home.social

#multivariate — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #multivariate, aggregated by home.social.

  1. Tile and glyph map experiments: David O’Sullivan explores innovative visualizations of complex #multivariate data on #maps, using a case study with three variables. His article showcases creative #mapping techniques pushing the boundaries of traditional GIS #visualization.
    spatialists.ch/posts/2025/05-0 #GIS #GISchat #geospatial #SwissGIS

  2. 'Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization', by Sebastian Engelke, Armeen Taeb.

    jmlr.org/papers/v26/24-0472.ht

    #multivariate #graphical #sparse

  3. 'Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization', by Sebastian Engelke, Armeen Taeb.

    jmlr.org/papers/v26/24-0472.ht

    #multivariate #graphical #sparse

  4. 'Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization', by Sebastian Engelke, Armeen Taeb.

    jmlr.org/papers/v26/24-0472.ht

    #multivariate #graphical #sparse

  5. 'Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization', by Sebastian Engelke, Armeen Taeb.

    jmlr.org/papers/v26/24-0472.ht

    #multivariate #graphical #sparse

  6. 'Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization', by Sebastian Engelke, Armeen Taeb.

    jmlr.org/papers/v26/24-0472.ht

    #multivariate #graphical #sparse

  7. #30DayChartChallenge Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

    Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"! #RelationshipsWeek #Animals

    La matriz lo enseña todo:
    * Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
    * Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
    * Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

    Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

    🛠 #rstats #ggplot2 #GGally | Data: #palmerpenguins | Theme: #theme_week3_animals
    📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

    #Day15 #Complicated #dataviz #DataVisualization #Penguins #Ecology #Morphometrics #Multivariate #ggplot2 #RStats

  8. #30DayChartChallenge Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

    Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"! #RelationshipsWeek #Animals

    La matriz lo enseña todo:
    * Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
    * Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
    * Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

    Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

    🛠 #rstats #ggplot2 #GGally | Data: #palmerpenguins | Theme: #theme_week3_animals
    📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

    #Day15 #Complicated #dataviz #DataVisualization #Penguins #Ecology #Morphometrics #Multivariate #ggplot2 #RStats

  9. #30DayChartChallenge Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

    Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"! #RelationshipsWeek #Animals

    La matriz lo enseña todo:
    * Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
    * Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
    * Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

    Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

    🛠 #rstats #ggplot2 #GGally | Data: #palmerpenguins | Theme: #theme_week3_animals
    📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

    #Day15 #Complicated #dataviz #DataVisualization #Penguins #Ecology #Morphometrics #Multivariate #ggplot2 #RStats

  10. #30DayChartChallenge Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

    Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"! #RelationshipsWeek #Animals

    La matriz lo enseña todo:
    * Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
    * Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
    * Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

    Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

    🛠 #rstats #ggplot2 #GGally | Data: #palmerpenguins | Theme: #theme_week3_animals
    📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

    #Day15 #Complicated #dataviz #DataVisualization #Penguins #Ecology #Morphometrics #Multivariate #ggplot2 #RStats

  11. Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

    Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"!

    La matriz lo enseña todo:
    * Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
    * Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
    * Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

    Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

    🛠 | Data: | Theme:
    📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

  12. 'Bayesian Structural Learning with Parametric Marginals for Count Data: An Application to Microbiota Systems', by Veronica Vinciotti, Pariya Behrouzi, Reza Mohammadi.

    jmlr.org/papers/v25/23-0056.ht

    #microbiome #multivariate #microbiota

  13. 'Scalable High-Dimensional Multivariate Linear Regression for Feature-Distributed Data', by Shuo-Chieh Huang, Ruey S. Tsay.

    jmlr.org/papers/v25/23-0882.ht

    #feature #regression #multivariate

  14. 'Permuted and Unlinked Monotone Regression in R^d: an approach based on mixture modeling and optimal transport', by Martin Slawski, Bodhisattva Sen.

    jmlr.org/papers/v25/22-0058.ht

    #permuted #unlinked #multivariate

  15. 'Permuted and Unlinked Monotone Regression in R^d: an approach based on mixture modeling and optimal transport', by Martin Slawski, Bodhisattva Sen.

    jmlr.org/papers/v25/22-0058.ht

    #permuted #unlinked #multivariate

  16. 'Permuted and Unlinked Monotone Regression in R^d: an approach based on mixture modeling and optimal transport', by Martin Slawski, Bodhisattva Sen.

    jmlr.org/papers/v25/22-0058.ht

    #permuted #unlinked #multivariate

  17. 'Permuted and Unlinked Monotone Regression in R^d: an approach based on mixture modeling and optimal transport', by Martin Slawski, Bodhisattva Sen.

    jmlr.org/papers/v25/22-0058.ht

    #permuted #unlinked #multivariate

  18. 'Permuted and Unlinked Monotone Regression in R^d: an approach based on mixture modeling and optimal transport', by Martin Slawski, Bodhisattva Sen.

    jmlr.org/papers/v25/22-0058.ht

    #permuted #unlinked #multivariate

  19. 'More Efficient Estimation of Multivariate Additive Models Based on Tensor Decomposition and Penalization', by Xu Liu, Heng Lian, Jian Huang.

    jmlr.org/papers/v25/22-0578.ht

    #multivariate #tensor #nonparametric

  20. 'Flexible Bayesian Product Mixture Models for Vector Autoregressions', by Suprateek Kundu, Joshua Lukemire.

    jmlr.org/papers/v25/22-0717.ht

    #mixture #multivariate #mixtures

  21. 'Spatial meshing for general Bayesian multivariate models', by Michele Peruzzi, David B. Dunson.

    jmlr.org/papers/v25/22-0083.ht

    #multivariate #spatial #bayesian

  22. 'Learning Non-Gaussian Graphical Models via Hessian Scores and Triangular Transport', by Ricardo Baptista, Youssef Marzouk, Rebecca Morrison, Olivier Zahm.

    jmlr.org/papers/v25/21-0022.ht

    #hessian #probabilistic #multivariate

  23. Modelling sequential branching dynamics with a multivariate branching Gaussian process

    Elvijs Sarkans, Sumon Ahmed, Magnus Rattray, Alexis Boukouvalas

    Action editor: Patrick Flaherty.

    openreview.net/forum?id=9KoBOl

    #branching #branch #multivariate

  24. Anyone know of software that will help optimize multi-variate experiments? Something sample-efficient since these are manually generated test results.

    I found github.com/yunshengtian/AutoOE which looks great, but having a hard time getting it working at the moment

    #software #optimization #multivariate #designofexperiments #ExperimentalDesign

  25. Our article @MethodsEcolEvol on incorporating predictors in a model-based ordination is now out!

    We develop a new implementation for constrained ordination in the #GLLVM R-package, but also develop a new kind of ordination.

    Concurrent ordination combines the best of unconstrained and constrained ordination. It leaves the latent variables unconstrained but uses predictors to inform the ordination anyway!

    besjournals.onlinelibrary.wile

    #ordination #StatisticalEcology #multivariate

  26. Another fantastic course delivered by @gavinsimpson ! We hope you enjoy this week of virtual learning with us👏

    🗞️Want to join the 2023 course? Have a look at the following: physalia-courses.org/courses-w

    #rstats #Multivariate #data #analysis #veganR #DataScience