Direkt zum Hauptbereich

#SimulatedData #R #caret

I just noticed a very cool function in the caret-package, I would like to share.
The package can produce simulated data, which is very useful for Monte Carlo Simulations, or when you just want to try something out...
In addition, the psych-package has one of the best correlation tables.


library(caret)
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggplot2
set.seed(1)
df <- twoClassSim(5000, intercept = -13)
## Loading required package: MASS
summary(df)
##    TwoFactor1       TwoFactor2        Linear01         Linear02     
##  Min.   :-4.940   Min.   :-5.017   Min.   :-4.303   Min.   :-3.683  
##  1st Qu.:-0.956   1st Qu.:-0.969   1st Qu.:-0.696   1st Qu.:-0.668  
##  Median : 0.015   Median :-0.021   Median :-0.045   Median : 0.007  
##  Mean   : 0.002   Mean   :-0.010   Mean   :-0.022   Mean   : 0.014  
##  3rd Qu.: 0.978   3rd Qu.: 0.974   3rd Qu.: 0.645   3rd Qu.: 0.669  
##  Max.   : 5.076   Max.   : 5.179   Max.   : 3.728   Max.   : 3.650  
##     Linear03         Linear04         Linear05         Linear06     
##  Min.   :-3.217   Min.   :-3.639   Min.   :-3.825   Min.   :-3.734  
##  1st Qu.:-0.634   1st Qu.:-0.721   1st Qu.:-0.671   1st Qu.:-0.712  
##  Median : 0.053   Median :-0.003   Median : 0.012   Median : 0.009  
##  Mean   : 0.026   Mean   :-0.011   Mean   : 0.014   Mean   :-0.026  
##  3rd Qu.: 0.677   3rd Qu.: 0.691   3rd Qu.: 0.674   3rd Qu.: 0.642  
##  Max.   : 3.560   Max.   : 3.651   Max.   : 3.388   Max.   : 3.810  
##     Linear07         Linear08         Linear09         Linear10     
##  Min.   :-3.586   Min.   :-3.637   Min.   :-4.205   Min.   :-3.733  
##  1st Qu.:-0.677   1st Qu.:-0.714   1st Qu.:-0.694   1st Qu.:-0.648  
##  Median :-0.004   Median :-0.012   Median :-0.004   Median : 0.007  
##  Mean   : 0.009   Mean   :-0.016   Mean   :-0.020   Mean   : 0.000  
##  3rd Qu.: 0.691   3rd Qu.: 0.688   3rd Qu.: 0.650   3rd Qu.: 0.668  
##  Max.   : 3.485   Max.   : 3.533   Max.   : 3.414   Max.   : 3.412  
##    Nonlinear1        Nonlinear2       Nonlinear3        Class     
##  Min.   :-0.9979   Min.   :0.0001   Min.   :0.0002   Class1:4245  
##  1st Qu.:-0.4917   1st Qu.:0.2453   1st Qu.:0.2516   Class2: 755  
##  Median : 0.0016   Median :0.5037   Median :0.4966                
##  Mean   : 0.0037   Mean   :0.4986   Mean   :0.4987                
##  3rd Qu.: 0.5101   3rd Qu.:0.7399   3rd Qu.:0.7426                
##  Max.   : 0.9996   Max.   :0.9999   Max.   :0.9994
library(psych)
## 
## Attaching package: 'psych'
## 
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     %+%
pairs.panels(df)
plot of chunk unnamed-chunk-1

Kommentare

Beliebte Posts aus diesem Blog

Kritik an dem Science-Artikel der Priesemann-Gruppe „Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions“

Der Science-Artikel von Dehning et al. (2020) gilt als Beleg für die Effektivität der Corona-Maßnahmen in Deutschland im März 2020. Wir glauben, dass der Artikel gravierende Fehler enthält und daher nichts darüber aussagt, ob insbesondere das Kontaktverbot vom 23.03.2020, irgendeinen Effekt hatte. Unsere Kritik haben wir bei Science eingereicht und sie ist hier zu finden: https://science.sciencemag.org/content/369/6500/eabb9789/tab-e-letters Im folgenden übersetze ich unseren Beitrag und gehe anschließend auf die Frage ein, wie Wissenschaft unter COVID-19-Bedingungen funktioniert und was daran bedenklich ist. Eine Kritik an ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ Wir haben den Artikel ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ analysiert und dabei gravierende Unstimmigkeiten im Design der Studie festgestellt: Anstatt das Datum der Wendepunkte (wann sich die COVID-19-Entwicklung i

Was man an der COVID-Politik über Faschismus lernen kann

Kritiker der Corona-Politik führen immer häufiger den Begriff Faschismus im Munde, um die politischen Maßnahmen zu beschreiben. Einerseits ist damit natürlich eine polemische Ablehnung verbunden: Wer will schon für Faschismus sein? Generell ist der moralische Vorwurf, etwas sei faschistisch oder faschistoid in der demokratischen Auseinandersetzung durchaus geläufig. Dabei wird jedoch meist auf etwas verwiesen, was zum demokratischen Staat dazu gehört und gerade keinen Faschismus begründet: Die Polizei, die das Gewaltmonopol durchsetzt, ist keine faschistische Organisation, ein Parlament, welches Bürgerrechte einschränkt, ist kein Beleg für die faschistische Aufhebung des Rechtsstaats und ein Medienartikel, der dazu aufruft, Bürger sollen Straftäter anzeigen, ist keine faschistische Propaganda, usw. All dies sind Beispiele für das Leben in demokratischen Gemeinwesen. Anstatt die Demokratie also immer gleich auf dem Weg in den Faschismus zu wähnen, wäre es angebracht, sich zu fragen, war

Der Nutzerismus: Eine Ideologie mit totalitärem Potential

Ich glaube, dass wir derzeit den Aufstieg einer Ideologie erleben, die ich Nutzerismus nennen möchte. Hannah Arendt hat darauf hingewiesen, dass jede Ideologie zu einem totalitaristischen Regime führen kann und es gibt ernste Anzeichen, dass dies auch für den Nutzerismus gilt.  Was ist der Nutzerismus? Wie bei jeder Ideologie ist der Kerngedanke sehr einfach: Im Prinzip gibt es für alle gesellschaftlichen Probleme eine technische Lösung. Leider wenden die Menschen die richtigen Technologien nicht an. Sie nehmen ihre Rolle als Nutzer nicht wahr. Es geht dem Nutzerismus also um das Zusammenspiel von Mensch und Technik, allerdings immer wieder aus der gleichen Perspektive. Die Technik kommt vor als potentielle Lösung eines gesellschaftlichen Problems. Eventuell fehlt die perfekte Lösung noch, aber das ist dann als Auftrag an die Wissenschaft und die Ingenieure zu verstehen. Dieser Technikglaube hat etwas sehr Naives. Er abstrahiert zum Beispiel von allen Interessen, für die Technologien