mixOmics для гуманитариев

Другие приложения возникают как правило в тех случаях, когда переменные-предикторы (то есть переменные, по значениям которых составляются прогнозы) непрерывны.

В пакете mixOmics, сильный акцент делается на графическое представление, чтобы лучше интерпретировать и понять отношения между различными типами данных визуализируют структуру корреляции как на выборочных значениях, так и на шкале интервалов. А начинается использование рассматриваемого пакета со ввода данных. Напомним блок-схему основного алгоритма статистической обработки педагогических и социальных данных, концептуально выкристаллизовавшегося к концу предыдущей части книги:

Как видим, обработка начинается со ввода данных, их предварительного импортирования и очистки.

К предварительной обработке данных перед анализом данных с помощью mixOmics предъявляются следующие требования:

Различные типы педагогических данных могут быть изучены и интегрированы с mixOmics. Методы могут обрабатывать показатели успеваемости, измеренные в непрерывном масштабе или полученные на основе данных подсчета, которые становятся непрерывными данными после предварительной обработки и нормализации.

Пакет mixOmics не справляется с нормализацией, так как он универсален и охватывает широкий спектр данных. До начала анализа предполагается, что наборы данных были нормализованы с использованием соответствующих методов нормализации педагогических данных и предварительно обработаны, когда это возможно.

В то время как методы mixOmics могут обрабатывать большие массивы данных (несколько десятков тысяч переменных-предикторов), рекомендуется предварительно фильтровать данные до менее чем 10 000 переменных-предикторов на набор данных, например, с помощью медианного абсолютного отклонения, удалив пренебрежимо малые значения в наборах данных или путем удаления предикторов почти нулевой дисперсии.

Такой шаг направлен на уменьшение вычислительного времени в процессе настройки параметров.

Методы mixOmics используют разложения матриц.

Таким образом, числовая матрица данных или фреймы данных имеют n наблюдений или образцов в строках и p предикторов или переменных в столбцах.

В текущей версии mixOmics, ковариации, которые могут запутать анализ не включены в методы статистического анализа. Рекомендуется корректировать наборы этих ковариаций заранее, используя соответствующие унивариантные или многовариантные методы для удаления информационного шума.