مقالات

1.6.9.3.7: R والتقارير - الرياضيات


البرمجة الحرفية، فكرة دونالد كنوث الشهيرة ، هي طريقة لدمج الكود والتعليقات التفسيرية. المستند الناتج هو تقرير حي: عند تغيير شفرتك أو بياناتك ، سينعكس ذلك على الفور في التقرير. دعونا ننشئ الملف النصي ونسميه ، على سبيل المثال ، test_sweave.rnw:

في الخطوة التالية ، يجب "تغذية" هذا الملف إلى R:

الرمز ( PageIndex {1} ) (R):

بعد ذلك ، سيكون لديك ملف LaTeX الجديد ، test_sweave.tex. أخيرًا ، بمساعدة pdfLaTeX ، يمكنك الحصول على ملف PDF الذي يظهر في الشكل C.8.1.


1.6.9.3.7: R والتقارير - الرياضيات

تفخر CEPI بالعمل كوكالة مسؤولة عن جمع بيانات التعليم وإدارتها بشكل آمن والإبلاغ عنها في ميشيغان.

سواء كنت والدًا يبحث عن أفضل ما يناسب طفلك ، أو عضوًا في مجتمع التعليم يسعى للحصول على بيانات لإبلاغ ممارساتك ، أو صانع سياسة أو باحثًا يقيم سياسات التعليم في الولاية ، أو مجرد مواطن من ميشيغان يسعى إلى الشفافية والشفافية. معلومات غير متحيزة حول كيفية أداء مدارسنا وطلابنا ، CEPI حريصة على المساعدة في احتياجات المعلومات الخاصة بك.

توم هويل ، مدير
مركز الاداء التربوي والمعلومات

المستخدمون العموميون لست بحاجة إلى تسجيل دخول لرؤية بيانات التعليم الخاصة بـ CEPI. انقر فوق الحصول على البيانات في القائمة لمعرفة المزيد عن طلاب ومدارس ميشيغان.

المستخدمين المصرح لهم يمكنهم الوصول إلى طلبات CEPI لتقديم ومراجعة بياناتهم من خلال نظام MILogin الخاص بولاية ميشيغان. يمكن للمستخدمين الجدد مراجعة الروابط التالية للمساعدة في البدء.


مؤشرات العلوم والهندسة

أنفقت الولايات المتحدة على البحث والتطوير أكثر من أي دولة أخرى في عام 2017. ومع ذلك ، انخفضت حصتها العالمية منذ عام 2000 مع ارتفاع الإنفاق على البحث والتطوير في العديد من البلدان الآسيوية ، وخاصة الصين. احتلت الولايات المتحدة المرتبة العاشرة في عام 2017 في كثافة البحث وأمبير التطوير (نسبة البحث وأمبير التطوير إلى الناتج المحلي الإجمالي). ارتفع مستوى كثافة البحث وأمبير التطوير بشكل متواضع في الولايات المتحدة منذ عام 2000 ، بينما شهدت الصين وكوريا الجنوبية زيادات سريعة.

أين

ارتفع إجمالي الإنفاق العالمي على البحث والتطوير بشكل كبير ، حيث توسع بمقدار ثلاثة أضعاف بين عام 2000 (722 مليار دولار) و 2017 (2.2 تريليون دولار). لا يزال نشاط البحث والتطوير العالمي مركزًا في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي ومجموعة من مناطق شرق وجنوب شرق وجنوب آسيا (انظر مسرد البلدان الأعضاء في كل منطقة).

من بين البلدان الفردية ، كانت الولايات المتحدة أكبر جهة أداء في مجال البحث والتطوير في عام 2017 ، تليها الصين ، التي يتجاوز إنفاقها على البحث والتطوير الآن إنفاق الاتحاد الأوروبي (الشكل 11). استحوذت الولايات المتحدة (25٪) والصين (23٪) معًا على ما يقرب من نصف إجمالي البحث والتطوير العالمي التقديري في عام 2017. تليها اليابان (8٪) وألمانيا (6٪) ، تليها كوريا الجنوبية (4٪) . تمثل فرنسا والهند والمملكة المتحدة وروسيا والبرازيل وتايوان وإيطاليا وكندا وإسبانيا وتركيا وأستراليا حوالي 1٪ - 3٪ لكل من الإجمالي العالمي. تقوم العديد من البلدان الأخرى أيضًا بإجراء عمليات البحث والتطوير ، بنفقات سنوية أقل بكثير من تلك البلدان والاقتصادات الكبرى.

إجمالي الإنفاق المحلي على البحث والتطوير ، حسب المنطقة أو البلد أو الاقتصاد المختار: 2000-17

الاتحاد الأوروبي = تعادل القوة الشرائية للاتحاد الأوروبي = تعادل القوة الشرائية.

ملاحظات):

البيانات تخص البلدان الثمانية الأولى في البحث والتطوير والاتحاد الأوروبي. البيانات غير متوفرة لجميع البلدان لجميع السنوات. يشمل الاتحاد الأوروبي فرنسا وألمانيا والمملكة المتحدة. تعكس البيانات الخاصة بالولايات المتحدة في هذا الشكل المعايير الدولية لحساب إجمالي النفقات على البحث والتطوير ، والتي تختلف قليلاً عن بروتوكول NCSES لحساب إجمالي عمليات البحث والتطوير في الولايات المتحدة.

مصادر):

NCSES ، الأنماط الوطنية لموارد البحث والتطوير OECD ، مؤشرات العلوم والتكنولوجيا الرئيسية 2019/1 ، مجموعة بيانات معهد اليونسكو للإحصاء والبحث والتطوير التجريبي.

