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Est-ce que cette piscine est bien notée ?

Est-ce que cette piscine est bien notée ?

J’ai pris la (mauvaise ?) habitude d’utiliser Google Maps et son système de notation (chaque utilisateur peut accorder une note de une à cinq étoiles) pour décider d’où je me rend : restaurants, lieux touristiques, etc. Récemment, j’ai déménagé et je me suis intéressé aux piscines environnantes, pour me rendre compte que leur note tournait autour de 3 étoiles. Je me suis alors fait la réflexion que je ne savais pas, si, pour une piscine, il s’agissait d’une bonne ou…

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Analyse de pronostics pour le Mondial 2018

Analyse de pronostics pour le Mondial 2018

On est les champions ! Si nous n’avons pas eu le temps de faire un modèle de prédiction pour cette coupe du monde de football 2018 (mais FiveThirtyEight en a fait un très sympa, voir ici), cela ne nous a pas empêché de faire un concours de pronostics entre collègues et ex-collègues statisticiens, sur le site Scorecast. Les résultats obtenus sont les suivants : Un autre système de points ? Le système de points utilisé par Scorecast est le suivant…

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Weighting tricks for machine learning with Icarus – Part 1

Weighting tricks for machine learning with Icarus – Part 1

Calibration in survey sampling is a wonderful tool, and today I want to show you how we can use it in some Machine Learning applications, using the R package Icarus. And because ’tis the season, what better than a soccer dataset to illustrate this? The data and code are located on this gitlab repo: https://gitlab.com/haroine/weighting-ml First, let’s start by installing and loading icarus and nnet, the two packages needed in this tutorial, from CRAN (if necessary): install.packages(c(“icarus”,”nnet”)) library(icarus) library(nnet) Then…

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A shiny app to convert sports scores

A shiny app to convert sports scores

I’m a huge sports fan, but I certainly don’t have extended knowledge about all team sports. Sometimes when I hear about scores in a sports I’m not quite “fluent” in, I wonder how they would translate in a sports I know better. I guess many people ask the same question from time to time. For instance, three years ago, many americans started wondering how the 7-1 blowout that happened during the World Cup semifinals would translate in basketball, football or…

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Announcing Icarus v0.3

Announcing Icarus v0.3

This weekend I released version 0.3.0 of the Icarus package to CRAN. Icarus provides tools to help perform calibration on margins, which is a very important method in sampling. One of these days I’ll write a blog post explaining calibration on margins! In the meantime if you want to learn more, you can read our course on calibration (in French) or the original paper of Deville and Sarndal (1992). Shortly said, calibration computes new sampling weights so that the sampling estimates match…

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[19] Données du chômage avec R et SDMX-ML

[19] Données du chômage avec R et SDMX-ML

Aujourd’hui un petit post un peu plus “pratique”. On va réaliser le graphique du taux de chômage en France depuis 1975 en utilisant R. Les données sont disponibles sur le site de l’INSEE. En suivant ce lien on va pouvoir les télécharger au format csv. Mais il est beaucoup plus sympathique d’utiliser une méthode un peu plus automatique pour récupérer ces données. Ainsi, dès que l’INSEE les mettra à jour (le trimestre prochain par exemple), il suffira de relancer le script R et…

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Data analysis of the French football league players with R and FactoMineR

Data analysis of the French football league players with R and FactoMineR

This year we’ve had a great summer for sporting events! Now autumn is back, and with it the Ligue 1 championship. Last year, we created this data analysis tutorial using R and the excellent package FactoMineR for a course at ENSAE (in French). The dataset contains the physical and technical abilities of French Ligue 1 and Ligue 2 players. The goal of the tutorial is to determine with our data analysis which position is best for Mathieu Valbuena 🙂 The dataset A small precision…

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