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16.2: Conceptos básicos de datos multiplex - Matemáticas

16.2: Conceptos básicos de datos multiplex - Matemáticas


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Los datos multiplex son datos que describen múltiples relaciones entre el mismo conjunto de actores. Las medidas de las relaciones pueden estar dirigidas o no; y las relaciones se pueden registrar como binarias, nominales multivalor o valoradas (ordinal o de intervalo).

La estructura más común para datos múltiplex es un conjunto de matrices actor por actor (o "rebanadas"), uno para cada relación. La figura 16.1 muestra el resultado de Datos> Pantalla para el conjunto de datos de las organizaciones de bienestar social de Knoke, que contiene información sobre dos relaciones (binarias, dirigidas): intercambio de información (KNOKI) e intercambio de dinero (KNOKM).

Figura 16.1: Datos> Visualización de la estructura de datos multirrelacional de Knoke

Las dos relaciones se almacenan como matrices separadas, pero dentro del mismo archivo. Muchas de las herramientas de análisis en UCINET procesarán cada matriz o "rebanada" de un archivo de datos de matriz múltiple como el ejemplo de Knoke. Datos> Desembalar se puede utilizar para eliminar matrices individuales de un archivo de matriz múltiple; Datos> Unir se puede utilizar para crear un conjunto de datos de matriz múltiple a partir de archivos de datos de matriz única separados.

El enfoque de matrices múltiples es el más general y nos permite registrar tantas relaciones diferentes como queramos utilizando matrices separadas. Algunas matrices pueden ser simétricas y otras no; algunos pueden ser binarios y otros valorados. Sin embargo, algunas de las herramientas que analizaremos en breve requerirán que los datos de las matrices múltiples sean del mismo tipo (simétrico / asimétrico, binario / valorado). Por lo tanto, a menudo será necesario realizar transformaciones en matrices individuales antes de que se puedan aplicar las estrategias de "reducción" y "combinación".

Una estructura de datos múltiplex estrechamente relacionada es la "Estructura social cognitiva" o CSS. Un CSS registra las percepciones de varios actores de las relaciones entre un conjunto de nodos. Por ejemplo, podríamos pedirle a Bob, Carol, Ted y Alice que nos digan quién de ellos es amigo de quién. El resultado serían cuatro matrices de la misma forma (4 actores por 4 actores), informando la misma relación (quién es amigo con quién), pero difiriendo según quién informa y percibe.

Los datos CSS tienen exactamente la misma forma que las secciones estándar de actor por actor. Y algunas de las herramientas utilizadas para indexar datos CSS son las mismas. Debido a la naturaleza única de los datos CSS, que se centra en la percepción compleja de una estructura única, en lugar de una percepción única de una estructura compleja, se pueden aplicar algunas herramientas adicionales (más, a continuación).

Una tercera estructura de datos, bastante diferente, es la matriz de varios valores. Supongamos que las relaciones entre los actores fueran nominales (es decir, cualitativas o "presente-ausente") pero que hubiera múltiples tipos de relaciones que cada par de actores podría tener, formando una poliotomía nominal. Es decir, cada pareja de actores tenía una (y sólo una) de varios tipos de relaciones. Por ejemplo, las relaciones entre un conjunto de actores podrían (en algunas poblaciones) codificarse como "co-miembro de la familia nuclear" o "compañeros de trabajo" o "miembro de la familia extendida" o "correligionario" o "ninguno". Para otro ejemplo, podríamos combinar múltiples relaciones para crear tipos cualitativos: 1 = solo parientes, 2 = solo compañeros de trabajo, 3 = parientes y compañeros de trabajo, y 4 = ni parientes ni compañeros de trabajo.

Los datos nominales, pero de valores múltiples, combinan información sobre relaciones multiplex en una sola matriz. Los valores, sin embargo, no representan la fuerza, el costo o la probabilidad de un empate, sino que distinguen el tipo cualitativo de empate que existe entre cada par de actores. Registrar datos de esta manera es eficiente y algunos algoritmos en UCINET (por ejemplo, REGE categórico) pueden trabajar directamente con él. A menudo, sin embargo, los datos sobre las relaciones multiplex que se han almacenado en una única matriz de valores múltiples deberán transformarse antes de que podamos realizar muchas operaciones de red en ella.

Visualización de relaciones multiplex

Para redes relativamente pequeñas, dibujar gráficos es la mejor forma de "ver" la estructura. El único problema nuevo es cómo representar múltiples relaciones entre actores. Un enfoque consiste en utilizar varias líneas (con diferentes colores o estilos) y superponer una relación sobre otra. Alternativamente, uno puede "agrupar" las relaciones en tipos cualitativos y representarlas con un solo gráfico usando líneas de diferentes colores o estilos (por ejemplo, empate de parentesco = rojo; lazo de trabajo = azul; lazo de parentesco y trabajo = verde).

Netdraw tiene algunas herramientas útiles para visualizar múltiples relaciones entre el mismo conjunto de actores. Si los datos se han almacenado como múltiples matrices dentro del mismo archivo, cuando se abre ese archivo (Netdraw> Archivo> Abrir> Conjunto de datos UCINET> Red) a Corbatas El cuadro de diálogo le permitirá seleccionar qué matriz ver (así como establecer valores de corte para visualizar datos valiosos). Esto es útil para alternar entre relaciones, con los nodos que permanecen en las mismas ubicaciones. Supongamos, por ejemplo, que hayamos almacenado diez matrices en un archivo, reflejando instantáneas de las relaciones en una red a medida que evolucionó durante un período de tiempo. Utilizando la Corbatas diálogo, podemos "pasar las páginas" para ver la evolución de la red.

Una herramienta aún más útil se encuentra en Netdraw> Propiedades> Líneas> Selección de relación múltiple. En la Figura 16.2 se muestra un dibujo de la red Knoke con este cuadro de diálogo visible.