نمو

كان الاتجاه الملحوظ على مدار العقد الماضي هو النمو في الإنفاق على البحث والتطوير في مناطق شرق وجنوب شرق وجنوب آسيا ، مقارنةً بالمناطق الرئيسية الأخرى ذات الأداء في البحث والتطوير. ساهمت البلدان الآسيوية ، ولا سيما الصين ، بشكل كبير في الزيادة الإجمالية في نفقات البحث والتطوير العالمية ، حيث تمثل الصين ما يقرب من ثلث (32 ٪) من إجمالي النمو العالمي بين عامي 2000 و 2017 (الشكل 12). شكلت الولايات المتحدة (20٪) والاتحاد الأوروبي (17٪) معًا أكثر من ثلث (37٪) النمو العالمي.

المساهمات في نمو نفقات البحث والتطوير في جميع أنحاء العالم ، حسب المنطقة أو البلد أو الاقتصاد المختار: 2000-17

ملاحظات):

تشمل دول شرق وجنوب شرق وجنوب آسيا الأخرى كمبوديا والهند وإندونيسيا وماليزيا ومنغوليا وميانمار ونيبال وباكستان والفلبين وسنغافورة وسريلانكا وتايوان وتايلاند وفيتنام.

مصادر):

NCSES ، الأنماط الوطنية لموارد البحث والتطوير OECD ، مؤشرات العلوم والتكنولوجيا الرئيسية 2019/1 ، مجموعة بيانات معهد اليونسكو للإحصاء والبحث والتطوير التجريبي.

عبر البلدان والمناطق والاقتصادات ، أدت معدلات النمو المتفاوتة إلى تغيير حصص البحث وأمبير التنمية العالمية. على الرغم من متوسط ​​النمو السنوي في الإنفاق على البحث والتطوير بنسبة 4.3٪ في الولايات المتحدة و 5.1٪ في الاتحاد الأوروبي بين عامي 2000 و 2017 (الشكل 13) ، انخفضت الأسهم العالمية للبحث والتطوير في الولايات المتحدة (37٪ إلى 25٪) والاتحاد الأوروبي (25) ٪ إلى 20٪) (الشكل 14). في الوقت نفسه ، زادت اقتصادات شرق وجنوب شرق وجنوب آسيا - بما في ذلك الصين واليابان وماليزيا وسنغافورة وكوريا الجنوبية وتايوان والهند - حصتها العالمية المجمعة من 25٪ إلى 42٪ ، لذا فإن هذه المنطقة الآن تتجاوز أسهم R & ampD الخاصة بالولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي والرائدة في نفقات البحث والتطوير العالمية.

متوسط ​​معدل النمو السنوي لنفقات البحث والتطوير المحلية حسب المنطقة أو البلد أو الاقتصاد المختار: 2000-17

ملاحظات):

يشمل الاتحاد الأوروبي فرنسا وألمانيا والمملكة المتحدة.

مصادر):

NCSES ، الأنماط الوطنية لموارد البحث والتطوير OECD ، مؤشرات العلوم والتكنولوجيا الرئيسية 2019/1 ، مجموعة بيانات معهد اليونسكو للإحصاء والبحث والتطوير التجريبي.

حصص نفقات البحث والتطوير في جميع أنحاء العالم ، حسب المنطقة أو البلد أو الاقتصاد المحدد: 2000 و 2017

ملاحظات):

يشمل شرق وجنوب شرق وجنوب آسيا كمبوديا والصين والهند وإندونيسيا واليابان وماليزيا ومنغوليا وميانمار ونيبال وباكستان والفلبين وسنغافورة وكوريا الجنوبية وسريلانكا وتايوان وتايلاند وفيتنام.

مصادر):

منظمة التعاون والتنمية في الميدان الاقتصادي ، مؤشرات العلوم والتكنولوجيا الرئيسية 2019/1 مجموعة بيانات معهد اليونسكو للإحصاء والبحث والتطوير التجريبي.

الشدة

على الرغم من أن الولايات المتحدة تستثمر في البحث والتطوير أكثر من أي دولة فردية أخرى ، إلا أن العديد من الاقتصادات الأصغر الأخرى تتمتع "بكثافة البحث والتطوير" - أي نسبة أعلى من نفقات البحث والتطوير إلى الناتج المحلي الإجمالي (الشكل 15). كوريا الجنوبية لديها أعلى نسبة 4.6٪. على مدار العقد الماضي ، تقلبت كثافة البحث وأمبير التطوير في الولايات المتحدة ضمن نطاق ضيق نسبيًا وظلت مرتفعة بشكل عام بالنسبة للمستويات التاريخية ، على الرغم من أن الترتيب العالمي للولايات المتحدة في هذا المؤشر انخفض من المرتبة الثامنة في عام 2009 إلى المرتبة العاشرة في عام 2017. منذ عام 2000 ، ارتفعت نسبة الناتج المحلي الإجمالي بشكل حاد لكل من كوريا الجنوبية والصين ، على الرغم من أن تلك البلدان بدأت بقاعدة منخفضة ، في حين ارتفعت كثافة البحث وأمبير التنمية تدريجياً في الاتحاد الأوروبي.

كثافة البحث والتطوير ، حسب المنطقة أو الدولة أو الاقتصاد المختار: 2000 و 2017

ملاحظات):

البيانات تخص البلدان الثمانية الأولى في البحث والتطوير والاتحاد الأوروبي. يشمل الاتحاد الأوروبي فرنسا وألمانيا والمملكة المتحدة. تعكس البيانات الخاصة بالولايات المتحدة في هذا الشكل المعايير الدولية لحساب إجمالي النفقات على البحث والتطوير ، والتي تختلف قليلاً عن بروتوكول NCSES لحساب إجمالي عمليات البحث والتطوير في الولايات المتحدة.

مصادر):

NCSES ، الأنماط الوطنية لموارد البحث والتطوير OECD ، مؤشرات العلوم والتكنولوجيا الرئيسية 2019/1 ، مجموعة بيانات معهد اليونسكو للإحصاء والبحث والتطوير التجريبي.

