На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «mixOmics для гуманитариев» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программы. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
mixOmics для гуманитариев

Дата выхода
14 июня 2021
🔍 Загляните за кулисы "mixOmics для гуманитариев" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "mixOmics для гуманитариев" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Денис Владимирович Соломатин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Тематика посвященного основам статистической обработки педагогической информации учебного пособия оказалась на редкость востребованной и актуальной, что послужило стимулом к написанию продолжения. Учебное пособие предназначено для бакалавров, обучающихся по направлению подготовки «Математическое образование» интересы которых лежат в области статистической обработки социальной и педагогической информации. Из отличительных особенностей R хорош тем, что бесплатен и установлен на серверах Google Cloud и ИМ СО РАН, а значит позволяет задействовать вычислительную мощь современных суперкомпьютеров. Кроме того, статистический анализ большого числа переменных на сегодняшний день лучше всего реализован в его дополнительном пакете mixOmics, а в современных реалиях R позволяет неподготовленному читателю разворачивать веб-сервер для решения задач собственной онлайн-школы, на открытие которой всё больше нас вдохновляют современные реалии.
📚 Читайте "mixOmics для гуманитариев" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "mixOmics для гуманитариев", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Перечислим теперь основные методологические и теоретические основы, которые необходимо знать, чтобы эффективно применять mixOmics:
• Индивидуальные наблюдения или образцы: экспериментальные группы, на которых собиралась информация, например, обучающиеся, студенты, олимпиадные задания и прочее.
• Переменные, предикторы: считываемые измерения на каждом образце, например, успеваемость, посещаемость, решаемость задач, творческая самореализация и так далее.
• Дисперсия: измеряет уровень распылённости одной переменной.
• Ковариация: измеряет прочность взаимосвязи между двумя переменными, то есть являются ли они ковариантами друг друга. Высокое значение ковариации указывает на сильную связь, например, посещаемость и успеваемость у отдельных обучающихся часто различаются примерно одинаково; в общем случае, самые низкие и самые высокие значения коэффициента ковариации не имеют нижнего или верхнего предела.
• Корреляция: нормализованная версия ковариации, значения которой ограничены отрезком от -1 до 1.
• Линейная комбинация: разные переменные могут объединяться в одну путем умножения каждой из них на коэффициент и сложения полученных результатов. Линейная комбинация успеваемость a и посещаемости b может быть 2?a – 1,5?b с коэффициентами 2 и -1,5, присвоенных успеваемости и посещаемости соответственно.
• Компонент: искусственная переменная, построенная из линейной комбинации наблюдаемых переменных в данном наборе данных. Переменные коэффициенты оптимально определяются на основе какого-то статистического критерия. Например, в основном компоненте анализа определяются коэффициенты (основного) компонента, с тем чтобы максимизировать дисперсию компонента.
• Нагрузки: переменные коэффициенты, используемые для определения компонента.
• Визуализация образца: представление образцов, проецируемых в небольшом пространстве, охватываемом (определяемом) компонентами. Координаты образцов определяются значениями или вычисленными баллами компонентов.
• Изображение круга корреляции: представление переменных в пространстве, охватываемом компонентами.








