Als «ggplot2» getaggte Fragen

ggplot2 ist eine erweiterte Plotbibliothek für R, die auf den Prinzipien von "The Grammar of Graphics" basiert. Verwenden Sie dieses Tag für * themenbezogene * Fragen, bei denen (a) "ggplot2" als kritischer Teil der Frage und / oder der erwarteten Antwort verwendet wird und (b) nicht nur die Verwendung von "ggplot2" betrifft.

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Tinten-Daten-Verhältnis und Plot-Hintergründe

Mir ist aufgefallen, dass viele "State-of-the-Art" -Plot-Pakete und -Themen und viele angesehene Data-Folks einen grauen Hintergrund für ihre Plots verwenden. Hier einige Beispiele: ggplot2: Nate Silver's fivethirtyeight.com: Während im obigen ersten Beispiel (ggplot2) argumentiert werden...

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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?

Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...

hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information
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Unterschiede zwischen PROC Mixed und lme / lmer in R - Freiheitsgraden

Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
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Interpretieren von gekerbten Boxplots

Während ich eine EDA durchführte, entschied ich mich, ein Box-Diagramm zu verwenden, um den Unterschied zwischen zwei Ebenen eines Faktors zu veranschaulichen. Die Art und Weise, wie ggplot das Box-Diagramm renderte, war zufriedenstellend, aber leicht vereinfacht (erstes Diagramm unten). Während...

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