تمتلك العديد من الحكومات سيطرة مباشرة محدودة على تحقيق نسبة البحث والتطوير المستهدفة إلى الناتج المحلي الإجمالي نظرًا لأن قطاع الأعمال ، في الغالب ، هو المصدر الرئيسي لتمويل البحث والتطوير من بين أفضل البلدان أداءً في البحث والتطوير. في عام 2017 ، استحوذ قطاع الأعمال على ما يقرب من ثلاثة أرباع تمويل البحث والتطوير في الدول الآسيوية الرائدة: اليابان (78٪) والصين (76٪) وكوريا الجنوبية (76٪). كانت حصة الأعمال من إجمالي عمليات البحث والتطوير أقل ولكنها لا تزال كبيرة في الولايات المتحدة (62٪) وكذلك في الدول الأوروبية الرائدة ، حيث بلغت ألمانيا 66٪ وفرنسا 56٪ والمملكة المتحدة 52٪. توفر هذه المشاركات مقارنات متسقة عبر البلاد للبحث والتطوير ، حيث تختلف المنهجية عن تلك الخاصة ببيانات البحث والتطوير الأمريكية التي تتبع في القسم التالي.

تختلف البلدان أيضًا في تركيزها النسبي على البحوث الأساسية ، والبحوث التطبيقية ، والتطوير التجريبي (انظر معجم التعاريف). وفقًا لأحدث التقديرات ، تنفق الولايات المتحدة 17٪ والصين تنفق 6٪ من أموالها السنوية للبحث والتطوير على الأبحاث الأساسية. وبالمقارنة ، كانت هذه النسبة 21٪ في فرنسا. ومع ذلك ، بلغ هذا 13 مليار دولار من الأداء البحثي الأساسي في فرنسا ، وهو أقل من المبالغ التي أنفقت في الولايات المتحدة (91 مليار دولار) والصين (27 مليار دولار). تنفق الصين 84٪ من أموال البحث والتطوير على التطوير التجريبي ، مقارنة بـ 63٪ في الولايات المتحدة.


مسار التنقل

تمديد STEM OPT عبارة عن فترة تدريب مؤقتة مدتها 24 شهرًا تتعلق مباشرة ببرنامج دراسة طالب F-1 في أحد مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) المعتمدة. في 10 مايو 2016 ، حل هذا التمديد بشكل فعال محل تمديد STEM OPT السابق لمدة 17 شهرًا.

طلاب F-1 المؤهلين الحاصلين على درجات STEM والذين أنهوا برنامج دراستهم وشاركوا في فترة أولية من OPT المنتظم بعد الانتهاء (غالبًا لمدة 12 شهرًا) لديهم خيار التقدم للحصول على تمديد STEM OPT. لا يجوز للطلاب التقدم للحصول على امتدادات STEM OPT خلال فترة السماح التي تبلغ 60 يومًا بعد فترة أولية من OPT المنتظم بعد الانتهاء.

مؤهلات تمديد STEM OPT

للتأهل للحصول على تمديد STEM OPT لمدة 24 شهرًا ، يجب على طالب F-1 المشارك في فترة أولية من OPT المنتظم بعد الانتهاء:

  • الحصول على درجة علمية في مجال العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) المؤهل من مدرسة معتمدة من برنامج الطلاب وتبادل الزائرين المعتمدة عندما يقدم الطالب طلب تمديد STEM OPT إلى USCIS.
  • متابعة تمديد STEM OPT الخاص بهم من خلال صاحب عمل مسجل في برنامج التحقق من أهلية التوظيف التابع لـ USCIS E-Verify.
  • حدد صاحب عمل STEM OPT الذي يزود الطالب بالتدريب الرسمي وأهداف التعلم.
  • العمل ما لا يقل عن 20 ساعة في الأسبوع لكل صاحب عمل.

لمزيد من المعلومات حول متطلبات الأهلية لتمديد STEM OPT ، يرجى زيارة صفحات الأهلية للطلاب ومسؤولي المدرسة. لمزيد من المعلومات حول التقدم بطلب للحصول على STEM OPT ، يرجى زيارة موقع ويب USCIS.

هناك متطلبات إعداد التقارير المرتبطة بامتدادات STEM OPT.

يجب على أصحاب العمل تقديم تقرير إلى DSO ذي الصلة (المشار إليه في النموذج I-983) عندما ينهي طالب F-1 في تمديد STEM OPT أو يترك وظيفته قبل نهاية الفترة المصرح بها من OPT. يجب على صاحب العمل الإبلاغ عن هذا التغيير إلى DSO المناسب في موعد لا يتجاوز خمسة أيام عمل بعد ترك الطالب وظيفته. لمزيد من المعلومات حول متطلبات صاحب العمل ، يرجى زيارة صفحة متطلبات الإبلاغ عن صاحب العمل.

يجب على طلاب STEM OPT تقديم تقرير إلى DSOs كل ستة أشهر. كجزء من هذا الإبلاغ ، يجب على طلاب STEM OPT تأكيد صحة معلومات نظام معلومات الطلاب وتبادل الزوار ، بما في ذلك:

  • الاسم القانوني.
  • عنوان.
  • اسم صاحب العمل وعنوانه.
  • حالة العمالة الحالية / خبرة التدريب العملي.

لمزيد من المعلومات ، يرجى زيارة صفحات متطلبات إعداد التقارير الخاصة بنا لـ الطلاب و مسؤولي المدرسة .

يجب على طلاب STEM OPT إجراء تقييم ذاتي سنوي ويجب أن يقدموا تقارير إلى DSO عن التقدم المحرز في تجربة التدريب. يجب على الطلاب التوقيع على التقييم الذاتي قبل تقديمه إلى DSO ، والذي سيدرجه في سجل الطالب.

يلتزم كل من الطالب وصاحب العمل بإبلاغ DSO للطالب بأي تغييرات مادية أو انحرافات جوهرية عن خطة التدريب الرسمية للطالب.

لمزيد من المعلومات حول متطلبات إعداد التقارير المرتبطة بخطة تدريب الطالب ، يرجى زيارة صفحة نظرة عامة على النموذج I-983.