Figura 16.2: Gráfico NetDraw de la información de Knoke y las redes de cambio de dinero

El cuadro de diálogo Relaciones le permite seleccionar qué relaciones le gustaría ver y si desea ver la unión ("o") o la intersección ("y") de los lazos. En nuestro ejemplo, hemos pedido ver el patrón de vínculos entre organizaciones que envían información y dinero a otras.

Combinando múltiples relaciones

Para la mayoría de los análisis, la información sobre las múltiples relaciones entre los actores deberá combinarse en una única medida de resumen. Un enfoque común es combinar las relaciones múltiples en un índice que refleje la calidad (o tipo) de la relación múltiplex.

Transformar> Multiplex se puede utilizar para resumir múltiples relaciones entre actores en un índice cualitativo de valores múltiples. Supongamos que hubiéramos medido dos relaciones entre Bob, Carol, Ted y Alice. La primera es una nominación por amistad dirigida y la segunda es una relación conyugal no dirigida. Estas dos matrices binarias de cuatro por cuatro se han empaquetado en un solo archivo de datos llamado BCTAjoin. El diálogo para Transformar> Multiplex se muestra en la Figura 16.3.

Figura 16.3: Transformar> cuadro de diálogo Multiplex

Aquí hay dos opciones. Convertir datos a distancias geodésicas nos permite convertir primero cada relación en una métrica valorada del binario. Hemos optado por no hacer esto. Otra opción es si Incluir transposición (s) en la multiplexación. Para datos asimétricos, seleccionando hará que las filas y las columnas de la matriz de entrada se traten como relaciones separadas al formar las combinaciones cualitativas. Nuevamente, hemos optado por no hacer esto (aunque es una idea razonable en muchos casos reales).

La figura 16.4 muestra el archivo de entrada, que se compone de dos matrices "apiladas" o "cortadas" que representan lazos de amistad y conyugales.

Figura 16.4: Transformar> Entrada multiplex

La figura 16.5 muestra la "tipología" resultante de tipos de relaciones entre los actores, que se ha generado como un índice nominal multivalor.

Figura 16.5: Transformar> Salida multiplex

Donde no hay empate en ninguna de las matrices, se ha asignado el tipo "0". Cuando existe un vínculo de amistad y conyugal, se le ha asignado el número "2"; donde hay un lazo de amistad, pero no un lazo conyugal, se le ha asignado el número "3". Podría haber habido un tipo adicional (vínculo conyugal, pero sin amistad) al que se le hubiera asignado un número diferente.

La combinación de múltiples relaciones de esta manera produce una tipología cualitativa de los tipos de relaciones que existen entre los actores. Un índice de este tipo podría ser de considerable interés para describir la prevalencia de los tipos en una población y para seleccionar subgráficos para un análisis más detallado.

La operacion Transformar> Multigraph hace lo contrario de lo que Transformar> Multiplex lo hace. Es decir, si comenzamos con una matriz única de valores múltiples (como en la Figura 16.5), esta operación dividirá los datos y creará un archivo de datos de matriz múltiple con una matriz para cada "tipo" de relación. En el caso de nuestro ejemplo, Transformar> Multigraph generaría dos nuevas matrices (una que describe la relación "2" y otra que describe la relación "3").

Al tratar con múltiples relaciones entre actores, también podríamos querer crear un cuantitativo índice que combina las relaciones. Por ejemplo, podríamos suponer que si los actores están vinculados por 4 relaciones diferentes, comparten un vínculo "más fuerte" que si comparten solo 3 relaciones. Pero hay muchas formas posibles de crear índices que capturen diferentes aspectos o dimensiones de las múltiples relaciones entre actores. Dos kits de herramientas en UCINET admiten la combinación de múltiples matrices con una amplia variedad de funciones integradas para capturar diferentes aspectos de los datos multirrelacionales.

Transformar> Operaciones con matrices> Operaciones con matrices> Entre conjuntos de datos> Resúmenes estadísticos proporciona algunas herramientas básicas para crear una matriz de valor único a partir de matrices múltiples. La Figura 16.6 muestra el diálogo de esta herramienta.

Figura 16.6: Diálogo para operaciones matriciales entre conjuntos de datos: resúmenes estadísticos

En el ejemplo, seleccionamos las dos matrices de relación simple separadas para Bob, Carol, Ted y Alice, y pedimos crear un nuevo conjunto de datos (matriz única) llamado bda-mínimo. Seleccionando el Mínimo función, hemos elegido una regla que dice: observe las relaciones entre las matrices y resuma cada relación por pares como la más débil. Para datos binarios, esto es lo mismo que la operación lógica "y".

También están disponibles en este cuadro de diálogo Suma (que suma los valores, por elementos, a través de matrices); Promedio (que calcula la media, elemento a través de matrices); Máximo (que selecciona el valor más grande, por elementos); y Multiplicación por elementos (que multiplica los elementos en matrices). Este es un conjunto de herramientas bastante útil y captura la mayoría de las formas en que se pueden crear índices cuantitativos (vínculo más débil, vínculo más fuerte, vínculo promedio, interacción de vínculos).

Podríamos querer combinar la información sobre múltiples relaciones en un índice cuantitativo usando operaciones lógicas en lugar de numéricas. La Figura 16.7 muestra el diálogo para Transformar> Operaciones con matrices> Operaciones con matrices> Entre conjuntos de datos> Combinaciones booleanas.

Figura 16.7: Diálogo para operaciones matriciales entre conjuntos de datos: combinaciones booleanas

En este diálogo, dijimos: si hay un lazo de amistad y no hay un lazo conyugal, entonces codifique la relación de salida como "1". De lo contrario, codifique la relación de salida como "0". Esto no es algo muy sensato, pero ilustra el punto de que esta herramienta se puede utilizar para realizar operaciones lógicas básicas para crear índices valorados (o binarios) que combinan la información sobre múltiples relaciones.

