文本分析及其它

.github/workflows/quarto-book-macos.yaml

@@ -11,15 +11,15 @@ jobs:
     runs-on: macos-13
     env:
       GITHUB_PAT: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
-      CMDSTAN_VERSION: "2.33.1"
+      CMDSTAN_VERSION: "2.34.0"
       RETICULATE_PYTHON_ENV: /opt/.virtualenvs/r-tensorflow
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Install Quarto
         uses: quarto-dev/quarto-actions/setup@v2
         with:
-          version: 1.4.527
+          version: 1.4.545
 
       - uses: r-lib/actions/setup-r@v2
         with:
@@ -60,6 +60,8 @@ jobs:
           virtualenv -p /usr/bin/python3 $RETICULATE_PYTHON_ENV
           source $RETICULATE_PYTHON_ENV/bin/activate
           pip3 install -r docker/requirements.txt
+          python -m spacy download en_core_web_sm
+          python -m spacy download zh_core_web_sm
           deactivate
 
       - name: Install LaTeX packages
@@ -74,6 +76,8 @@ jobs:
       - name: Reinstall R packages from source
         run: |
           install.packages(c("Matrix", "MatrixModels", "rjags", "lme4", "TMB", "glmmTMB"), repos = "https://cran.r-project.org/", type = "source")
+          if(!require('remotes')) install.packages('remotes')
+          remotes::install_github("tidyverse/ggplot2", ref = remotes::github_pull("5592"))
         shell: Rscript {0}
 
       - name: Render Book

.github/workflows/quarto-book-ubuntu.yaml

@@ -11,15 +11,15 @@ jobs:
     runs-on: ubuntu-22.04
     env:
       GITHUB_PAT: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
-      CMDSTAN_VERSION: "2.33.1"
+      CMDSTAN_VERSION: "2.34.0"
       RETICULATE_PYTHON_ENV: /opt/.virtualenvs/r-tensorflow
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Install Quarto
         uses: quarto-dev/quarto-actions/setup@v2
         with:
-          version: 1.4.527
+          version: 1.4.545
 
       - uses: r-lib/actions/setup-r@v2
         with:
@@ -42,6 +42,8 @@ jobs:
           virtualenv -p /usr/bin/python3 $RETICULATE_PYTHON_ENV
           source $RETICULATE_PYTHON_ENV/bin/activate
           pip3 install -r docker/requirements.txt
+          python -m spacy download en_core_web_sm
+          python -m spacy download zh_core_web_sm
           deactivate
 
       - name: Setup CmdStan
@@ -71,6 +73,8 @@ jobs:
       - name: Reinstall R packages from source
         run: |
           install.packages(c("Matrix", "MatrixModels", "rjags", "lme4", "TMB", "glmmTMB"), repos = "https://cran.r-project.org/", type = "source")
+          if(!require('remotes')) install.packages('remotes')
+          remotes::install_github("tidyverse/ggplot2", ref = remotes::github_pull("5592"))
         shell: Rscript {0}
 
       - name: Setup magick

DESCRIPTION

@@ -72,6 +72,7 @@ Imports:
     HistData,
     hglm,
     INLA (>= 23.9.9),
+    jiebaR,
     knitr (>= 1.44),
     lars,
     latticeExtra,
@@ -116,12 +117,14 @@ Imports:
     scs,
     sf (>= 1.0.9),
     showtext,
+    spacyr,
     spaMM,
     spdep,
     splancs,
     spatstat,
     stars (>= 0.6.0),
     tensorflow,
+    text2vec,
     tidycensus,
     tidygraph,
     titanic,

README.md

@@ -23,12 +23,12 @@
     -   分类数据的分析
 -   数据建模
     -   网络分析（R 语言社区开发者协作网络）
-    -   时序分析（美团股价收益波动率建模）
-    -   空间分析（预测核辐射强度的分布）
+    -   时序分析（美团股价收益率的风险建模）
+    -   空间分析（预测核辐射强度的空间分布）
 -   优化建模
-    -   统计计算
-    -   数值优化
-    -   优化问题
+    -   统计计算（统计模型与优化问题的关系）
+    -   数值优化（线性、非线性、约束和无约束）
+    -   优化问题（TSP 问题、投资组合问题等）
 -   贝叶斯建模
     -   概率推理框架
     -   广义线性模型

analyze-areal-data.qmd

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 区域数据分析 {#sec-analyze-areal-data}
+# 空间区域数据分析 {#sec-analyze-areal-data}
 
 ## 苏格兰唇癌数据分析 {#sec-scotland-lip-cancer}
 
@@ -21,7 +21,7 @@
 
 响应变量服从泊松分布
 
--   BYM-INLA [@blangiardo2013;@moraga2020]
+-   BYM-INLA [@blangiardo2013; @moraga2020]
 -   BYM-Stan [@morris2019; @donegan2022; @cabral2022]
 
 记录 1975-1986 年苏格兰 56 个地区的唇癌病例数，这是一个按地区汇总的数据。

analyze-spatial-data.qmd

@@ -1,12 +1,12 @@
-# 预测核辐射强度的分布 {#sec-nuclear-pollution-concentration}
+# 空间点参考数据分析 {#sec-nuclear-pollution-concentration}
 
 ```{r}
 #| echo: false
 
 source("_common.R")
 ```
 
-本章内容属于空间分析的范畴，空间分析的内容十分广泛，本章仅以一个模型和一个数据简略介绍。一个模型是空间广义线性混合效应模型，空间广义线性混合效应模型在流行病学、生态学、环境学等领域有广泛的应用，如预测某地区内的疟疾流行度分布，预测某地区 PM 2.5 污染物浓度分布等。一个数据来自生态学领域，数据集所含样本量不大，但每个样本收集成本不小，采集样本前也都有实验设计，数据采集的地点是预先设定的。下面将对真实数据分析和建模，任务是预测核辐射强度在朗格拉普岛上的分布。
+本章内容属于空间分析的范畴，空间分析的内容十分广泛，主要分三大块，分别是空间点参考数据分析、空间点模式分析和空间区域数据分析。本章仅以一个模型和一个数据简略介绍空间点参考数据分析。一个模型是空间广义线性混合效应模型，空间广义线性混合效应模型在流行病学、生态学、环境学等领域有广泛的应用，如预测某地区内的疟疾流行度分布，预测某地区 PM 2.5 污染物浓度分布等。一个数据来自生态学领域，数据集所含样本量不大，但每个样本收集成本不小，采集样本前也都有实验设计，数据采集的地点是预先设定的。下面将对真实数据分析和建模，任务是预测核辐射强度在朗格拉普岛上的分布。
 
 ## 数据说明 {#sec-rongelap-data}
 
@@ -900,7 +900,8 @@ p3 <- ggplot() +
   theme_bw() +
   labs(x = "横坐标（米）", y = "纵坐标（米）", fill = "辐射强度") +
   theme(
-    legend.position = c(0.75, 0.1),
+    legend.position = "inside",
+    legend.position.inside = c(0.75, 0.1),
     legend.direction = "horizontal",
     legend.background = element_blank()
   )