قائمة برنامج درجة STEM المعينة

تتضمن قائمة برنامج درجة STEM المعينة في DHS جميع حقول STEM التي تؤهل طالب F-1 لتمديد STEM OPT. حددت وزارة الأمن الداخلي أن "حقل STEM" هو حقل مدرج في تصنيف برنامج التعليم التابع لوزارة التعليم الأمريكية (CIP) ضمن سلسلة مكونة من رقمين تحتوي على الهندسة (CIP code 14) ، والعلوم البيولوجية (CIP code 26) ، والرياضيات (CIP) كود 27) والعلوم الفيزيائية (CIP code 40) ، أو مجال ذي صلة.

يتم تضمين جميع مجالات الدراسة في مجالات STEM الأساسية للهندسة والعلوم البيولوجية والرياضيات والعلوم الفيزيائية.

تعني لغة "المجال ذي الصلة" في تعريف العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات أن وزارة الأمن الوطني قد تنظر في أن تكون الدرجة في مجال العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات حتى لو لم تكن ضمن سلسلة CIP المكونة من رقمين للمجالات الأساسية الأربعة المحددة. إن وزارة الأمن الداخلي مخولة بتعيين رموز CIP التي تفي بالتعريف على مستوى مكون من رقمين أو أربعة أو ستة أرقام.

بشكل عام ، تشمل المجالات ذات الصلة البحث أو الابتكار أو تطوير تقنيات جديدة باستخدام الهندسة أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو العلوم الطبيعية (بما في ذلك العلوم الفيزيائية والبيولوجية والزراعية).

لمزيد من المعلومات ، يرجى زيارة أكواد CIP المؤهلة لصفحة موارد ملحق STEM OPT.

تتيح وزارة الأمن الداخلي لطلاب STEM OPT 60 يومًا إضافيًا من البطالة خلال فترة تمديد STEM OPT التي تبلغ 24 شهرًا.

هذا بالإضافة إلى فترة 90 يومًا كحد أقصى للبطالة التي يُسمح للطلاب خلالها خلال الفترة الأولية لما بعد الانتهاء من التدريب العملي الاختياري. وبالتالي ، يُسمح للطلاب الذين يحصلون على تمديد STEM OPT لمدة 24 شهرًا بحد أقصى 150 يومًا من البطالة.

إذا أكمل الطالب فترة واحدة من OPT (بما في ذلك تمديد STEM OPT) ، ثم تابع فترة ثانية من OPT على أساس حصوله على درجة ثانية في مستوى تعليمي أعلى ، فسيكون الطالب قادرًا على الاستفادة من القاعدة المصرح بها فترات بطالة لمدة 90 يومًا و 150 يومًا (حسب الاقتضاء) في كلا المستويين التعليمي.

بمعنى آخر ، يتلقى الطالب أهلية البطالة في كل مرة يشارك فيها في فترة تدريب عملي بعد الانتهاء (بما في ذلك STEM OPT).

ملحق Cap-Gap

يمكن للطلاب الذين لديهم عريضة H-1B المقدمة في الوقت المناسب وطلب تغيير الحالة التقدم للحصول على تمديد "Cap-Gap" لحالة F-1 الخاصة بهم ، وإذا كان ذلك ممكنًا ، تصريح التوظيف بعد الانتهاء من OPT.

يسمح امتداد Cap-Cap لهؤلاء الطلاب بتمديد مدة حالة F 1 وأي تصريح توظيف حالي حتى اليوم الأول من السنة المالية الجديدة (أي 1 أكتوبر من السنة المالية التي تكون فيها حالة H-1B هي يتم طلبها).

ريادة الأعمال والعلاقات بين صاحب العمل والموظف

لا يمكن لطلاب F-1 التأهل للحصول على امتدادات STEM OPT ما لم يكونوا موظفين حقيقيين لدى صاحب العمل يوقعون النموذج I-983 لأن طلاب F-1 قد لا يقدمون شهادات صاحب العمل نيابة عنهم. ومع ذلك ، يمكن لمقدمي طلبات STEM OPT المشاركة في بدء العمل أو الأعمال التجارية الصغيرة طالما تم استيفاء جميع المتطلبات التنظيمية. يجب أن يكون صاحب العمل الذي يوقع على خطة التدريب هو نفس الجهة التي توظف الطالب وتوفر تجربة التدريب العملي.

تنص هذه المتطلبات على أن تظل الشركة في وضع جيد مع E-Verify ولديها الموارد اللازمة للامتثال لخطة التدريب المقترحة.

استكشف STEM OPT Hub للعثور على مزيد من المعلومات وموارد STEM OPT الإضافية للطلاب ومسؤولي المدارس وأصحاب العمل.


تقدير أولي لعدد التكاثر الأساسي لفيروس كورونا الجديد (2019-nCoV) في الصين ، من 2019 إلى 2020: تحليل قائم على البيانات في المرحلة الأولى من تفشي المرض

الخلفيات: ضرب التفشي المستمر للالتهاب الرئوي الناتج عن فيروس كورونا الجديد (2019-nCoV) مدينة رئيسية في الصين ، ووهان ، في ديسمبر 2019 ، ووصل بعد ذلك إلى مقاطعات / مناطق أخرى في الصين ودول أخرى. نقدم تقديرات لعدد التكاثر الأساسي ، R0، من 2019-nCoV في المرحلة الأولى من تفشي المرض.

أساليب: نظرًا لتأثير الاختلافات في معدل الإبلاغ عن المرض ، قمنا بتصميم منحنى الوباء للسلسلة الزمنية لحالات 2019-nCoV ، في الصين القارية من 10 يناير إلى 24 يناير 2020 ، من خلال النمو الأسي. مع معدل النمو الجوهري المقدر (γ) ، قدرنا R0 باستخدام الفواصل الزمنية التسلسلية (SI) لاثنين من مرضي فيروس كورونا المعروفين الآخرين ، وهما MERS و SARS ، كتقديرات تقريبية لـ SI المجهول الحقيقي.