Combinando múltiples vistas

Supongamos que le pedí a todos los miembros de la facultad de mi departamento que llenaran un cuestionario que informara sobre sus percepciones de a quién le gusta quién entre la facultad. Estaríamos recopilando datos de la "estructura social cognitiva"; es decir, informes de actores integrados en una red sobre toda la red. Existe una literatura de investigación muy interesante que explora la relación entre las posiciones de los actores en las redes y sus percepciones de la red. Por ejemplo, ¿los actores tienen un sesgo hacia percibir sus propias posiciones como más "centrales" que las percepciones de otros actores sobre su centralidad?

Un conjunto de datos de estructura social cognitiva (CSS) contiene múltiples matrices de actor por actor. Cada matriz informa sobre el conjunto completo de una sola relación entre todos los actores, según la percibe un encuestado en particular. Si bien podríamos usar muchas de las herramientas discutidas en la sección anterior para combinar o reducir datos como estos en índices, existen algunas herramientas especiales que se aplican a los datos cognitivos. La Figura 16.8 muestra el diálogo de Datos> CSS, que proporciona acceso a algunas herramientas especializadas para la investigación de redes cognitivas.

Figura 16.8: Cuadro de diálogo para datos> CSS

El elemento clave aquí es la elección del método para agrupar gráficos. Al crear un resumen único de las relaciones, podríamos seleccionar las percepciones de un solo actor; o, podríamos querer enfocarnos en las percepciones del par de actores involucrados en cada relación en particular; o podríamos querer combinar la información de todos los actores de la red.

Rodaja selecciona la percepción de un actor en particular para representar la red (el diálogo luego pregunta, "¿qué informante?"). Si tuviéramos un informante experto en particular, podríamos elegir su visión de la red como resumen. O podríamos extraer varios actores diferentes en diferentes archivos. También podríamos extraer actores basados ​​en algún atributo (por ejemplo, género) y extraer sus gráficos, luego agruparlos por algún otro método.

Fila LAS utiliza los datos de la fila de cada actor para que sea la entrada de la fila en la matriz de salida. Es decir, las percepciones del actor A sobre los valores de sus filas se utilizan para la fila A en la matriz de salida; Las percepciones del actor B de sus valores de fila se utilizan para la fila B en la matriz de salida. Esto usa a cada actor como el "informante" sobre sus propios vínculos.

Columna LAS utiliza la columna de cada actor para que sea la entrada de la columna en la matriz de salida. Es decir, cada actor está siendo utilizado como "informante" con respecto a sus propios vínculos.

Intersección LAS construye la matriz de salida examinando las entradas del par particular de actores involucrados. Por ejemplo, en la matriz de salida tendríamos un elemento que describiera la relación entre Bob y Ted. Tenemos datos sobre cómo Bob, Ted, Carol y Alice perciben cada uno la relación de Bob y Ted. El método LAS se centra solo en los dos nodos implicados (Bob y Ted) e ignora los demás. El método de intersección da un "1" al empate si tanto Bob como Ted dicen que hay un empate, y un "0" en caso contrario.

Unión LAS asigna un "1" a la relación de pares si cualquiera de los actores (es decir, Bob o Ted) dice que hay un empate.

LAS mediana selecciona la mediana de los dos valores para la relación B, T que son reportados por B y por T. Esto es útil si la relación que se está examinando es valorada, en lugar de binaria.

Consenso utiliza las percepciones de todos los actores para crear el índice de resumen. Se suman las percepciones de Bob, Carol, Ted y Alice, y si la suma es mayor que un valor de corte especificado por el usuario, se asigna "1", en caso contrario "0".

Promedio calcula el promedio numérico de las percepciones de todos los actores de cada empate por parejas.

Suma calcula la suma de las percepciones de todos los actores para cada empate por parejas.

La gama de opciones aquí sugiere un área de investigación fértil sobre cómo los actores integrados en las relaciones perciben esas relaciones. La variedad de métodos de indexación también sugiere una serie de preguntas interesantes y métodos para tratar la confiabilidad de los datos de la red cuando se recopilan de los encuestados integrados.


Introducción al análisis de datos

Este libro proporciona material de lectura básico para una introducción al análisis de datos. Utiliza R para manejar, trazar y analizar datos. Después de cubrir el uso de R para la distribución y el trazado de datos, el libro presenta conceptos clave de análisis de datos de una tradición bayesiana y frecuentista. Este texto está destinado a ser utilizado como una primera introducción a las estadísticas para una audiencia con cierta afinidad hacia la programación, pero sin una exposición previa a R.

Mucha gente ha apoyado este proyecto de forma activa proporcionando texto, ejemplos, código o soporte técnico. Muchas gracias a (en orden alfabético): Tobias Anton, Florence Bockting, Noa Kallioinen, Minseok Kang, Marcel Klehr, Özge Özenoglu, Maria Pershina, Timo Roettger, Polina Tsvilodub e Inga Wohlert.

El trabajo en este libro web ha sido amablemente apoyado financieramente por el Ministerio de Ciencia y Cultura de Baja Sajonia (proyecto “Innovación más 2020/21”).

Conjuntos de datos ordenados [. ] tienen una estructura específica: cada variable es una columna, cada observación es una fila y cada tipo de unidad de observación es una tabla. -> -> --- @ wickham2014 ->% ->


La función rand () se puede utilizar para generar un número aleatorio. Opcionalmente, puede especificar un rango pasando los argumentos min, max, como se muestra en el siguiente ejemplo:

Ejemplo

Si se llama a la función rand () sin el opcional min , max argumentos, devuelve un número pseudoaleatorio entre 0 y getrandmax (). La función getrandmax () muestra el mayor valor aleatorio posible, que es solo 32767 en la plataforma Windows. Por lo tanto, si necesita un rango mayor que 32767, simplemente puede especificar el min y max argumentos.


