Vorhandene Grafik reproduzieren

Wie erstelle ich Grafiken, was ist zu beachten?

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Wedgewood

Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von Wedgewood »

Guten Tag,

an dieser Stelle hoffe ich auf Eure Hilfe bei der Reproduktion einer vorhandenen Grafik.
Diese wurde von einem Bioinformatiker erstellt, welcher nicht mehr greifbar ist.
Daher lassen sich keinerlei Informationen zu dem verwendeten Paket oder ähnlichem mehr einholen...
Leider bin ich nicht sicher, welches der richtige Bereich ist. Bei Bedarf bitte in den korrekten Bereich verschieben.

Ach so, zu den zugrundeliegenden Daten:
Es handelt sich um die Spalten OP, NSIP und UIP, wobei UIP jeweils drei Untergruppen hat.
Die Zeilen bilden 45 verschiedene Merkmale.
Die Höhe der Merkmalsausprägung ist in drei Gruppen eingeteilt:
1. x < n
2. n <= x < m
3. x > m

Ausprägung zwei ist die, die relevant ist.

Mir ist jeder Tipp recht. Ich bin Programmierer und arbeite mich aktuell für meinen Job in R ein.

Liebe Grüße und danke fürs Durchlesen...

Wedgewood
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Can_Discr_Func.jpg
bigben
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Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von bigben »

Vorneweg: Ich kann Dir nicht sagen, wie die Grafik entstanden ist. Was ich sehe, ist dass fünf verschiedene Bereiche voneinander durch Geraden diskriminiert werden und deshalb denke ich an eine lineare Diskriminanzanalyse nach Fisher, siehe auch https://de.wikipedia.org/wiki/Diskriminanzfunktion
Auch die Beschriftung der x-Achse deutet daraufhin, dass dies die richtige Richtung sein könnte.

SChau mal, ob Dir diese Grafik bekannt vorkommt:
https://stats.stackexchange.com/questio ... n-boundary
oder fig. 7 in http://jn.physiology.org/content/96/2/834


In R gibt es das Paket MASS, in dem es eine Funktion lda() gibt, die LDA rechnet.



LG,
Bernhard
---
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Wedgewood

Re: Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von Wedgewood »

Hallo bigben,

vielen Dank für Deine Antwort. Das sieht so aus, als ob es mich in die richtige Richtung bringt.
So langsam wird es wieder etwas kühler, da kann ich mir das endlich anschauen.
Leider arbeitet mein Gehirn ab 30°C nämlich nicht mehr zuverlässig... :( :x

Also, nochmals danke...
Wedgewood

Re: Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von Wedgewood »

Tja, ich nochmal...
Kann man dafür eventuell candisc verwenden?

Und wenn beides geeignet sein sollte, was würdet Ihr warum bevorzugen?

Liebe Grüße

Wedgewood
bigben
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Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von bigben »

Wahrscheinlich geht beides. Das ist Freeware und konkurrierende Losungen gibt es oft. Reputation der Autoren, Gefälligkeit der Grafiken, Qualität der Hilfetexte und die Nennung in einem CRAN Task View können Entscheidungsgründe sein.

MASS ist alt wie Dreck und Teil eines angesehenen Lehrbuchs. Candisc scheint auf den ersten Blick sehr ausführliche Hilfetexte zu haben und es werden einige Artikel zum Thema von mindestens einem der Autoren zitiert. Sieht beides erstmal gut aus. Wenn Du nicht ein Alleinstellungsmerkmal in der Funktionalität findest, dann denke ich, dass beides geht.

LG,
Bernhard
---
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Wedgewood

Re: Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von Wedgewood »

Super, danke für die Erläuterung. Dann weiß ich erstmal Bescheid.
Eine abschließende Frage hätte ich noch: Von welchem Buch hast Du gesprochen?
Aktuell habe ich "Angewandte Statistik - Methodensammlung mit R" von Hedderich / Sachs
und "R kompakt" von Wollschläger hier rumliegen.
Für ein zwei weitere Vorschläge wäre ich wirklich offen...
Ansonsten wie gesagt erstmal Danke.
Bisher habe ich mit LabVIEW programmiert oder vielmehr mache das auch noch.
Von dieser graphischen, monolitischen Software auf R umzusteigen ist eine interessante Erfahrung...
bigben
Beiträge: 2771
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Re: Vorhandene Grafik reproduzieren

Beitrag von bigben »

Hi!

Die von mir zitierte Funktion lda lebt im Package "MASS", was das Begleitpackage zu diesem Buch hier ist:
https://www.amazon.de/Modern-Applied-St ... 387954570/

Ich habe das Buch mal im Marketplace aus zweiter Hand oder als Mängelexemplar oder so gekauft und würde es zum vollen Preis nicht nochmal kaufen. Ich wollte nicht sagen, dass ich das Buch toll finde, sondern dass das Begleitpaket zu einem in der 4. Auflage vorliegenden Lehrbuch aus dem Springer Verlag, auf das sich viele in der R-Welt beziehen, ein geringeres Risiko für Fehler beinhaltet als irgendein beliebiges, von irgendwem auf GitHub hochgeladenes Paket. Free Software kommt halt ohne Garantien und Du willst die Diskriminanzanalyse ja nicht mit dem Taschenrechner überprüfen.

"An Introduction to Statistical Learning" ISL ist ein recht aktuelles, gut verständliches Buch, das nicht nur deutlich preiswerter ist, sondern dass es auch als PDF online gibt, so dass man sich vor einer Kaufentscheidung damit vertraut machen kann.

Als Programmiereinführung finde ich das Buch von Uwe Ligges weiter nicht schlecht: https://www.amazon.de/Programmieren-Sta ... 540799974/

auch wenn man mit letzterem nur die Sprache R, nicht aber das Lösen irgendwelcher statistischer Probleme lernt.

"R in a Nutshell" ist ein nettes Büchlein irgendwo zwischen Spracheinführung und Datenanalysetechniken, wenn man O'Reilly-Bücher mag. Ob da was zur linearen Diskriminanzanalyse drin steht, weiß ich freilich nicht auswendig.

Es gibt inzwischen viele Bücher und es gibt viele online-Informationsquellen.
LabView hatte ich nie in den Händen - habe nur viel von Ingenieuren gehört, dass die grafische Programmierung der Denkweise von Elektroingenieuren sehr entgegen kommen soll. Wenn Du Lust hast, irgendwann mal was über die wesentlichen Unterschiede dieser beiden Ansätze zu schreiben, würde (wahrscheinlich nicht nur) ich das gerne lesen.

LG,
Bernhard
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