الموجودات: تتبع بيانات الفاشية المبكرة النمو المتسارع إلى حد كبير. قدرنا أن متوسط ​​R0 تتراوح من 2.24 (95٪ CI: 1.96-2.55) إلى 3.58 (95٪ CI: 2.89-4.39) مرتبطة بزيادة 8 أضعاف إلى ضعفين في معدل الإبلاغ. لقد أظهرنا أن التغييرات في معدل التقارير تؤثر بشكل كبير على تقديرات R0.

استنتاج: متوسط ​​تقدير R0 بالنسبة لـ 2019-nCoV تتراوح من 2.24 إلى 3.58 ، وهي أكبر بكثير من 1. تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى إمكانية تسبب 2019-nCoV في تفشي المرض.

الكلمات الدالة: رقم الاستنساخ الأساسي لفيروس كورونا المستجد (2019-nCoV).

حقوق النشر © 2020 المؤلف (المؤلفون). تم النشر بواسطة Elsevier Ltd .. جميع الحقوق محفوظة.


ابق على اطلاع بأخبار ندواتنا المجانية عبر الإنترنت والموارد والمنتجات عبر الإنترنت.

استراتيجيات التدريس

يرجى إكمال هذا النموذج لتنزيل الدليل السريع للاستثمار في التعلم المبكر باستخدام تمويل ESSER

الرجاء تحديد العينة التي ترغب في الحصول عليها:

اتصل بنا

ندوات عبر الإنترنت عن الرعاية الواعية بالصدمات

جانيت بوزمانتييه
مستشار غير ربحي مقره تكساس
مدرب محترف

جانيت بوزمانتييه هي مستشارة مهنية مرخصة ومعالج زواج وعائلة مرخص ومعالج مسجّل باللعب. بصفتها مؤلفة حائزة على جوائز ، ومطوّرة منهج ، ومدرّبة ، ومدافعة عن الأطفال ، أنشأت جانيت ونفذت بنجاح مناهج تعليم منع إساءة معاملة الأطفال ، والعلاقة ، وتربية الأطفال ، والصحة العقلية ، والصدمات ، وانتحار الشباب. لعبت جانيت دورًا أساسيًا في إنشاء منظمة الأطفال المعرضين للخطر ، وهي منظمة للدفاع عن الأطفال في هيوستن ، وشغلت منصب المدير المؤسس لمركز الصحة السلوكية المدرسية في Mental Health America في هيوستن الكبرى. شاركت في تأليف كتاب (السنوات الأولى) عن تنمية الطفولة المبكرة وحصلت على لقب مدرب العام من قبل تكساس AEYC.

سيندي بوريير
المدير السابق لمحو الأمية الابتدائية ،
هيوستن ISD

بصفتها قارئة تكافح نصبت نفسها بنفسها ، بدأت سيندي بوريير حياتها المهنية كمدرس للتربية الخاصة وعملت مؤخرًا كمدير لمحو الأمية الابتدائية وخدمات المكتبات في منطقة مدرسة هيوستن المستقلة ، وهي أكبر منطقة تعليمية في ولاية تكساس. بصفتها مديرة إدارة محو الأمية بالإنابة ، بدأت سيندي جهدًا على مستوى القاعدة لتدريب المعلمين وتدريبهم ودعمهم في جهودهم لتقديم تعليم جيد للقراءة والكتابة لجميع الطلاب.


3.7 المؤامرات لاستكشاف البيانات

قم بتنزيل ملف pdf لشرائح المحاضرة لهذا الفيديو.

يعد تحليل البيانات الاستكشافية خطوة أساسية في تحليل البيانات ، ويعد تخطيط بياناتك بطرق مختلفة جزءًا مهمًا من هذه العملية. في هذا القسم ، سأركز على أساسيات رسم ggplot2 ، لكي تبدأ في إنشاء بعض المؤامرات لاستكشاف بياناتك. سيركز هذا القسم على صنع مفيد، عوضا عن ملفت للانتباه الرسوم البيانية ، نظرًا لأننا في هذه المرحلة نركز على استكشاف البيانات الخاصة بك بدلاً من تقديم النتائج للآخرين. في الأسبوع المقبل ، سأشرح المزيد حول كيفية تخصيص كائنات ggplot ، لمساعدتك في إنشاء مخططات للتواصل مع الآخرين.

ستستخدم جميع المؤامرات التي سنقوم بها اليوم حزمة ggplot2 (عضو آخر في tidyverse!). إذا لم يكن هذا مثبتًا لديك بالفعل ، فستحتاج إلى تثبيته. ستحتاج بعد ذلك إلى تحميل الحزمة في جلستك الحالية لـ R:

تتبع عملية إنشاء مخطط باستخدام ggplot2 اصطلاحات مختلفة قليلاً عن معظم التعليمات البرمجية التي رأيتها حتى الآن في R (على الرغم من أنها تشبه إلى حد ما فكرة الأنابيب التي قدمتها في الفصل الأخير). الخطوات الأساسية لإنشاء قطعة أرض باستخدام ggplot2 هي:

  1. أنشئ كائنًا من فئة ggplot ، مع تحديد الامتداد البيانات وبعض أو كل جماليات
  2. اضافه geoms وعناصر أخرى لإنشاء الحبكة وتخصيصها باستخدام +.

يمكنك إضافة عنصر واحد أو أكثر وعناصر أخرى لإنشاء مخططات تتراوح من بسيطة جدًا إلى مخصصة جدًا. في هذا الأسبوع ، سنركز على العناصر الجغرافية البسيطة والعناصر المضافة ، ثم نستكشف المزيد من التخصيص التفصيلي الأسبوع المقبل.