Visual Studio 2019 versión 16.2 Preview 2

Anunciamos el lanzamiento de la segunda versión preliminar de Visual Studio 2019 versión 16. 2. La última versión está disponible para que la descargue desde VisualStudio.com o, si ya tiene la Vista previa instalada, simplemente haga clic en la campana de notificación desde dentro de Visual Studio para actualizar. Esta última vista previa agrega la capacidad de depurar código JavaScript utilizando el nuevo Microsoft Edge Insider, una experiencia de instalación mejorada y actualizaciones al paquete de la línea de comandos del instalador de la aplicación. Destacamos algunas de las características notables a continuación. Puede ver una lista de todos los cambios en las notas de la versión.

Soporte técnico de Microsoft Edge Insider

La última versión de vista previa de Visual Studio permite depurar JavaScript en el nuevo navegador Microsoft Edge Insider para proyectos ASP.NET y ASP.NET Principal. Para hacer esto, simplemente instale el navegador, establezca un punto de interrupción en la aplicación & # 8217s JavaScript e inicie una sesión de depuración. Visual Studio abrirá una nueva ventana del navegador con la depuración habilitada que le permitirá recorrer el código JavaScript dentro de Visual Studio.

Pero no se detiene allí, ya que Visual Studio también admite la depuración de configuraciones de navegador personalizadas utilizando la opción & # 8220Browse with & # 8221 para iniciar el navegador con parámetros CLI personalizados (p.ej. & # 8212 privado ).

Soporte de Visual Studio Installer

El instalador de Visual Studio ahora manejará mejor la detección de espacio de tamaño en función de lo que ya tiene instalado en su máquina. La experiencia mejorada del instalador significa que si la cantidad de espacio requerida es mayor que lo que está disponible, la instalación no atiende.

Mejoras en la productividad de .NET

La última versión de vista previa continúa enfocándose en la productividad del desarrollador y brindamos aún más capacidades de refactorización para permitirle escribir mejor código más rápido. Hemos escuchado la solicitud de recuperar el Ordenar Usos comando y que debe estar separado del Eliminar Usos mando. Agradecemos a todos los que compartieron sus comentarios con nosotros. Puedes encontrar el Ordenar Usos comando bajo Editar & gt IntelliSense .

También agregamos la capacidad de convertir declaraciones de cambio en expresiones de cambio. Dado que las expresiones de cambio son una nueva característica de C # 8.0, debe asegurarse de que está utilizando la última versión del idioma, es decir. C # 8.0. En el archivo del proyecto, verifique que la versión de idioma esté configurada para vista previa. Coloque el cursor en la palabra clave del interruptor, escriba (Ctrl +.) Para abrir el menú Acciones rápidas y refactorizaciones, y luego seleccione Convertir declaración de cambio en expresión .

Finalmente, hemos agregado la capacidad de generar un parámetro como una corrección de código. Coloque el cursor en el nombre de la variable y escriba (Ctrl +.) Para abrir el menú Acciones rápidas y refactorizaciones. Seleccione la opción para Genera una variable para crear un nuevo parámetro.

Mejoras en el empaquetado de la línea de comandos del instalador de aplicaciones

En Visual Studio 2019 versión 16.2 Preview 2, mejoramos la experiencia de empaquetado de línea de comandos de carga lateral para proyectos de escritorio de Windows y, en particular, aquellos que están configurados para recibir actualizaciones automáticas mediante un archivo. archivo appinstaller.

En versiones anteriores de Visual Studio, se le pedía que usara uno de tres métodos diferentes para configurar correctamente la configuración de actualización HoursBetweenUpdateChecks en el. archivo appinstaller. Puede usar el Asistente de empaquetado para empaquetar la aplicación, agregar las propiedades de compilación AppInstallerUpdateFrequency y AppInstallerCheckForUpdateFrequency al archivo del proyecto, o pasar estos parámetros como argumentos de línea de comando.

En la Vista previa 2, hemos eliminado la necesidad de utilizar el Asistente de paquetes o definir estas propiedades de compilación. En su lugar, puede simplemente definir y pasar HoursBetweenUpdateChecks como un parámetro durante la construcción de la línea de comandos, simplificando y facilitando el ajuste de esa configuración.

Pruébalo hoy

Pruebe la versión preliminar más reciente descargándola en línea o actualizándola mediante la campana de notificación dentro de Visual Studio. También puede iniciar y usar el instalador de Visual Studio para instalar la actualización.

Nuestro equipo de gestión de proyectos siempre está revisando los comentarios y esperamos escuchar lo que tenga que decir sobre nuestro último lanzamiento. Si tiene algún problema, asegúrese de informarnos mediante la herramienta Informar un problema en Visual Studio. Si tiene alguna idea de funciones o desea hacer preguntas, debe dirigirse a la comunidad de desarrolladores de Visual Studio. Usamos sus comentarios para decidir en qué trabajar mientras perseguimos nuestro objetivo de hacer de Visual Studio 2019 la mejor herramienta para desarrolladores, así que gracias nuevamente en nombre de todo nuestro equipo.


Talleres de trabajo

Haga clic en el horario del taller para registrarse o busque la lista completa de talleres aquí. ¡Y asegúrese de consultar los talleres ofrecidos por nuestros colegas de la biblioteca!

Esta es la primera de cuatro sesiones de nuestra serie "Investigación reproducible para estudiantes de posgrado". Las siguientes sesiones incluyen Control de versiones con Git y GitHub, Análisis y documentación reproducible con R y RStudio, y Compartir sus datos para una investigación transparente y reproducible.

Zotero está disponible para todos. No se necesitan conocimientos previos, pero necesitarás una computadora para poder participar.

