В биоинформатике большая часть моей работы выполняется в R. R детерминирован: одни и те же вычисления на одних и тех же данных каждый раз дают один и тот же ответ. Языковая модель этого не делает. Эта разница заставляет людей нервничать, но она следует за семьей...
В биоинформатике большая часть моей работы выполняется в R. R детерминирован: одни и те же вычисления на одних и тех же данных каждый раз дают один и тот же ответ. Языковая модель этого не делает.
Эта разница заставляет людей нервничать, но она следует знакомой закономерности в научных вычислениях.
Возьмите что-нибудь маленькое, например, значение p.
Вручную вы выбираете тест, вычисляете статистику, находите нужную напечатанную таблицу, определяете свои степени свободы, интерполируете строки и сообщаете, что p где-то ниже 0,05. Большая часть работы — арифметика и поиск.
С калькулятором арифметика уходит. Вы по-прежнему выбираете тест и читаете таблицу.
В R вы пишете одну строку. t.test(x, y) возвращает значение p, доверительный интервал и проверенную альтернативную гипотезу.
Что выдерживает каждый из этих шагов, так это та часть, которая всегда была трудной: выбор правильного теста, проверка того, верны ли его предположения для ваших данных, замечание, что вы собираетесь провести тысячи сравнений и необходимость внесения в них поправок, и знание того, что это число дает, а что не дает вам права говорить. Ручной труд стал дешевым. Решение стало всей работой.
Никто не утверждает, что пользователи R не являются настоящими статистиками, потому что