library(owidR)
foo <- owid_search("annual")
owid("annual-co2-emissions-by-region")
owid(foo[3])74 Spielecke
Letzte Änderung am 23. April 2024 um 10:59:51
“Denn, um es endlich auf einmal herauszusagen, der Mensch spielt nur, wo er in voller Bedeutung des Worts Mensch ist, und er ist nur da ganz Mensch, wo er spielt.” — Friedrich Schiller
Das ist hier meine Spielecke, wo ich Ideen und sonst so Zeug sammele, was mir über den Weg läuft und ich noch nicht so richtig weiter im Skript eingeordnet habe. Deshalb hat das hier auch keine Struktur, da mir die Gedanken eben auch noch wirr durch den Kopf geistern.
ggplot defaults
theme_gray()
Blaubeeren aus Peru
Was ist ökologisch vertretbar bei Früchten aus Peru/Meiko und anderen ländern? Waserverbvrauch von Avocado mit beachten.
Quecksilber in Walen
Tuna-Steak und Co: Methylquecksilber im Fisch
Paper Ideen
Beide Paper dann mit den jeweiligen FAOSTAT Suchen verbinden.
Mit dem R Paket {FAOSTAT} und der Vignette FAOSTAT: Download Data from the FAOSTAT Database
Tierpaper
- Arginine Nutrition in Neonatal Pigs
- Fiber effects in nutrition and gut health in pigs
- Phosphorus nutrition of growing pigs
- Implications of sorghum in broiler chicken nutrition
- Proposed bursa of fabricius weight to body weight ratio standard in commercial broilers
- Growth, efficiency, and yield of commercial broilers from 1957, 1978, and 2005
Pflanzenpaper
- Hoverfly pollination enhances yield and fruit quality in mango under protected cultivation
- Plant Growth, Yield, and Fruit Size Improvements in ‘Alicia’ Papaya Multiplied by Grafting
- Growth, yield, plant quality and nutrition of basil (Ocimum basilicum L.) under soilless agricultural systems
- Growing Hardier Crops for Better Health: Salinity Tolerance and the Nutritional Value of Broccoli
Zerforschen
Aktuell leider nichts da… juchee!
Zitate
“I never once failed at making a light bulb. I just found out 99 ways not to make one.” — Thomas A. Edison
“Leben heißt leiden, überleben heißt, im Leiden einen Sinn finden.” — Friedrich Nietzsche
“Wachstum ist nicht alles, das ist wahr. Aber ohne Wachstum ist alles nichts.” — Angela Merkel
“Competition is for losers!” — Peter Thiel
“Das Pferd frisst keinen Gurkensalat” — Philipp Reis erster 1981 telefonisch übertragende Satz
“One glance at a book and you hear the voice of another person perhaps someone dead for thousands of years. Across the millennia the author is speaking clearly and silently inside your head, directly to YOU.” — Carl Sagan
“If you feel safe in the area that you’re working in, you’re not working in the right area. Always go a little further into the water than you feel you’re capable of being in. Go a little bit out of your depth, and when you don’t feel that your feet are quite touching the bottom, you’re just about in the right place to do something exciting.” – David Bowie
“(1) Alles was es schon gab, als Du geboren wurdest, ist normal und gewöhnlich. Diese Dinge werden als natürlich wahrgenommen und halten die Welt am Laufen. (2) Alles was zwischen Deinem 16ten und 36ten Lebensjahr erfunden wird ist neu, aufregend und revoltionär. Und vermutlich kannst Du in dem Bereich sogar Karriere machen. (3) Alles was nach dem 36ten Lebensjahr erfunden wird ist gegen die natürliche Ordnung der Dinge.” — Douglas Adams, Per Anhalter durch die Galaxis
“Debugging is twice as hard as writing the code in the first place. Therefore, if you write the code as cleverly as possible, you are, by definition, not smart enough to debug it.” — Brian Kernighan, professor at Princeton University.
“The three stages of career development are: 1. I want to be in the meeting; 2. I want to run the meeting; 3. I want to avoid meetings.” — Jay Ferro
“Freude ist ein Akt des Trotzes. Mit Freude gewinnen wir, auch wenn wir verlieren. Gut gelebt zu haben ist alles was uns bleibt, denn sterben müssen wir alle.” — Jaghatai Khan, The Lost and the Damned
“Freude ist ein Akt des Trotzes. Durch sie gewinnen wir, auch wenn wir verlieren. Denn sterben müssen wir alle und ein schönes Leben ist alles was uns bleibt.” — Jaghatai Khan, The Lost and the Damned
Korrelation
How does Polychoric Correlation Work? (aka Ordinal-to-Ordinal correlation)
An Alternative to the Correlation Coefficient That Works For Numeric and Categorical Variables
Pakete, die ich mal anschauen will…
Das R Paket {visibly} auf An Introduction to Visibly
Learning text
Wachsamkeit und Konzentration kann ein Mensch nur für 90 Minuten halten. Selbst dann ist Aufmerksamkeit ein Flackern von höherer und niedrigerer Intensität. Danach muss der Mensch 1-2 Stunden lang wirklich ruhen, bevor er wieder sehr hart arbeiten & lernen kann.
Folgende Dinge, die innerhalb von 4 Stunden nach diesen 90-minütigen Lerneinheiten durchgeführt werden, beschleunigen das Lernen.