Esta es la tercera de cuatro sesiones de nuestra serie "Investigación reproducible para estudiantes de posgrado". La sesión restante es: Compartir sus datos para una investigación transparente y reproducible.

Introducción a Python Este taller sirve como una introducción al lenguaje de programación Python y está destinado a principiantes en la programación en general, así como a aquellos que pueden llegar a Python desde otro lenguaje. Cubriremos conceptos básicos de programación como variables y tipos de datos, lógica de programación básica como bucles y declaraciones if / else, y también cómo descargar y configurar su entorno de codificación (IDE). Habrá ejercicios prácticos de codificación y materiales de seguimiento para ayudarlo en su viaje. Instructor: Erich Purpur Hora:
Mar 2/3 2: 00-4: 00 Introducción a LaTeX y Overleaf LaTeX es un programa de composición tipográfica de documentos poderoso (y gratuito), ampliamente utilizado en varias disciplinas académicas para compilar trabajos de investigación profesional, artículos, disertaciones, presentaciones, cartas y libros. Es especialmente útil para la creación e integración de fórmulas matemáticas, tablas y bibliografías en documentos. Ejecutar una instalación de LaTeX en su propia computadora puede dificultar el trabajo en un documento de forma colaborativa. La biblioteca de UVa ha proporcionado recientemente acceso a todos los usuarios de UVa a un editor colaborativo de LaTeX en línea, Overleaf. En este taller práctico, aprenderemos cómo aprovechar al máximo esta poderosa herramienta.

Talleres de informática de investigación
Introducción a Shiny
Shiny es un marco para desarrollar visualizaciones y herramientas web interactivas con R. Este taller cubrirá los componentes clave de una aplicación Shiny, la creación de una interfaz de usuario básica, la adición de widgets reactivos y la publicación de una aplicación Shiny en un servicio de alojamiento para compartir con otros. . No se requiere experiencia en desarrollo web. R está disponible para todos. El único conocimiento previo asumido para este taller es cierta experiencia en programación con R. Instructor: Christina Gancayco
Hora:
Mié 2/4 3: 00-4: 00
Matlab paralelo
MathWorks albergará un evento de dos sesiones en Parallel Matlab. La primera sesión se centrará en el uso de Matlab paralelo en la máquina local y la segunda sesión se centrará en Matlab paralelo en el clúster. Cada sesión tendrá una duración de 2-3 horas y será de dos semanas consecutivas. Instructor: Ed Hall
Veces:
Vie 2/5 2: 00-5: 00
Viernes 2/12 2: 00-5: 00
Personalización de aplicaciones brillantes
Este taller ampliará el taller de Introducción a Shiny y cubrirá el estilo de sus aplicaciones Shiny. No se requiere experiencia en desarrollo web. R está disponible para todos. El único conocimiento previo asumido para este taller es algo de experiencia en programación con R y Shiny. Necesitará una computadora con R instalado para poder participar. Instructor: Christina Gancayco
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Jueves 2/11 3: 00-4: 00
Construcción de contenedores para Rivanna
Este taller ampliará el taller de Introducción a Shiny y cubrirá el estilo de su aplicación, módulos y paneles de Shiny. No se requiere experiencia en desarrollo web. R está disponible para todos. El único conocimiento previo asumido para este taller es algo de experiencia en programación con R y Shiny. Necesitará una computadora con R instalado para poder participar. Instructor: Ruoshi Sun
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Jueves 18/02 2: 00-4: 00
Optimización del código de Matlab
Mejores prácticas para escribir y ejecutar código Matlab eficiente. Instructor: Ed Hall
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Viernes 2/19 2: 00-4: 00
Contenedores mínimos
El estándar de la industria de restringir los contenedores solo a la aplicación y sus dependencias a menudo da como resultado una mejor seguridad y un tamaño más pequeño. Vea cómo el uso de compilaciones de múltiples etapas e imágenes base scratch / distroless puede reducir el tamaño de la imagen hasta en un 99% en aplicaciones reales. Esta es una continuación del taller & # 8220Building Containers for Rivanna & # 8221. Instructor: Ruoshi Sun
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Paralelizar R
Procesar grandes cantidades de datos con modelos complejos puede llevar mucho tiempo. Algunas tareas, como recorrer una lista o aplicar repetidamente una función, se pueden paralelizar fácilmente para aumentar la velocidad. Este taller es una introducción práctica al uso de múltiples núcleos dentro del código R. R es principalmente un lenguaje serial, pero varios paquetes permiten que un solo programa se ejecute en varios procesadores, lo que puede acelerar enormemente el código. Rivanna está disponible para los investigadores afiliados a la UVA. El único conocimiento previo asumido para este taller es cierta experiencia en programación con R. Instructor: Jackie Huband
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R con MPI
Cuando su programa R multinúcleo se queda sin memoria, es hora de distribuir su código en varias máquinas. Este taller cubre los conceptos básicos de la interfaz de paso de mensajes (MPI) que se necesita para que el código se comunique entre máquinas. Rivanna está disponible para los investigadores afiliados a la UVA. El único conocimiento previo asumido para este taller es cierta experiencia en programación con R. Instructor: Jackie Huband
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¡Compañeros de toda la universidad ofrecen talleres sobre datos, programación y más!
Todos los talleres de la biblioteca || Talleres de datos HSL || Académicos y talleres de laboratorio n. ° 8217


El siguiente video explica por qué los métodos probabilísticos computacionales y la programación probabilística son una parte importante del análisis de datos bayesiano moderno.

Los videoclips cortos sobre temas introductorios seleccionados están disponibles en una carpeta de Panopto y se enumeran a continuación.

