Analyse de panier en R
Christopher Bruffaerts
Statistician
Qu'y a-t-il en rayon ?

Qu'avez-vous envie d'acheter aujourd'hui ?

{"Bread", "Cheese", "Cheese", "Cheese"}
Objectif de l'analyse des paniers

{"Bread", "Cheese"}
Mon magasin - ensemble
X = {"Bread", "Butter", "Cheese", "Wine"}

Sous-ensembles de X - itemsets
Sur-ensembles
Question :
Quel est l'ensemble de tous les sous-ensembles possibles de X ?
X = {A, B, C, D}

{"Bread"} $\cap$ {"Butter"} = $\emptyset$
{"Bread", "Butter"} $\cap$ {"Butter", "Wine"} = {"Butter"}
library(dplyr)
A = c("Bread", "Butter")
B = c("Bread", "Wine")
intersect(A,B)
[1] "Bread"
{"Bread"} $\cup$ {"Butter"} = {"Bread", "Butter"}
union(A,B)
[1] "Bread" "Butter" "Wine"
Question :
Combien de sous-ensembles de taille k peut-on former à partir d'un ensemble de taille n ?
« n parmi k »
$${n \choose k} = \dfrac{n!}{(n-k)! k!},$$ où
$n! = n \times (n-1) \times (n-2) \times ...\times 2 \times 1$
Exemple :
Nombre de paniers avec 2 articles distincts en magasin :

$${4 \choose 2} = \dfrac{4!}{(4-2)! 2!} = 6$$
Question
Combien de paniers possibles peut-on créer à partir d'un ensemble de taille n ?
Binôme de Newton
$$\sum_{k=0}^n{n \choose k} = 2^n$$
2^(n_items)
Exemple
Nombre total de paniers :
$$2^4 = 16$$

Combinaisons en R
n_items = 4
basket_size = 2
choose(n_items, basket_size)
[1] 6
# Boucler sur toutes les valeurs possibles
store = matrix(NA, nrow=5, ncol=2)
for (i in 0:n_items){
store[i+1,] = c(i, choose(n_items,i))}
Résultat
colnames(store)=c("size", "nb_combi")
store
size nb_combi
[1,] 0 1
[2,] 1 4
[3,] 2 6
[4,] 3 4
[5,] 4 1
Se faire une idée de la vitesse de croissance du nombre de combinaisons
n_items = 50
fun_nk = function(x) choose(n_items, x)
# Tracé
ggplot(data = data.frame(x = 0),
mapping = aes(x=x))+
stat_function(fun = fun_nk)+
xlim(0, n_items)+
xlab("Subset size")+
ylab("Number of subsets")

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