Preguntas etiquetadas con software

Asegúrese de que su pregunta esté relacionada con ESTADÍSTICAS, APRENDIZAJE DE MÁQUINAS o ANÁLISIS DE DATOS y no se trate únicamente de programación, soporte o errores. Incluya etiquetas adicionales que se refieran a los problemas estadísticos involucrados.

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¿Cómo se complementan R y Python en ciencia de datos?
En muchos tutoriales o manuales, la narrativa parece implicar que R y python coexisten como componentes complementarios del proceso de análisis. Para mi ojo inexperto, sin embargo, parece que ambos idiomas hacen lo mismo. Entonces, mi pregunta es si realmente hay nichos especializados para los dos idiomas o si es …
54 r  python  software 
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OpenBugs vs. JAGS
Estoy a punto de probar un entorno de estilo BUGS para estimar modelos bayesianos. ¿Hay alguna ventaja importante a considerar al elegir entre OpenBugs o JAGS? ¿Es probable que uno reemplace al otro en el futuro previsible? Usaré el Gibbs Sampler elegido con R. Todavía no tengo una aplicación específica, …
41 r  software  bugs  jags  gibbs 
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Para trazar con R, ¿debería aprender ggplot2 o ggvis?
Para trazar con R, ¿debería aprender ggplot2 o ggvis? No necesariamente quiero aprender ambos si uno de ellos es superior en algún aspecto. ¿Por qué la comunidad R sigue creando nuevos paquetes con funcionalidades superpuestas? La publicación del blog de introducción no menciona una palabra de por qué se crea …
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¿Por qué y cuándo crear un paquete R?
Entiendo que esta pregunta es bastante amplia, pero me pregunto cuáles deberían ser los puntos decisivos para decidir crear (o no) un nuevo paquete para R. Para ser más específico, agregaría que la pregunta no se trata de las razones para use R en sí mismo, más sobre la decisión …
28 r  software 
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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Bibliotecas C ++ para computación estadística
Tengo un algoritmo MCMC particular que me gustaría portar a C / C ++. Gran parte del cálculo costoso ya está en C a través de Cython, pero quiero tener todo el muestreador escrito en un lenguaje compilado para poder escribir envoltorios para Python / R / Matlab / lo …
23 mcmc  software  c++  computing 
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