Los videos de las conferencias de otoño de 2019 están en una carpeta Panopto y se enumeran a continuación.

    y Clase 2.2 sobre conceptos básicos de inferencia bayesiana, modelo de observación, verosimilitud, modelo posterior y binomial, distribución predictiva y beneficio de la integración, información previa e información previa y modelo normal de un parámetro. BDA3 Canal 1 + 2.
      con explicaciones adicionales sobre probabilidad, término de normalización, densidad y condicionamiento en el modelo M.
      Ejemplo de putt de golf, características principales de Stan, beneficios de la programación probabilística y comparación con algún otro software.

    Splines y Pchips

    Aquí están los datos que usaré en esta publicación. Aquí hay una gráfica de los datos.

    La familia PCHIP

    Un PCHIP, un Polinomio de interpolación de Hermite cúbico a trozos, es cualquier polinomio cúbico por partes que interpola los datos dados, Y tiene derivadas especificadas en los puntos de interpolación. Así como dos puntos determinan una función lineal, dos puntos y dos pendientes determinadas determinan un cúbico. Los puntos de datos se conocen como "nudos". Tenemos el y-valores en los nudos, por lo que para obtener un PCHIP particular, tenemos que especificar de alguna manera los valores de la derivada, y ', en los nudos. Considere estos dos polinomios cúbicos en $ x $ en el intervalo $ 1 le x le 2 $. Estas funciones se forman sumando términos cúbicos que desaparecen en los puntos finales del interpolatante lineal. Te diré más adelante de dónde provienen los coeficientes de los cúbicos. $ s (x) = 16 + 2 (x-1) + textstyle < frac <49> <18>> (x-1) ^ 2 (x-2) - textstyle < frac <89> <18 >> (x-1) (x-2) ^ 2 $ $ p (x) = 16 + 2 (x-1) + textstyle < frac <2> <5>> (x-1) ^ 2 ( x-2) - textstyle < frac <1> <2>> (x-1) (x-2) ^ 2 $ Estas funciones interpolan los mismos valores en los extremos. $ s (1) = 16, s (2) = 18 $ $ p (1) = 16, p (2) = 18 $ Pero tienen diferentes primeras derivadas en los extremos. En particular, $ s '(1) $ es negativo y $ p' (1) $ es positivo. $ s '(1) = - textstyle < frac <53> <18>>, s' (2) = textstyle < frac <85> <18>> $ $ p '(1) = textstyle <2>>, p '(2) = textstyle < frac <12> <5>> $ Aquí tienes una gráfica de estos dos polinomios cúbicos. El cúbico magenta, que es $ p (x) $, simplemente sube de manera constante desde su valor inicial hasta su valor final. Por otro lado, el cian cian, que es $ s (x) $, comienza a dirigirse en la dirección equivocada, luego tiene que apresurarse para alcanzarlo. Si juntamos suficientes cúbicos como estos para producir un cúbico por partes que interpola muchos puntos de datos, tenemos un PCHIP. Incluso podríamos mezclar colores y aún tener un PCHIP. Claramente, tenemos que ser específicos a la hora de concretar las pendientes. Una posibilidad que se le puede ocurrir brevemente es utilizar las pendientes de las líneas que conectan los puntos finales de cada segmento. Pero esta elección solo produce ceros para los coeficientes de los cúbicos y conduce de nuevo al interpolante lineal por partes. Después de todo, una función lineal es una cúbica degenerada. Esto ilustra el hecho de que la familia PCHIP incluye muchas funciones.

    Ranura

    Con mucho, el miembro más famoso de la familia PCHIP es el spline cúbico por partes. Todos los PCHIP son continuos y tienen una primera derivada continua. Un spline es un PCHIP que es excepcionalmente suave, en el sentido de que su segunda derivada y, en consecuencia, su curvatura, también varía continuamente. La función deriva su nombre de la tira flexible de madera o plástico que se utiliza para dibujar curvas suaves. Hace unos 50 años, Carl de Boor desarrolló gran parte de la teoría básica de splines. Escribió un paquete de software Fortran ampliamente adoptado, y un libro ampliamente citado, para cálculos que involucran splines. Posteriormente, Carl fue el autor de MATLAB Spline Toolbox. Hoy en día, la caja de herramientas de spline es parte de la caja de herramientas de ajuste de curvas. Cuando Carl comenzó el desarrollo de splines, estaba en General Motors Research en Michigan. GM estaba empezando a utilizar máquinas herramienta controladas numéricamente. Es fundamental que las piezas de automóvil tengan bordes y superficies lisas. Si el capó de un automóvil, digamos, no tiene una curvatura que varíe continuamente, puede ver arrugas en los reflejos en la sala de exhibición. En la industria del automóvil, una segunda derivada discontinua se conoce como "abolladura". El requisito de una segunda derivada continua conduce a un conjunto de ecuaciones lineales simultáneas que relacionan las pendientes en los nudos interiores. Los dos puntos finales necesitan un tratamiento especial, y el tratamiento predeterminado ha cambiado a lo largo de los años. Ahora elegimos los coeficientes para que el tercera derivada no tiene un salto en el primer y último nudo interior. Piezas cúbicas individuales interpolan los primeros tres y los últimos tres puntos de datos. Esto se conoce como la condición de "no un nudo". Agrega dos ecuaciones más al conjunto de ecuaciones en los puntos interiores. Si hay norte knots, this gives a well-conditioned, almost symmetric, tridiagonal $n$ -by- $n$ linear system to solve for the slopes. The system can be solved by the sparse backslash operator in MATLAB, or by a custom, non-pivoting tridiagonal solver. (Other end conditions for splines are available in the Curve Fitting Toolbox.) As you probably realized, the cyan function $s(x)$ introduced above, is one piece of the spline interpolating our sample data. Here is a graph of the entire function, produced by interpgui from NCM, Numerical Computing with MATLAB.