إذا وصل R إلى نهاية السطر ولم يكن هناك ما يشير إلى أن المكالمة لم تنته (على سبيل المثال ،٪ & gt٪ للأنابيب أو + لمخططات ggplot2) ، يفسر R ذلك كرسالة لتشغيل المكالمة دون قراءة المزيد الشفرة. الخطأ الشائع عند كتابة كود ggplot2 هو وضع + لإضافة geom أو عنصر في بداية السطر بدلاً من نهاية السطر السابق - في هذه الحالة ، سيحاول R تنفيذ المكالمة في وقت قريب جدًا. لتجنب الأخطاء ، تأكد من إنهاء السطور بعلامة + ، لا تبدأ السطور بها.

3.7.1 تهيئة كائن ggplot

الخطوة الأولى في إنشاء مخطط باستخدام ggplot2 هي إنشاء كائن ggplot. هذا الكائن ، في حد ذاته ، لن ينشئ مؤامرة مع أي شيء بداخله. بدلاً من ذلك ، يحدد عادةً إطار البيانات الذي تريد استخدامه وأي الجماليات سيتم تعيينها لأعمدة معينة من إطار البيانات هذا (يتم شرح الجماليات أكثر في القسم الفرعي التالي).

استخدم الاصطلاحات التالية لتهيئة كائن ggplot:

إطار البيانات هو المعلمة الأولى في استدعاء ggplot ، وإذا أردت ، يمكنك استخدام تعريف المعلمة مع هذا الاستدعاء (على سبيل المثال ، data = dataframe). يتم تعريف الجماليات في استدعاء دالة aes التي تُستخدم عادةً في استدعاء ggplot.

في حين أن استدعاء ggplot هو المكان الذي ستشاهد فيه غالبًا مكالمة aes ، يمكن أيضًا استخدام aes داخل المكالمات لإضافة geoms محددة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص إذا كنت ترغب في تعيين جماليات بشكل مختلف للجيوم المختلفة في قطعة الأرض الخاصة بك. سنرى بعض الأمثلة على هذا الاستخدام لـ aes أكثر في الأقسام اللاحقة ، عندما نتحدث عن تخصيص المؤامرات. يمكن أيضًا استخدام معلمة البيانات في مكالمات geom ، لاستخدام إطار بيانات مختلف عن الإطار المحدد عند إنشاء كائن ggplot الأصلي ، على الرغم من أن هذا يميل إلى أن يكون أقل شيوعًا.

3.7.2 جماليات الرسم

جماليات هي خصائص الحبكة التي يمكن أن تظهر عناصر معينة من البيانات. على سبيل المثال ، في الشكل 3.1 ، يُظهر اللون (يتم تعيينه إلى) الجنس ، ويظهر موضع x الارتفاع ، ويظهر موضع y الوزن في عينة مجموعة بيانات من قياسات الأطفال في نيبال.

الشكل 3.1: مثال على كيف يمكن لخصائص مختلفة لقطعة أرض أن تظهر عناصر مختلفة للبيانات. هنا ، يشير اللون إلى الجنس ، والموضع على طول المحور السيني يُظهر الارتفاع ، والموضع على طول المحور الصادي يُظهر الوزن. هذا المثال هو مجموعة فرعية من البيانات من مجموعة البيانات النيبالية في الحزمة البعيدة.

يمكن أيضًا إعطاء أي من هذه الجماليات قيمة ثابتة ، بدلاً من تعيينها لعنصر من البيانات. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون جميع النقاط باللون الأحمر ، بدلاً من إظهار الجنس.

تعتمد الجماليات المطلوبة للمخطط على أي من الجيومات (أكثر على تلك الموجودة في الثانية) التي تضيفها إلى المؤامرة. يمكنك معرفة الجماليات التي يمكنك استخدامها ل geom في قسم "Aesthetics" من ملف مساعدة geom (على سبيل المثال ،؟ geom_point). الجماليات المطلوبة مكتوبة بخط عريض في هذا القسم من ملف المساعدة بينما الاختيارية ليست كذلك. تشمل جماليات الحبكة الشائعة التي قد ترغب في تحديدها ما يلي:

شفرة وصف
x الموقف على المحور السيني
ذ الموقف على المحور ص
شكل شكل
اللون لون حدود العناصر
ملء لون العناصر من الداخل
بحجم بحجم
ألفا الشفافية (1: معتم 0: شفاف)
نوع الخط نوع الخط (على سبيل المثال ، متصل ، متقطع)

3.7.3 إضافة geoms

بعد ذلك ، ستحتاج إلى إضافة واحدة أو أكثر من المناطق الجغرافية لإنشاء قطعة الأرض. يمكنك إضافة هذه مع + بعد تعليمة ggplot لتهيئة كائن ggplot. بعض أنواع الجيوم الأكثر شيوعًا هي:

نوع المؤامرة وظيفة ggplot2
الرسم البياني (متغير رقمي واحد) مخطط_البيانات
مخطط الانتشار (متغيران رقميان) geom_point
Boxplot (متغير رقمي واحد ، ربما متغير عامل واحد) geom_boxplot
الرسم البياني الخطي (متغيران رقميان) geom_line

3.7.4 جماليات ثابتة

قم بتنزيل ملف pdf لشرائح المحاضرة لهذا الفيديو.

بدلاً من تعيين جمالية لعنصر من بياناتك ، يمكنك استخدام قيمة ثابتة لها. على سبيل المثال ، قد ترغب في جعل جميع النقاط خضراء ، بدلاً من وجود خريطة لونية حسب الجنس:

في هذه الحالة ، ستحدد تلك الجمالية عند إضافة geom ، خارج بيان aes. في R ، يمكنك تحديد شكل النقاط برقم. يوضح الشكل 3.2 الأشكال التي تتوافق مع الأرقام من 1 إلى 25 في الشكل الجمالي. يقدم هذا الشكل أيضًا مثالاً على الاختلاف بين اللون (الأسود لجميع هذه الأمثلة على النقاط) والتعبئة (الأحمر لهذه الأمثلة). يمكنك أن ترى أن بعض الأشكال النقطية تتضمن تعبئة (21 على سبيل المثال) ، بينما بعضها إما فارغ (1) أو صلب (19).

