日周データ（毎日繰り返されるプロセスの時刻データ）があります。いわゆる循環（方向）統計の領域からのいくつかのグラフとテクニックにアクセスしたいと考えています（Pewsey A、Neuhauser、M Ruxton G. Circular Statistics in R. Oxford、OUP。2013 を参照）。
循環統計用の R パッケージがあるので、JSL から R を呼び出すことでこれらの関数の一部にアクセスできるのではないかと思いました。しかし、JMP が組み込まれていると便利です。基本的なグラフィックス (円形プロット、ローズ ダイアグラムなど) だけでもかまいません。
うわー！これを行うためにどうもありがとう。JSLを使用してRとリンクし、Rスクリプトを実行したので、Astropyをダウンロードして試してみましょう。スクリプティングに関することは何でも混乱させるので、すぐに私からプライベートメールが届くでしょう。
Pythonには多くの循環統計パッケージがあることをお知らせしたいと思います。Python循環統計関数のいくつかをラップして非常にうまく機能するJSL関数を作成することができました。以下は、Python astropyパッケージのレイリーテスト関数をラップする例です。また、いくつかの円形の記述統計関数をラップし、円形の棒グラフをPythonからJMPに取得する作業も行いました。
詳細が必要な場合は、プライベートメッセージを送ってください。詳細について話し合います。
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>私はこれを2番目にします。幼虫の放出データを分析したところ、ワトソン検定またはレイリー検定を実行できないことがわかりました。似たようなものはありますか？ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6060829/
こんにちは@john_madden 、ご提案ありがとうございます! ご要望を承りましたので、検討させていただきます。