    Sppchip

    I just made up that name, sppchip. It stands for shape preserving piecewise cubic Hermite interpolating polynomial. The actual name of the MATLAB function is just pchip. This function is not as smooth as spline. There may well be jumps in the second derivative. Instead, the function is designed so that it never locally overshoots the data. The slope at each interior point is taken to be a weighted harmonic mean of the slopes of the piecewise linear interpolant. One-sided slope conditions are imposed at the two end points. La pchip slopes can be computed without solving a linear system. pchip was originally developed by Fred Fritsch and his colleagues at Lawrence Livermore Laboratory around 1980. They described it as "visually pleasing". Dave Kahaner, Steve Nash and I included some of Fred's Fortran subroutines in our 1989 book, Numerical Methods and Software. We made pchip part of MATLAB in the early '90s. Here is a comparison of spline y pchip on our data. In this case the spline overshoot on the first subinterval is caused by the not-a-knot end condition. But with more data points, or rapidly varying data points, interior overshoots are possible with spline.

    Spline vs. pchip

    Here are eight subplots comparing spline y pchip on a slightly larger data set. The first two plots show the functions $s(x)$ and $p(x)$. The difference between the functions on the interior intervals is barely noticeable. The next two plots show the first derivatives. You can see that the first derivative of spline, $s'(x)$, is smooth, while the first derivative of pchip, $p'(x)$, is continuous, but shows "kinks". The third pair of plots are the second derivatives. La spline second derivative $s''(x)$ is continuous, while the pchip second derivative $p''(x)$ has jumps at the knots. The final pair are the third derivatives. Because both functions are piecewise cubics, their third derivatives, $s'''(x)$ and $p'''(x)$, are piecewise constant. The fact that $s'''(x)$ takes on the same values in the first two intervals and the last two intervals reflects the "not-a-knot" spline end conditions.

    Locality

    pchip is local. The behavior of pchip on a particular subinterval is determined by only four points, the two data points on either side of that interval. pchip is unaware of the data farther away. spline is global. The behavior of spline on a particular subinterval is determined by all of the data, although the sensitivity to data far away is less than to nearby data. Both behaviors have their advantages and disadvantages. Here is the response to a unit impulse. You can see that the support of pchip is confined to the two intervals surrounding the impulse, while the support of spline extends over the entire domain. (There is an elegant set of basis functions for cubic splines known as B-splines that do have compact support.)

    Interp1

    La interp1 function in MATLAB, has several method options. La 'linear', 'spline', y 'pchip' options are the same interpolants we have been discussing here. We decided years ago to make the 'cubic' option the same as 'pchip' because we thought the monotonicity property of pchip was generally more desirable than the smoothness property of spline. La 'v5cubic' option is yet another member of the PCHIP family, which has been retained for compatibility with version 5 of MATLAB. It requires the X's to be equally spaced. The slope of the v5 cubic at point $x_n$ is $(y_ - y_)/2$. The resulting piecewise cubic does not have a continuous second derivative and it does not always preserve shape. Because the abscissa are equally spaced, the v5 cubic can be evaluated quickly by a convolution operation. Here is our example data, modified slightly to exaggerate behavior, and interpgui modified to include the 'v5cubic' option of interp1. The v5 cubic is the black curve between spline y pchip.

    Spatial Multiplexing

    This example shows spatial multiplexing schemes wherein the data stream is subdivided into independent sub-streams, one for each transmit antenna employed. As a consequence, these schemes provide a multiplexing gain and do not require explicit orthogonalization as needed for space-time block coding.

    Spatial multiplexing requires powerful decoding techniques at the receiver though. Of the many proposed [ 1 ], this example highlights two ordered Successive Interference Cancellation (SIC) detection schemes. These schemes are similar to the original Bell Labs Layered Space-Time (BLAST) techniques as per [ 2 ], [ 3 ].

    For expositional benefits the example uses the basic 2x2 MIMO system employing two transmit and two receive antennas. For an uncoded QPSK modulated system it employs flat Rayleigh fading over independent transmit-receive links. At the receiver end, we assume perfect channel knowledge with no feedback to the transmitter, i.e., an open-loop spatial multiplexing system.

    The example shows two nonlinear interference cancellation methods - Zero-Forcing (ZF) and Minimum-Mean-Square-Error (MMSE) - with symbol cancellation and compares their performance with the Maximum-Likelihood (ML) optimum receiver.

    Simulation

    We start by defining some common simulation parameters

    and set up the simulation.

    The simulation loop below simultaneously evaluates the BER performance of the three receiver schemes for each Eb/No value using the same data and channel realization. A short range of Eb/No values are used for simulation purposes. Results for a larger range, using the same code, are presented later.

    We observe that the ML receiver is the best in performance followed by the MMSE-SIC and ZF-SIC receivers, as also seen in [ 4 ]. In terms of receiver complexity, ML grows exponentially with the number of transmit antennas while the ZF-SIC and MMSE-SIC are linear receivers combined with successive interference cancellation. Optimized ZF-SIC and MMSE-SIC algorithms for reduced complexity can be found in [ 5 ].

    Simulation results comparing the three schemes for a larger range of Eb/No values are displayed next. These curves allow you to gauge the diversity order attained from the slope of the BER curve.

    Some areas of further exploration would be to try these methods for a larger number of antennas, with and without channel estimation.

    Selected References

    George Tsoulos, Ed., "MIMO System Technology for Wireless Communications", CRC Press, Boca Raton, FL, 2006.

    G. J. Foschini, "Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multiple antennas," The Bell Sys. Tech. Journal, 1996, No. 1, pp. 41-59.

    P. W. Wolniansky, G. J. Foschini, G. D. Golden, R. A. Valenzuela, "V-BLAST: An Architecture for realizing very high data rates over the rich scattering wireless channel," 1998 URSI International Symposium on Signals, Systems, and Electronics, 29 Sep.-2 Oct. 1998, pp. 295-300.

