Registro das escolas de verão aberto e versão de bootnet 1.4 no CRAN

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Redes de Psicologia Amsterdam Summer School – A edição online

De 29 de junho a 3 de julho, sediaremos uma edição on-line da Psychological Networks Amsterdam Summer School! Durante esta semana, disponibilizaremos uma série de palestras em vídeo, juntamente com exercícios e soluções, e ficaremos disponíveis para assistência durante a semana em um quadro do Slack enquanto você trabalha com os materiais e / ou com seus próprios dados. As palestras em vídeo também serão disponibilizadas ao público posteriormente. O registro já está aberto e pode ser feito através deste link! Consulte o site da Psychosystems para obter mais informações.

A primeira edição on-line da Psychological Networks Amsterdam Summer School será realizada de 29 de junho a 03 de julho de 2020.

Bootnet versão 1.4

o bootnet O pacote foi atualizado para a versão 1.4 no CRAN. Embora não seja uma atualização grande, marcará uma alteração importante nos resultados usando as configurações padrão.

Muitos dos conjuntos padrão comumente usados ​​(por exemplo, pcor, EBICglasso, ggmModSelect) agora não usa mais cor_auto como primeiro passo na análise de dados, mas sim cor. Isso significa que por padrão, as correlações de Pearson serão usadas em vez das correlações policóricas. Essa alteração foi feita porque o uso de correlações policóricas como entrada para rotinas de estimativa baseadas em probabilidade agora tem demonstrado rotineiramente levar a uma estabilidade menor que o desejável, especialmente em amostras menores.

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O argumento corMethod no estimateNetwork pode ser usado para alterar a configuração de correlação padrão. Conjunto corMethod = "cor_auto" imitar o comportamento antigo e definir corMethod = "spearman" usar correlações de Spearman (recomendado para dados categóricos ordenados). Há também um novo argumento transformation que pode ser usado em muitos conjuntos padrão. Conjunto transformation = "rank" transformar os dados (equivalentes às correlações de Spearman) e definir transformation = "quantile" quantilar transformar os dados (semelhante à transformação não paranormal).

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Um novo recurso final do bootnet 1.4 é o chamado multiverse enredo. Esse gráfico pode ser usado nos resultados da inicialização:

library("bootnet")
library("psychTools")
data(bfi)
bfiSub 

Isso fornecerá um gráfico para avaliar a estabilidade nas replicações de autoinicialização. O gráfico deve mostrar linhas horizontais da mesma cor para indicar estabilidade da estimativa.

Um gráfico de “multiverso” de resultados de autoinicialização: cada linha indica uma aresta e cada coluna um autoinicialização. A cor indica a força da borda em cada replicação de autoinicialização. Se a rede estiver estável, esta figura deve mostrar linhas horizontais retas da mesma cor.

A próxima versão do bootnet incidirá na introdução de novos conjuntos padrão para métodos de estimativa introduzidos recentemente. Se você encontrar algum problema com o software ou tiver alguma sugestão de melhoria, informe-os no Github.



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