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Enregistrement W4245264529 · doi:10.1017/cbo9781316451090.005

Programming statistical graphics

2016· book-chapter· en· W4245264529 sur OpenAlexaff
W. John Braun, Duncan J. Murdoch

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGraphicsPlot (graphics)Data scienceTheoretical computer scienceComputer graphics (images)MathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Users of statistical computing need to produce graphs of their data and the results of their computations. In this chapter we start with a general overview of how this is done in R, and learn how to draw some basic plots. We then discuss some of the issues involved in choosing a style of plot to draw: it is not always an easy choice, and there are plenty of bad examples in the world to lead us astray. Finally, we will go into some detail about how to customize graphs in R. There are several different graphics systems in R. The oldest one is most directly comparable to the original S graphics, and is now known as base graphics. You can think of base graphics as analogous to drawing with ink on paper. You build up a picture by drawing fixed things on it, and once something is drawn, it is permanent, though you might be able to cover it with something else, or move to a clean sheet of paper. Since the very beginning, base graphics has been designed to allow easy production of good quality scientific plots. In this chapter we will concentrate on base graphics. The grid package provides the basis for a newer graphics system. It also has facilities to produce good quality graphics, but the programmer has access to the individual pieces of a graph, and can modify them: a graph is more like a physical model being built and displayed, rather than just drawn. The lattice and ggplot2 packages provide functions for high-level plots based on grid graphics. Both base and grid graphics are designed to be “device independent.” Directions are given regarding where to draw and these drawing commands work on any device. The actual look of a graph will vary slightly from one device to another (e.g. on paper versus in a window on your screen), because of their different capabilities. There are other more exotic graphics systems available in R as well, providing interactive graphics, 3D displays, etc. Some of these will be mentioned briefly in Section 3.4.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1750,114

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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