Oprogramowanie

GitHub

Moje publiczne repozytorium GitHub
Repozytorium aplikacji shiny w języku R dla pakietu rmfanova Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami dla danych funkcjonalnych

Pakiet R: gmtFD General Multiple Tests for Univariate and Multivariate Functional Data

Autorzy: Marc Ditzhaus, Merle Munko, Markus Pauly, Łukasz Smaga (twórca i opiekun)
Opis: Przeprowadza testy wielokrotne dla jednowymiarowych i wielowymiarowych danych funkcjonalnych.
Dostępność: CRAN
Instalacja pakietu:
install.packages("gmtFD")

Pakiet R: multiFANOVA Wielokrotne testy statystyczne dla danych funkcjonalnych

Autorzy: Marc Ditzhaus, Merle Munko, Markus Pauly, Łukasz Smaga (twórca i opiekun), Jin-Ting Zhang
Opis: Przeprowadza testy wielokrotne dla danych funkcjonalnych.
Dostępność: CRAN
Instalacja pakietu:
install.packages("multiFANOVA")

Pakiet R: rmfanova Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami dla danych funkcjonalnych

Autorzy: Katarzyna Kuryło, Łukasz Smaga (opiekun)
Opis: Przeprowadza testy analizy wariancji z powtarzanymi pomiarami dla danych funkcjonalnych.
Dostępność: CRAN
Instalacja pakietu:
install.packages("rmfanova")
Aplikacja shiny języka R dla tego pakietu

Pakiet R: GFDmcv Testowanie Ogólnej Hipotezy dla Wielowymiarowych Współczynników Zmienności

Autorzy: Marc Ditzhaus, Łukasz Smaga (twórca i opiekun)
Opis: Przeprowadza testy ogólnych hipotez zerowych dla jednowymiarowego oraz wielowymiarowych współczynników zmienności.
Dostępność: CRAN
Instalacja pakietu:
install.packages("GFDmcv")

Pakiet R: fdANOVA Analiza Wariancji dla Jednowymiarowych i Wielowymiarowych Danych Funkcjonalnych

Autorzy: Tomasz Górecki, Łukasz Smaga (opiekun)
Opis: Przeprowadza testy analizy wariancji dla jednowymiarowych oraz wielowymiarowych danych funkcjonalnych.
Dostępność: CRAN
Instalacja pakietu:
install.packages("fdANOVA")

Pakiet R: mfds Zbiory Wielowymiarowych Danych Funkcjonalnych

Autorzy: Tomasz Górecki (opiekun), Łukasz Smaga
Opis: Pakiet zawiera piętnaście zbiorów etykietowanych i wielowymiarowych danych funkcjonalnych. Zbiory te powstały na podstawie wielowymiarowych szeregów czasowych dostępnych w literaturze. Szeregi te zostały rozszerzone do tej samej długości. Pochodzą one z różnych dziedzin, w tym rozpoznawanie pisma odręcznego, medycyny, robotyki, itp. Zestawy danych można wykorzystać do zilustrowania i praktycznej oceny skuteczności metod klasyfikacji i wnioskowania statystycznego.
Dostępność: GitHub
Instalacja pakietu:
library(devtools)
install_github("Halmaris/mfds")
Pomoc do pakietu