    X. Li, H. C. Huang, A. Lozano, G. J. Foschini, "Reduced-complexity detection algorithms for systems using multi-element arrays", IEEE® Global Telecommunications Conference, 2000. Volume 2, 27 Nov.-1 Dec. 2000, pp. 1072-76.

    Y. Shang and X.-G. Xia, "On fast recursive algorithms for V-BLAST with optimal ordered SIC detection," IEEE Trans. Wireless Communications, vol. 8, no. 6, pp. 2860-2865, Jun. 2009.


    Programming for Mathematical Applications

    An introduction to computer programming with a focus on the solution of mathematical and scientific problems. Basic programming concepts such as variables, statements, loops, branches, functions, data types, and object orientation. Mathematical/scientific tools such as arrays, floating point numbers, plotting, symbolic algebra, and various packages. Examples from a wide range of mathematical applications such as evaluation of complex algebraic expressions, number theory, combinatorics, statistical analysis, efficient algorithms, computational geometry, Fourier analysis, and optimization. Mainly based on the Julia and the Mathematica programming languages.


    YaRrr! The Pirate’s Guide to R

    A pirateplot a plot contained in the yarrr package written specifically by, and for R pirates The pirateplot is an easy-to-use function that, unlike barplots and boxplots, can easily show raw data, descriptive statistics, and inferential statistics in one plot. Figure 11.5 shows the four key elements in a pirateplot:

    Figure 11.5: The pirateplot(), an R pirate’s favorite plot!

    Table 11.5: 4 elements of a pirateplot()
    Element Descripción
    Points Raw data.
    Bar / Line Descriptivo statistic, usually the mean or median
    Bean Smoothed density curve showing the full data distribution.
    Band Inference around the mean, either a Bayesian Highest Density Interval (HDI), or a Confidence Interval (CI)

    The two main arguments to pirateplot() are formula and data . In formula , you specify plotting variables in the form y

    x , where y is the name of the dependent variable, and x is the name of the independent variable. In data , you specify the name of the dataframe object where the variables are stored.

    Let’s create a pirateplot of the ChickWeight data. I’ll set the dependent variable to weight , and the independent variable to Time using the argument formula = weight

    11.6.1 Pirateplot themes

    There are many different pirateplot themes, these themes dictate the overall look of the plot. To specify a theme, just use the theme = x argument, where x is the theme number:

    For example, here is a pirateplot height data from the pirates dataframe using theme = 3 . Here, I’ll plot pirates’ heights as a function of their sex and whether or not they wear a headband. I’ll also make the plot all grayscale by using the pal = "gray" argument:

    11.6.2 Customizing pirateplots

    Regardless of the theme you use, you can always customize the color and opacity of graphical elements. To do this, specify one of the following arguments. Note: Arguments with .f. correspond to the filling of an element, while .b. correspond to the border of an element:

    Table 11.6: Customising plotting elements
    element color opacity
    points point.col, point.bg point.o
    frijoles bean.f.col, bean.b.col bean.f.o, bean.b.o
    bar bar.f.col, bar.b.col bar.f.o, bar.b.o
    inf inf.f.col, inf.b.col inf.f.o, inf.b.o
    avg.line avg.line.col avg.line.o

    For example, I could create the following pirateplots using theme = 0 and specifying elements explicitly:

    If you don’t want to start from scratch, you can also start with a theme, and then make selective adjustments:

    Just to drive the point home, as a barplot is a special case of a pirateplot, you can even reduce a pirateplot into a horrible barplot:

    There are many additional arguments to pirateplot() that you can use to complete customize the look of your plot. To see them all, look at the help menu with ?pirateplot or look at the vignette at

    Table 11.7: Additional pirateplot() customizations.
    Element Argument Ejemplos de
    Background color back.col back.col = 'gray(.9, .9)'
    Gridlines gl.col, gl.lwd, gl.lty gl.col = 'gray', gl.lwd = c(.75, 0), gl.lty = 1
    Quantiles quant, quant.lwd, quant.col quant = c(.1, .9), quant.lwd = 1, quant.col = 'black'
    Average line avg.line.fun avg.line.fun = median
    Inference Calculation inf.method inf.method = 'hdi' , inf.method = 'ci'
    Inference Display inf.disp inf.disp = 'line' , inf.disp = 'bean' , inf.disp = 'rect'

    11.6.3 Saving output

    If you include the plot = FALSE argument to a pirateplot, the function will return some values associated with each bean in the plot. In the next chunk, I’ll

    Now I can access the summary and inferential statistics from the plot in the tattoos.pp object. The most interesting element is $summary which shows summary statistics for each bean (aka, group):

    Once you’ve created a plot with a high-level plotting function, you can add additional elements with low-level functions. For example, you can add data points with points() , reference lines with abline() , text with text() , and legends with legend() .


    Version AutoCAD Release
    AC1009 AutoCAD R12
    AC1012 AutoCAD R13 -> R2000
    AC1014 AutoCAD R14 -> R2000
    AC1015 AutoCAD R2000
    AC1018 AutoCAD R2004
    AC1021 AutoCAD R2007
    AC1024 AutoCAD R2010
    AC1027 AutoCAD R2013
    AC1032 AutoCAD R2018

    ezdxf also reads older DXF versions but saves it as DXF R12.


    Ver el vídeo: DESCRIPTIVE STATISTICS IN 10 MINUTES EASY! (Julio 2022).


Comentarios:

  1. Kimuro

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  2. Allan

    Eso es seguro

  3. Earwyn

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  4. Crombwiella

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  5. Hwaeteleah

    Es bueno saber que quedan blogs que realmente valen la pena en este basurero de la calificación de Yasha. El tuyo es uno de esos. ¡Gracias!

  6. Vobei

    Definitivamente tiene razón

  7. Prescot

    Estoy totalmente de acuerdo con usted. Hay algo en eso, y es una gran idea. Te apoyo.



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