Preguntas etiquetadas con ggplot2

ggplot2 es una biblioteca de trazado mejorada para R basada en los principios de "La gramática de los gráficos". Use esta etiqueta para * sobre el tema * preguntas que (a) involucren a 'ggplot2` como una parte crítica de la pregunta y / o la respuesta esperada, y (b) no son solo acerca de cómo usar `ggplot2`.

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Proporción de tinta a datos y fondos de trazado
Me he dado cuenta de que muchos paquetes y temas de trama "de vanguardia" y mucha gente de datos distinguidos usan un fondo gris para sus tramas. Aquí hay varios ejemplos: ggplot2: Fivethirtyeight.com de Nate Silver: Mientras que en el primer ejemplo anterior (ggplot2), se puede argumentar que el uso …
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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¿Cómo trazar una función de escalones con ggplot?
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Tengo el gráfico como este: El código R para generarlo es: DF <- data.frame(date = as.Date(runif(100, 0, 800),origin="2005-01-01"), outcome = rbinom(100, 1, …
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Diagrama de caja con respecto a dos factores usando ggplot2 en R
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Soy muy nuevo en R y en cualquier paquete en R. Miré la documentación de ggplot2 pero no pude encontrar esto. Quiero …
13 r  boxplot  ggplot2 
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Diferencias entre PROC Mixed y lme / lmer en R - grados de libertad
Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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