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Soporte para estadísticas circulares (direccionales)

Tengo datos diurnos (datos de la hora del día para un proceso recurrente diario). Me gustaría tener acceso a algunos gráficos y técnicas del ámbito de las llamadas estadísticas circulares (direccionales) (ver Pewsey A, Neuhauser, M Ruxton G. Circular Statistics en R. Oxford, OUP. 2013).

Estaba pensando que, dado que existe un paquete R para estadísticas circulares, probablemente podría acceder a algunas de estas funciones llamando a R desde JSL. Pero sería bueno tener JMP integrado. Incluso solo los gráficos básicos (gráficos circulares, diagramas de rosas, etc.).

Automatización y secuencias de comandosAcceso a los datosRe: Soporte para estadísticas circulares (direccionales)

¡Guauu! Muchas gracias por hacer esto. He usado JSL para vincularme con R para ejecutar scripts de R, así que déjame descargar Astropy y probarlo. Dado que cualquier cosa que involucre secuencias de comandos me confunde, ¡es casi seguro que recibirás un correo electrónico privado de mi parte pronto!

Re: Soporte para estadísticas circulares (direccionales)

Solo quiero hacerle saber que hay muchos paquetes de estadísticas circulares en Python, y he podido crear funciones JSL que envuelven varias de las funciones de estadísticas circulares de Python y funcionan bastante bien. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo encapsular la función Rayleigh Test del paquete astropy de Python. También he incluido algunas funciones de estadísticas descriptivas circulares y estoy trabajando para obtener gráficos de barras circulares de Python en JMP.

Si desea más detalles, envíeme un mensaje privado y podemos discutir los detalles.

 

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>

Re: Soporte para estadísticas circulares (direccionales)

Secundo esto. Solo fui a intentar analizar los datos de liberación de larvas y descubrí que no podía hacer una prueba de Watson o Rayleigh. Me pregunto si hay algo similar. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6060829/

Re: Soporte para estadísticas circulares (direccionales)Encontré varios libros sobre estadísticas direccionales en el catálogo en línea de la Biblioteca del Congreso: https://lccn.loc.gov/99033679 - Contador "Estadísticas direccionales" Presenta material nuevo y actualizado sobre la teoría subyacente y la metodología práctica de la estadística direccional, lo que ayuda al lector a utilizar y desarrollar las técnicas adecuadas para su trabajo. El libro está dividido en tres partes. La primera parte se concentra en las estadísticas del círculo. Los temas cubiertos incluyen pruebas de uniformidad, pruebas de buen ajuste, inferencia sobre distribuciones de von Mises y métodos no paramétricos. La segunda parte considera estadísticas sobre esferas de dimensión arbitraria, e incluye una descripción detallada de la inferencia sobre las principales distribuciones sobre esferas. Se presenta material reciente sobre correlación, series de tiempo de regresión, técnicas robustas, métodos bootstrap, estimación de densidad y ajuste de curvas. La tercera parte considera estadísticas sobre espacios muestrales más generales, en particular grupos de rotación, variedades de Stiefel, variedades de Grassmann y espacios proyectivos complejos. El análisis de formas se considera desde la perspectiva de las estadísticas direccionales. Escrito por autores líderes en el campo, este texto será invaluable no solo para los investigadores en probabilidad y estadística interesados en los últimos desarrollos en estadística direccional, sino también para profesionales e investigadores en muchos campos científicos, incluyendo astronomía, biología, visión por computadora, tierra. ciencias y análisis de imágenes. https://lccn.loc.gov/72077853 - "Estadísticas de datos direccionales" https://lccn.loc.gov/2012933773 - "Métodos bayesianos en bioinformática estructural" Los dos primeros libros son más generales, mientras que el tercer libro contiene una sección que discute "Estadísticas direccionales para la estructura biomolecular". Espero que estos enlaces le resulten útiles.Re: Compatibilidad con estadísticas circulares (direccionales): el estado cambió a: Reconocido

Hola @john_madden , ¡gracias por tu sugerencia! Hemos capturado su solicitud y la tomaremos en consideración.