순환(방향) 통계 지원일별 데이터(매일 반복되는 프로세스에 대한 시간 데이터)가 있습니다. 저는 소위 순환(방향) 통계 영역의 일부 도표와 기술에 접근하고 싶습니다(Pewsey A, Neuhauser, M Ruxton G. Circular Statistics in R. Oxford, OUP. 2013 참조).
순환 통계를 위한 R 패키지가 있으므로 JSL에서 R을 호출하면 이러한 기능 중 일부에 액세스할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 하지만 JMP가 내장되어 있으면 좋을 것 같습니다. 기본 그래픽(원형 플롯, 장미 다이어그램 등)만 있어도 됩니다.
자동화 및 스크립팅데이터 접근Re : 순환 (방향) 통계 지원와! 이렇게 해주셔서 감사합니다. JSL을 사용하여 R과 연결하여 R 스크립트를 실행 했으므로 Astropy를 다운로드하여 사용해 보겠습니다. 스크립팅과 관련된 모든 것이 저를 헷갈 리게하므로 곧 저로부터 비공개 이메일을 받게 될 것입니다!
Re : 순환 (방향) 통계 지원파이썬에는 많은 순환 통계 패키지가 있으며, 몇 가지 Python 순환 통계 함수를 래핑하고 매우 잘 작동하는 JSL 함수를 만들 수 있음을 알려 드리고 싶습니다. 아래는 Python astropy 패키지에서 Rayleigh Test 함수를 래핑하는 예입니다. 또한 원형 설명 통계 함수를 일부 래핑하고 Python에서 JMP로 원형 막대 그래프를 가져 오는 작업을 수행했습니다.
더 자세한 정보를 원하시면 저에게 비공개 메시지를 보내 주시면 자세한 내용을 논의 할 수 있습니다.
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 : 순환 (방향) 통계 지원두 번째입니다. 애벌레 방출 데이터를 분석하려고했는데 왓슨이나 레일리 테스트를 할 수 없다는 것을 알았습니다. 비슷한 것이 있는지 궁금합니다. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6060829/
Re : 순환 (방향) 통계 지원나는 의회 도서관 온라인 카탈로그에서 방향 통계에 관한 몇 권의 책을 만났습니다. https://lccn.loc.gov/99033679 - "방향 통계"카운터는 방향 통계의 기본 이론과 실제 방법론에 대한 최신 자료를 제공하여 독자가 자신의 작업에 적합한 기술을 활용하고 개발할 수 있도록 도와줍니다. 이 책은 세 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분은 원에 대한 통계에 집중합니다. 다루는 주제에는 균일 성 테스트, 적합도 테스트, von Mises 분포에 대한 추론 및 비모수 방법이 포함됩니다. 두 번째 부분에서는 임의 차원의 구에 대한 통계를 고려하고 구의 주요 분포에 대한 추론에 대한 자세한 설명을 포함합니다. 상관 관계, 회귀 시계열, 강력한 기술, 부트 스트랩 방법, 밀도 추정 및 곡선 피팅에 대한 최근 자료가 제공됩니다. 세 번째 부분에서는보다 일반적인 샘플 공간, 특히 회전 그룹, Stiefel 매니 폴드, Grassmann 매니 폴드 및 복잡한 투영 공간에 대한 통계를 고려합니다. 방향성 통계의 관점에서 형상 분석을 고려합니다. 이 분야의 주요 저자가 작성한이 텍스트는 방향성 통계의 최신 개발에 관심이있는 확률 및 통계 연구자뿐만 아니라 천문학, 생물학, 컴퓨터 비전, 지구를 포함한 많은 과학 분야의 실무자 및 연구자에게도 매우 중요합니다. 과학 및 이미지 분석. https://lccn.loc.gov/72077853 - "방향성 데이터 통계" https://lccn.loc.gov/2012933773 - "구조 생물 정보학의 베이지안 방법"처음 두 권의 책은 더 일반적이고 세 번째 책은 "생물 분자 구조에 대한 방향 통계"에 대한 섹션을 포함하고 있습니다. 이 링크가 도움이 되셨기를 바랍니다.답변: 순환(방향) 통계 지원 - 상태가 다음으로 변경됨: 확인됨안녕하세요 @john_madden 님 , 제안해 주셔서 감사합니다! 귀하의 요청을 포착했으며 이를 고려할 것입니다.