الشكل 3.2: أمثلة على الأشكال المقابلة لخيارات رقمية مختلفة لشكل الشكل الجمالي. بالنسبة لجميع الأمثلة ، يتم تعيين اللون على الأسود والتعبئة إلى الأحمر.

إذا كنت تريد تعيين اللون ليكون قيمة ثابتة ، فيمكنك القيام بذلك في R باستخدام سلاسل أحرف لألوان مختلفة. يعطي الشكل 3.3 مثالاً لبعض أنواع البلوز المختلفة المتوفرة في R. للعثور على روابط لقوائم ألوان R المختلفة ، ابحث في google "ألوان R" وابحث عن طريق "الصور".

الشكل 3.3: مثال على الظلال المتوفرة للأزرق في R.

3.7.5 إضافات مفيدة على قطعة الأرض

هناك أيضًا عدد من العناصر التي يمكنك إضافتها إلى كائن ggplot باستخدام +. هناك عدد قليل جدًا من المنتجات التي يتم استخدامها بشكل متكرر وهي:

جزء وصف
ggtitle عنوان قطعة الأرض
xlab ، ylab تسميات المحور س وص
xlim ، ylim حدود المحور x و y

3.7.6 مثال على مجموعة البيانات

بالنسبة للمخططات النموذجية ، سأستخدم مجموعة بيانات في الحزمة البعيدة تسمى nepali. هذا يعطي بيانات من دراسة عن صحة مجموعة من الأطفال النيباليين.

سأستخدم وظائف من dplyr و ggplot2 ، لذا يجب تحميلهما:

كل ملاحظة هي قياس واحد للطفل يمكن أن يكون هناك ملاحظات متعددة لكل طفل. لقد استخدمت الكود التالي لتحديد الأعمدة الخاصة بمعرف الطفل والجنس والوزن والطول والعمر فقط. لقد استخدمت أيضًا ميزة مميزة لتقييد مجموعة البيانات لتشمل قياسًا واحدًا فقط لكل تشيلي ، وهو القياس الأول للطفل في مجموعة البيانات.

بعد هذا التنظيف ، تبدو البيانات كما يلي:

3.7.7 الرسوم البيانية

قم بتنزيل ملف pdf لشرائح المحاضرة لهذا الفيديو.

تظهر الرسوم البيانية توزيع متغير واحد. لذلك ، يتطلب geom_histogram () جمالية رئيسية واحدة فقط ، x ، المتجه (الرقمي) الذي تريد إنشاء مدرج تكراري له. على سبيل المثال ، لإنشاء مدرج تكراري لارتفاعات الأطفال لمجموعة البيانات النيبالية (الشكل 3.4) ، قم بتشغيل:

الشكل 3.4: مثال أساسي لتخطيط الرسم البياني باستخدام ggplot2. يوضح هذا الرسم البياني توزيع الارتفاعات لأول قياسات مسجلة لكل طفل في مجموعة البيانات النيبالية.

إذا قمت بتشغيل الكود بدون وسيطات لعرض binwidth أو سلال في geom_histogram ، فستتلقى رسالة تقول “stat_bin () باستخدام الصناديق = 30. اختر قيمة أفضل مع binwidth. ". هذه الرسالة تقول فقط أنه تم استخدام عدد افتراضي من الحاويات لإنشاء الرسم البياني. يمكنك استخدام الوسائط لتغيير عدد الحاويات المستخدمة ، ولكن غالبًا ما يكون هذا الإعداد الافتراضي جيدًا. قد تحصل أيضًا على رسالة تفيد بإزالة الملاحظات ذات القيم المفقودة.

يمكنك إضافة بعض العناصر إلى المدرج التكراري الآن لتخصيصه قليلاً. على سبيل المثال (Figureref ()) ، يمكنك إضافة عنوان شكل (ggtitle) وتسميات أوضح لمحور x (xlab). يمكنك أيضًا تغيير نطاق القيم المعروضة بواسطة المحور x (xlim).

الشكل 3.5: مثال على إضافة عناصر ggplot لتخصيص مدرج تكراري.

يحتوي geom geom_histogram أيضًا على وسيطة خاصة لتعيين عدد عرض الصناديق المستخدمة في الرسم البياني. شكل ?? يوضح مثالاً لكيفية استخدام وسيطة bins لتغيير عدد الحاويات المستخدمة في إنشاء مدرج تكراري للارتفاع لمجموعة البيانات النيبالية.

الشكل 3.6: مثال على استخدام وسيطة bins لتغيير عدد الحاويات المستخدمة في الرسم البياني.

وبالمثل ، يمكن استخدام وسيطة binwidth لتعيين عرض الحاويات. يوضح الشكل 3.7 مثالاً على استخدام هذه الوظيفة لإنشاء رسم بياني لارتفاعات الأطفال النيباليين بعروض ثنائية 10 سنتيمترات (لاحظ أن هذه الوسيطة مضبوطة في نفس وحدات المتغير x).

الشكل 3.7: مثال على استخدام وسيطة binwidth لتعيين عرض كل حاوية مستخدمة في الرسم البياني.

3.7.8 مخططات مبعثرة

يوضح مخطط الانتشار كيف يتغير أحد المتغيرات بينما يتغير الآخر. يمكنك استخدام geom_point geom لإنشاء مخطط مبعثر. على سبيل المثال ، لإنشاء مخطط مبعثر للارتفاع مقابل العمر للبيانات النيبالية (الشكل 3.8) ، يمكنك تشغيل الكود التالي:

الشكل 3.8: مثال على إنشاء مخطط مبعثر. يوضح مخطط الانتشار هذا العلاقة بين ارتفاعات الأطفال والأوزان ضمن مجموعة البيانات النيبالية.

