- CausalImpact: великолепный инструмент от аналитиков из Google, который позволяет оценить эффект экспериментального воздействия на изменяющуюся во времени переменную при отсутствии контрольной группы.
- defer: пакет, с помощью которого можно удобно "обернуть" несколько функций в одну высокоуровневую функцию. Вот небольшой пример:
C <- 10 f <- function(x) x*x + C g <- function(y) (f(y) + 10) * f(y+3) h <- function(z) mean(c(g(z), g(z+1), g(z+2))) wrapper <- defer(h) #> Found functions: #> g, f #> variables: #> C #> library calls: #> base::mean rm(C, f, g, h) wrapper(10) #> [1] 29688.67
- d3Tree: R-интерфейс к JavaScript-библиотеке D3 для создания "схлопывающихся" дендрограмм. См. примеры здесь.
- MultiVarSel: реализация метода Perrot-Dockes et al. (2017) для селекции информативных предикторов для общих линейных моделей. См. примеры здесь.
- networktools: набор функций для анализа графов (сетей). В частности, в этом пакете реализована новая метрика для оценки "влияния" (impact) отдельных узлов и ребер графа на устойчивость его структуры.
- philentropy: позволяет вычислить 46 различных метрик сходства/расстояния между многомерными объектами. Вот список реализованных в этом пакете метрик:
library(philentorpy) getDistMethods() ## [1] "euclidean" "manhattan" "minkowski" "chebyshev" ## [5] "sorensen" "gower" "soergel" "kulczynski_d" ## [9] "canberra" "lorentzian" "intersection" "non-intersection" ## [13] "wavehedges" "czekanowski" "motyka" "kulczynski_s" ## [17] "tanimoto" "ruzicka" "inner_product" "harmonic_mean" ## [21] "cosine" "hassebrook" "jaccard" "dice" ## [25] "fidelity" "bhattacharyya" "hellinger" "matusita" ## [29] "squared_chord" "squared_euclidean" "pearson" "neyman" ## [33] "squared_chi" "prob_symm" "divergence" "clark" ## [37] "additive_symm" "kullback-leibler" "jeffreys" "k_divergence" ## [41] "topsoe" "jensen-shannon" "jensen_difference" "taneja" ## [45] "kumar-johnson" "avg"
- R, а также Python и F# теперь интегрированы в IDE Visual Studio, что, согласно задумке Microsoft, добавит удобства в процесс разработки "умных приложений" на основе этих языков благодаря использованию одной IDE.
- shinymaterial: позволяет оформлять Shiny-приложения в духе "материального дизайна" (material design), предложенного Google. Подробнее см. здесь.
- simmer: набор функций для моделирования дискретных событий.
- Syberia: новый фреймворк для разработки предсказательных моделей средствами R и последующего внедрения этих моделей в бизнес-процессы. См. также видео доклада по Syberia, сделанного недавно на конференции R/Finance.
Отправить комментарий