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Correlación Bootstrapped para datos anidados usando Tidymodels

29 Jul, 2023 Programación

Tengo un conjunto de datos mensuales (enero – diciembre) para clima y rendimiento de cultivos. Estos datos se recopilan durante varios años (2002 – 2019). Mi objetivo es obtener el coeficiente de correlación con bootstrap de la relación entre la temperatura en cada mes y la brecha de rendimiento.

Aquí están los datos y el código.


Cargar bibliotecas:

library(readxl)
library(tidyverse)
library(tidymodels)

> Método S3 registrado sobreescrito por 'tune':
>   método                   desde
>   required_pkgs.model_spec parsnip

library(reprex)

datos:

ww_wt <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/MohsinRamay/yieldgap/main/ww_wt.csv")

> Nombres nuevos:
> * `` -> ...1
> Filas: 1924 Columnas: 20
> -- Especificación de columna ----------------------------------------------
> Delimitador: ","
> chr   (3): ID, Location, Month
> dbl  (16): ...1, Year, Latitude, Longitude, YieldTrt, YieldUntrt, Mildew, Ye...
> date  (1): Date
>
> use spec () para recuperar la especificación completa de columna para estos datos.
> Especifique los tipos de columna o establezca show_col_types = FALSE para suprimir este mensaje.

ww_wt %> 
  select(Year, Month, gap, temp) %> 
  head()

> # Una tibble: 6 x 4
>    Year Month       gap  temp
>  <dbl> <chr>     <dbl> <dbl>
> 1  2002 September 0.282 13.6
> 2  2002 October   0.282 13.3
> 3  2002 November  0.282  7.07
> 4  2002 December  0.282  3.44
> 5  2002 January   0.282  5.61
> 6  2002 February  0.282  6.93

Realizando el bootstrapping:

set.seed(123)

ww_wt %> 
  select(Year, Month, gap, temp) %> 
  nest(data = -c(Month)) %> 
  mutate(boots = map(data, ~bootstraps(.x, times = 100, apparent = FALSE))) %> 
  unnest(boots) %> 
  mutate(correlations = map(splits, ~cor.test(.x$gap, .x$temp), tidied = map(correlations, tidy)))

> Error: Problema con la columna mutate() correlations.
> i correlations = map(...).
> x 'x' debe ser un vector numérico
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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    El mensaje de error indica que hay un problema con el tipo de dato de la variable x. En este caso, x se está pasando a cor.test() como gap o como temp. cor.test() requiere entradas numéricas, pero parece que los tipos de datos de estas variables no son numéricos.

    Para solucionar este problema, podemos convertir gap y temp a numéricos antes de ejecutar la prueba de correlación. Aquí tienes un fragmento de código actualizado:

    set.seed(123)

ww_wt %>% 
  select(Year, Month, gap, temp) %>% 
  nest(data = -c(Month)) %>% 
  mutate(boots = map(data, ~bootstraps(.x, times = 100, apparent = FALSE))) %>% 
  unnest(boots) %>% 
  mutate(correlations = map(splits, ~{
    # convertir gap y temp a numéricos
    gap_numeric <- as.numeric(.x$gap)
    temp_numeric <- as.numeric(.x$temp)

    # realizar la prueba de correlación
    cor.test(x = gap_numeric, y = temp_numeric) %>% 
      tidy()
  })) %>%
  select(Month, correlations)

    Esto debería producir los coeficientes de correlación bootstrap entre la temperatura y la brecha de rendimiento para cada mes.

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