مرة أخرى ، يمكنك استخدام بعض الخيارات والإضافات لتغيير مظهر الحبكة. على سبيل المثال ، لإضافة عنوان وتغيير تسميات المحور س وص وتغيير لون النقاط وحجمها على مخطط الانتشار (الشكل 3.9) ، يمكنك تشغيل:

الشكل 3.9: مثال على إضافة عناصر ggplot لتخصيص مخطط مبعثر.

يمكنك أيضًا محاولة تعيين متغير آخر في مجموعة البيانات على جمالية اللون. على سبيل المثال ، لاستخدام اللون لإظهار جنس كل طفل في مخطط التشتت (الشكل 3.10) ، يمكنك تشغيل:

الشكل 3.10: مثال على تعيين اللون لعنصر من البيانات في مخطط مبعثر.

3.7.9 Boxplots

يمكن استخدام Boxplots لإظهار توزيع متغير مستمر. لإنشاء مربع ، يمكنك استخدام geom_boxplot geom. لرسم مخطط مربع لمتغير واحد مستمر ، يمكنك تعيين هذا المتغير إلى y في استدعاء aes ، وتعيين x إلى الثابت 1. على سبيل المثال ، لإنشاء مخطط مربع لأطوال الأطفال في مجموعة البيانات النيبالية (الشكل 3.11) ، يمكنك تشغيل:

الشكل 3.11: مثال على إنشاء boxplot. يوضح المثال توزيع بيانات الارتفاع للأطفال في مجموعة البيانات النيبالية.

يمكنك أيضًا إنشاء boxplots منفصلة ، واحدة لكل مستوى من العوامل (الشكل 3.12). في هذه الحالة ، ستحتاج إلى تضمين جماليتين (x و y) عند تهيئة كائن ggplot. المتغير y هو المتغير الذي سيتم عرض التوزيع له ، ويجب أن يكون المتغير x منفصلًا (قاطع أو TRUE / FALSE) ، وسيتم استخدامه لتجميع المتغير. يجب أيضًا تحديد متغير x هذا كمتغير التجميع ، باستخدام المجموعة داخل الاستدعاء الجمالي.

الشكل 3.12: مثال على إنشاء مربعات منفصلة ، مقسومة على متغير تجميع فئوي في البيانات.


الفصل 7 عروض xaringan

لقد قدمنا ​​بعض تنسيقات عرض HTML5 في الفصل الرابع زارينقان package (Xie 2021e) هو امتداد R Markdown يعتمد على ملاحظات مكتبة JavaScript.js (https://remarkjs.com) لإنشاء عروض HTML5 بأسلوب مختلف. انظر الشكل 7.1 للحصول على شريحتين نموذجيتين.

الشكل 7.1: شريحتان نموذجيتان تم إنشاؤهما من حزمة xaringan.

جاء اسم "xaringan" من الشارينقان (http://naruto.wikia.com/wiki/Sharingan) في المانجا والأنيمي الياباني "ناروتو". تم اختيار الكلمة عمدًا بحيث يصعب نطقها لمعظم الناس (إلا إذا كنت قد شاهدت الأنمي) ، لأن مؤلفها (أنا) أحب الأسلوب كثيرًا ، وكان قلقًا من أن يصبح شائعًا للغاية. 8 كان الاهتمام ساذجًا إلى حد ما ، لأن النمط قابل للتخصيص للغاية في الواقع ، وبدأ المستخدمون في المساهمة بمزيد من السمات في الحزمة لاحقًا.

ال زارينقان تعتمد الحزمة على ملاحظات مكتبة جافا سكريبت. js (https://remarkjs.com) لا يدعم إلا Markdown ، و زارينقان أضاف دعم R Markdown بالإضافة إلى الأدوات المساعدة الأخرى لتسهيل إنشاء الشرائح ومعاينتها.

يمكنك معرفة المزيد حول قصص الخلفية واستخدام ملف زارينقان package from the documentation at http://slides.yihui.name/xaringan/, which is actually a set of slides generated from xaringan. You may also read a potentially biased blog post of mine to know why I preferred xaringan / remark.js for HTML5 presentations: https://yihui.name/en/2017/08/why-xaringan-remark-js/.

مراجع

The main reason I stopped using LaTeX Beamer slides was because of its popularity: when you attend academic conferences, you see Beamer slides everywhere.↩︎


Statistics With R

&ldquoStatistics with R is easily the most accessible and almost fun introduction to statistics and R that I have read. Even the most hesitant student is likely to embrace the material with this text.&rdquo

&mdashDavid A.M. Peterson, Department of Political Science, Iowa State University

Drawing on examples from across the social and behavioral sciences, Statistics with R: Solving Problems Using Real-World Data introduces foundational statistics concepts with beginner-friendly R programming in an exploration of the world&rsquos tricky problems faced by the &ldquoR Team&rdquo characters. Inspired by the programming group &ldquoR Ladies,&rdquo the R Team works together to master the skills of statistical analysis and data visualization to untangle real-world, messy data using R. The storylines draw students into investigating contemporary issues such as marijuana legalization, voter registration, and the opioid epidemic, and lead them step-by-step through full-color illustrations of R statistics and interactive exercises.


The GRE General Test is accepted at thousands of graduate, business and law schools.

To advance quality and equity in education by providing fair and valid assessments, research and related services. Our products and services measure knowledge and skills, promote learning and performance, and support education and professional development for all people worldwide.

Copyright © 2021 by ETS. كل الحقوق محفوظة.
All trademarks are the property of their respective owners.


This chart summarizes the counts and rates of confirmed COVID-19 cases and tests performed in MA by county over the past 14 days. Congregate care and long term care facilities use the County Level Positivity Rates found in this chart to determine whether a sample of staff in their facility or all staff need to be tested as part of the surveillance testing programs.

The daily and weekly COVID-19 Vaccine Reports feature information on COVID-19 vaccine supply distribution, administration, and other data for Massachusetts.


شاهد الفيديو: بطاقات التعلم الذاتي: بطاقة 9 الارتفاع في الاشكال الهندسية . رياضيات الصف السادس (شهر اكتوبر 2021).