Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Visual techniques for categorical data in R
Pobierz

Tytuł: Visual techniques for categorical data in R

Tytuł odmienny:

Metody wizualizacji danych w programie R

Autor:

Brzezińska, Justyna

Opis:

Ekonometria = Econometrics, 2017, Nr 3 (57), s. 26-36

Abstrakt:

Visualization is one of the most important parts of statistical analysis. In this paper we present a new method of multiple bar charts to display the frequencies of data tables split up into conditional relative frequencies of one target variable and the absolute frequencies of the corresponding combinations of the remaining explanatory variables. In this paper we present the R package extracat allowing for new graphical tools: rmp and cpcp plot [Pilhoefer, Unwin 2013]. The first plot uses the a crossover of mosaicplots and multiple barcharts to display the frequencies of a contingency table split up into conditional relative frequencies of one target variable and the absolute frequencies of the corresponding combination of the remaining explanatory variables. It provides a well-structured representation of the data with the possibility of easy interpretation. Another plot presented in the paper is the cpcp plot using parallel coordinates. Sequences of points are used to represent each of the variable categories, while ordering algorithms are applied to represent a hierarchical structure in the dataset

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2017

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ekt.2017.3.02 ; oai:dbc.wroc.pl:39618

Język:

eng

Powiązania:

Ekonometria = Econometrics, 2017, Nr 3 (57)

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Ekonometria = Econometrics

Format:

application/pdf

Temat i słowa kluczowe:

visualization categorical data multiple bar charts R software wizualizacja dane jakościowe wielowymiarowy wykres słupkowy program R

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

11 cze 2022

Data dodania obiektu:

5 lut 2018

Liczba wyświetleń treści obiektu:

788

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dlibra.kdm.wcss.pl/publication/44151

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Visual techniques for categorical data in R 11 cze 2022

Podobne

Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Statistical analysis of economic poverty in Poland using R

Brzezińska, Justyna

2018
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Analysis of latent class models in economic research

Brzezińska, Justyna

2016
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Visualization of categorical data using extracat package in R

Brzezińska, Justyna

2018
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Analiza klas ukrytych w badaniach sondażowych

Brzezińska, Justyna

2015
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

The analysis of the structure of university positions in Poland using classification methods

Brzezińska, Justyna

2020
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Graphical tools of discrete longitudinal data presentation in R

Genge, Ewa

2019
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Metody wizualizacji danych jakościowych w programie R

Brzezińska, Justyna

2013
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Item response theory models in the measurement theory with the use of LTM package in R

Brzezińska, Justyna

2018
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji