
Команда HSE R Meet Up 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9👍3