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utilisation du package flexmix de R

2 participants

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utilisation du package flexmix de R  Empty utilisation du package flexmix de R

Message par boghé Mar 21 Mai 2013 - 15:04

Bonjour,

je souhaiterais mettre en place uu modèle sous R avec le presence de variables latentes que je voudrais estimer! on m'a parlé de flexmix mais je ne sais pas du tout comment ca marche! sachant que cela repose sur l'algorithme EM! je souhaiterais avoir de l'aide de votre part!
M%erci d'avance

boghé

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Message par Nik Mar 21 Mai 2013 - 15:44

oui et donc...Smile

il faut donner un minimum de question pour espérer des réponses Wink

Nik

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Message par boghé Mar 21 Mai 2013 - 17:23

j'ai posé une question! vous avez une réponse c'est très bien je suis preneur!
sinon vous pouvez m'épargnez vos commentaires!

boghé

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Message par Nik Mar 21 Mai 2013 - 18:18

on se détend...

Aucune question n'est clairement identifiable dans ton message (aucune phrase ne se finit par un point d'interrogation). A part que tu veux de l'aide mais ça on s'en doute si tu viens sur un forum comme celui là.

As tu lu la documentation de ce package ? Il existe pas mal d'article dispo en ligne et qui expliquent assez bien le fonctionnement de base.
Après ces lectures si tu as des questions plus ciblées alors je pourrais t'aider sans problème.

Sans question précise, ton message laisse entendre que tu voudrais une doc complète sur le forum ce qui n'est bien sûr pas possible. Pour dresser un tableau général, le package flexmix se base effectivement sur l'algo EM mais à part le fonctionnement global pour comprendre ce qui se passe tu n'as pas à tout maitriser de cet algo pour utiliser flexmix. L'avantage de flexmix est bien sûr sa souplesse d'utilisation et quelques petites options sympa comme le choix de l'algo de convergence (pas forcément l'algo EM de base) et la possiblité d'ajouter une varible concomitante au modèle. Bien sûr comme tout package de classification, tu peux intégrer des variables explicatives aux classes déterminées par la variable latente.

Je ne serais par contre pas en mesure de t'aider pour la programmation d'un driver de flexmix si tu veux sortir de ce qui est déjà implémenté. Dans ce cas je te conseille de contacter directement Bettina Gruen qui maintient le package et qui est qqun qui se rend dispo.

voilà, et je te rassure sans s'énerver on arrive quand même à avoir une info assez complète. A bon entendeur...

Nik

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Message par boghé Mar 21 Mai 2013 - 18:53

En gros voila le contexte dans lequel se situe ma problématique :

J'ai une variable "réponse" que je veux prédire et plusieurs variables explicatives et dans ces variables explicatives se trouve deux variables latentes dont je ne peux attribuer de valeurs et qui n'ont pas de relation entre elles contrairement à ceux qui se passe dans le cadre de la modélisation des équations structurelles.

L'objectif est éventuellement de "simuler" les valeurs de ces variables latentes et ensuite considérer le modèle dans sa totalité pour appliquer une technique comme la régression linéaire multiple par exemple.

La principale difficulté est comment estimer ces variables latentes dont j'ai aucune information mais que les experts métier estiment le pouvoir explicatif et que je dois embarquer dans mon modèle.

j'avoue que je n'ai jamais eu affaire a ce type de modèle c'est pourquoi j'ai posté mon message! Avec un tableau individus/variables( variables manifestes et latentes) comment je dois m'y prendre sous R ?

Merci pour les éclaircissements encore une fois!!!

boghé

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Message par Nik Mer 22 Mai 2013 - 7:25

Essaye de construire ton modèle à partir de la doc et reviens ensuite ici avec éventuellement ce qui ne marche pas ou avec des question précises en rapport avec la construction de ton modèle.

La base de la construction est commune avec toutes les fonctions utilisant un argument de classe 'formula' donc tu devrais pouvoir au moins écrire un début de script.

Sans données et sans support commun on risque de discuter dans le vide pendant un moment


Nik

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Message par boghé Mer 22 Mai 2013 - 7:49

Ok ça marche!

boghé

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