- Kurzes Nickerchen
- Nichtschlafende tiefe Ruhe (NSDR)
- Yoga Nidra
- Formen der Meditation, die nicht viel fokussierte Konzentration erfordern,
Folgende Dinge helfen während der Lernphase das Lernen zu verstärken und zu festigen. Der Hippocampus wiederholt während dieser Zeit die Informationen mit 20-facher Geschwindigkeit und beschleunigt das Lernen und das Behalten der neu gelernten Informationen.
- Mache ab und zu 10 Sekunden Pause vom Lernen, in denen du absolut nichts tust
- Mache den Kopf frei (Lückeneffekt/Mikropausen),
- Inkrementelles Lernen. Du kannst das Lernen in kleine, konzentrierte Einheiten aufteilen.
- Stelle dir einen Timer für 3 Minuten ein, schalte das Telefon aus und verbringe die 3 Minuten damit, eine Sache intensiv zu lernen, auch wenn es sich anfühlt, als würde es aktuell nichts bringen.
- Wenn du das wiederholt tust, können diese kleinen Schritte des Lernens zu einer übergroßen Menge des Lernens insgesamt führen.
Weitere Datenquellen
Mit dem R Paket {FAOSTAT} und der Vignette FAOSTAT: Download Data from the FAOSTAT Database
Mit dem R Paket {owidR} haben wir auch eine Möglichkeit direkt auf die Datenbank von Our World in Data zuzugreifen.
Eine wunderbare Sammlung von Datensätzen aus dem Bereich der Agarwissenschaften liefert das R Paket {agridat}. Über die Hilfeseite agridat: Agricultural Datasets findest du dann einmal einen gesamten Überblick und auch die Informationen über einige ausgewählte Datensätze aus Dutzenden von Datensätzen. Alle Datensätze der wichtigen Bücher zu dem experimentellen Designs sind dort eigentlich enthalten und einmal kuratiert.
Hier noch der Link zu agridat - Datensätze mit Abbildungen in {desplot}. Du musst dann auf die jeweiligen Datensätze in der Liste klicken und dann kommst du zu dem Datensatz mit mehr Details sowie meistens auch einer Abbildung in desplot.
Marginal effects
Marginal and conditional effects for GLMMs with {marginaleffects}
Latent Class Analysis
Wie immer gibt es eine Reihe von Tutorien auf denen dieser Abschnitt aufbaut. Zum einen wirf einfach mal einen Blick in das Tutorium Latent Class Analysis Using R. Eine leider etwas veraltete Übersicht über mögliche R Pakete liefert Ways to do Latent Class Analysis in R. Ich habe da immer mal quer geschaut und mich dann für die Pakete hier entschieden. Es gibt sicherlich noch andere Möglichkeiten eine latent class analysis zu rechnen.
Wenn du mehr über latent class analysis erfahren möchtest, dann kann ich dir nur das LCA Frequently Asked Questions (FAQ) empfehlen. Das FAQ ist sehr umfangreich und beschäftigt sich mit allen wichtigen Punkten. Wir wollen uns ja mit dem R Paket poLCA beschäftigen. Hier gibt es zwei Tutorien. Einmal gibt es das Tutorium Example for a latent class analysis with the poLCA-package in R und das Tutroium Latent Class Analysis. Und natürlich die Litertur von Linzer und Lewis (2011) mit der entsprechenden Veröffentlichung poLCA: An R Package for Polytomous Variable Latent Class Analysis
Grundsätzlich basiert die latent class analysis nicht auf Distanzen sondern versucht über eine Modellierung der Klassenzugehörigkeitswahrscheinlichkeit getrennte Gruppen zu bilden. Wir wollen also \(k\) Klassen haben und im idealen Fall können wir durch unsere Variablen in dem Datensatz jeweils mit einer 100% Wahrscheinlichkeit einer der drei Klassen zuordnen. Was dann diese \(k\) Klassen aussagen, müssen wir dann selber anhand der zugewiesenen Variablen aus unseren Daten interpretieren.
pacman::p_load(tidyverse, magrittr, janitor, conflicted)
animals_tbl <- read_excel("data/cluster_animal.xlsx", sheet = 1) |>
clean_names() pacman::p_load(poLCA)
poLCA(cbind(warm_blooded, fly, vertebrate, threatened, live_in_groups) ~ 1,
nclass = 3,
data = animals_tbl,
nrep = 1,
na.rm = FALSE,
graphs = TRUE,
maxiter = 100000
)Hier hängen wir dann an der Interpretation. Da müssen wir nochmal tiefer schauen.
Structural Equation Modeling
Van Lissa u. a. (2023) tidySEM
Introduction to structural equation modeling (sem) in r with lavaan
Intro to structural equation modeling
Schöne Diagramme Structural Equation Models
Links
Large language models, explained with a minimum of math and jargon
Data Science
- Real World Data Liu und Panagiotakos (2022)
- Warum Data Science Hariri u. a. (2019)
- Paradigmenwechsel?
Deutsches Sprichwort: Deutsch mit jemanden Reden; Verstehe nur Spanisch
“Gott würfelt nicht!” — Albert Einstein
Referenzen
Hariri RH, Fredericks EM, Bowers KM. 2019. Uncertainty in big data analytics: survey, opportunities, and challenges. Journal of Big Data 6: 1–16.
Linzer DA, Lewis JB. 2011. poLCA: An R package for polytomous variable latent class analysis. Journal of statistical software 42: 1–29.
Liu F, Panagiotakos D. 2022. Real-world data: a brief review of the methods, applications, challenges and opportunities. BMC Medical Research Methodology 22: 287.
Van Lissa CJ, Villarreal MG, Anadria D. 2023. Best Practices in Latent Class Analysis using the Open-Source R-Package tidySEM.