Observations on zero imputation behaviour in megastudy
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- r
调研方向
Reproduce the behavior in the megastudy with the Iowa State Mosquito Surveillance, January 2012, and Culiseta inornata filters, using a floating time series plot binned by week. Compare the plot before and after adding Aedes vexans, then deselecting it in marker config. Done means the zero-imputation behavior no longer changes based on data remaining in the subset.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
The imputation of the missing zeroes looks good but at the moment it depends on the data in the subset.
Here is the megastudy with the following filters:
Study->Institution = Iowa State Mosquito Surveillance
Collection->Start date = 2012-01-01 to 2012-01-31
Sample->Species = Culiseta inornata
Make a floating time series plot and bin by week (auto zoom x-axis)
Now if we add the most common species (in N. America) to the filter
Sample->Species = Culiseta inornata + Aedes vexans
We get this
Now we can go to the marker config and deselect Aedes vexans, so that we only see the Culiseta inornata numbers (though the Aedes vexans data is still in the subset and gets sent to the lineplot plugin)
- 主要语言
- R
- 星标
- 1
- 派生
- 0
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
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