Testing von R Paketen

Markus Berroth Blog

Der letzte Blogbeitrag zeigte warum Testing sinnvoll ist und wie sich der Workflow für einzelne Skripte mit dem testthat-Package gestalltet. Dieser Beitrag soll sich um die Integration von Unit-Testing für eigene Pakete drehen. Set-Up Der einfachste Weg, um Unit-Testing mit dem testthat-Package einzurichten ist devtools::use_testthat() laufen zu lassen. Dies bewirkt mehrere Dinge: Es erzeugt das Verzeichnis tests/testthat. Es fügt testthat …

Fehlerbehandlung in R – Handhabung von Ausnahmen mit trycatch

Markus Berroth Blog, Data Science, Statistik

Der vorherige Teil der Reihe drehte sich um die Handhabung von unerwarteten Fehlern und Bugs. Doch manchmal erwartet man das Auftreten von Fehlern, beispielsweiße falls man das gleiche Modell für mehrere Datensätze anwenden möchte. Dabei kann unter anderem der Fehler auftreten, dass das Modell aufgrund von fehlender Varianz nicht geschätzt werden kann. In diesem Fall möchte man nicht, dass durch …

Fehlerbehandlung in R – Debugging mit RStudio Teil 2

Markus Berroth Blog, Data Science, Statistik

Nachdem der erste Teil die unterschiedlichen Aktivierungsmöglichkeiten für den Debugger behandelt hat, dreht sich der zweite Teil um effizientes Debugging. „Debugging is like being the detective in a crime movie where you are also the murderer.”(1) … und manchmal erinnert man sich nicht mal die Tat begangen zu haben. Im Folgenden werden wir die Debugging-Features von RStudio an einem einfachen …

True or False

Der p-Wert und die False Discovery Rate

Jakob Gepp Blog, Statistik

Zum Überprüfen von Hypothesen werden meist p-Werte verwendet. Doch häufig werden diese falsch interpretiert oder gar so lange bearbeitet, bis etwas „signifikant“ ist. Letzteres wird auch p-Hacking genannt. Die Frage ist nun, was genau sagen p-Werte aus? Definition Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein beobachtetes Ergebnis, unter der Annahme die Nullhypothese ist korrekt, mindestens so extrem ausfällt wie es …

Fehlerbehandlung in R: Debugging mit RStudio

Markus Berroth Blog, Data Science, Statistik

In der Blog-Reihe „Fehlerbehandlung in R“ geht es um effizientes und systematisches Überprüfen von R-Code. Den Beginn macht das Finden von Fehlern durch Debugging, weiter geht es mit der Handhabung von Fehlern und endet mit Unit-Testing, das zum Überprüfen von korrekter Funktionalität von R-Code dient. Die Reihe startet mit Debugging in R, wobei Debugging ein breitgefächertes Thema ist. Dieser Artikel …