Prise en charge des statistiques circulaires (directionnelles)J'ai des données diurnes (données d'heure pour un processus récurrent quotidien). J'aimerais avoir accès à certains tracés et techniques du domaine des statistiques dites circulaires (directionnelles) (voir Pewsey A, Neuhauser, M Ruxton G. Circular Statistics in R. Oxford, OUP. 2013).
Je pensais que puisqu'il existe un package R pour les statistiques circulaires, je pourrais probablement accéder à certaines de ces fonctions en appelant R depuis JSL. Mais ce serait bien d'avoir des modules JMP intégrés. Même uniquement les graphiques de base (tracés circulaires, diagrammes de roses, etc.).
Automatisation et scriptAccès aux donnéesObjet : Prise en charge des statistiques circulaires (directionnelles)Ouah! Merci beaucoup d'avoir fait ça. J'ai utilisé JSL pour me connecter à R pour exécuter des scripts R, alors laissez-moi télécharger Astropy et l'essayer. Étant donné que tout ce qui concerne les scripts me déroute, vous recevrez presque sûrement un e-mail privé de ma part assez tôt !
Objet : Prise en charge des statistiques circulaires (directionnelles)Je veux juste vous faire savoir qu'il existe de nombreux packages de statistiques circulaires en Python, et j'ai pu créer des fonctions JSL qui englobent plusieurs des fonctions de statistiques circulaires Python et fonctionnent assez bien. Ci-dessous un exemple d'encapsulation de la fonction Rayleigh Test du package Python astropy. J'ai également intégré certaines fonctions de statistiques descriptives circulaires et travaillé sur l'obtention de graphiques à barres circulaires de Python dans JMP.
Si vous voulez plus de détails, envoyez-moi un message privé et nous pourrons discuter des détails.
Add Custom Functions(
New Custom Function(
"x",
"Rayleigh Test",
Function( {samples, high = 2 * Pi(), low = 0},
{arg, rslt, span},
If( Is List( samples ),
samples = Matrix( samples )
);
samples = Shape( samples, N Col( samples ) * N Row( samples ) );
span = high - low;
samples = 2 * Pi() / span * Modulo( samples - Matrix( low ), span );
arg = Eval Insert(
"\[
from astropy import stats as ast;
import numpy as np;
data = np.array(^samples^)
rslt = ast.circstats.rayleightest(data)
]\"
);
Python Init();
Python Submit( arg );
rslt = Python Get( rslt );
Python Term();
rslt;
)
)
<<FORMULA category=""></FORMULA>Objet : Prise en charge des statistiques circulaires (directionnelles)Je seconde ceci. Je suis juste allé essayer d'analyser les données de libération des larves et j'ai découvert que je ne pouvais pas faire un test de Watson ou de Rayleigh. Je me demande s'il y a quelque chose de similaire? https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6060829/
Objet : Prise en charge des statistiques circulaires (directionnelles)J'ai rencontré plusieurs livres sur les statistiques directionnelles dans le catalogue en ligne de la Bibliothèque du Congrès : https://lccn.loc.gov/99033679 - Compteur "Statistiques directionnelles" Présente du matériel nouveau et mis à jour sur la théorie sous-jacente et la méthodologie pratique des statistiques directionnelles, aidant le lecteur à utiliser et à développer les techniques appropriées à son travail. Le livre est divisé en trois parties. La première partie se concentre sur les statistiques sur le cercle. Les sujets abordés comprennent les tests d'uniformité, les tests de bon ajustement, l'inférence sur les distributions de von Mises et les méthodes non paramétriques. La deuxième partie examine les statistiques sur les sphères de dimension arbitraire et comprend un compte rendu détaillé de l'inférence sur les principales distributions sur les sphères. Des documents récents sur la corrélation, les séries chronologiques de régression, les techniques robustes, les méthodes bootstrap, l'estimation de la densité et l'ajustement des courbes sont présentés. La troisième partie considère les statistiques sur des espaces d'échantillonnage plus généraux, en particulier les groupes de rotation, les variétés de Stiefel, les variétés de Grassmann et les espaces projectifs complexes. L'analyse de forme est considérée du point de vue des statistiques directionnelles. Rédigé par des auteurs de premier plan dans le domaine, ce texte sera inestimable non seulement pour les chercheurs en probabilités et en statistiques intéressés par les derniers développements en statistiques directionnelles, mais aussi pour les praticiens et les chercheurs dans de nombreux domaines scientifiques, notamment l'astronomie, la biologie, la vision par ordinateur, la terre Sciences et analyse d'images. https://lccn.loc.gov/72077853 - "Statistiques des données directionnelles" https://lccn.loc.gov/2012933773 - "Méthodes bayésiennes en bioinformatique structurale" Les deux premiers livres sont plus généraux, tandis que le troisième livre contient une section traitant des "Statistiques directionnelles pour la structure biomoléculaire". J'espère que vous trouverez ces liens utiles.Objet : Prise en charge des statistiques circulaires (directionnelles) – Statut modifié en : ReconnuSalut @john_madden , merci pour votre suggestion ! Nous avons pris en compte votre demande et la prendrons en considération.
