Gráficos

Gráficos de mosaico: ¿sí o no?

Los gráficos de mosaico son cosas parecidas a

Mosaic-big

que sirven para representar tablas bidimensionales (como en el ejemplo anterior) o multidimensionales, como en mosaic_titanic

Hay más al respecto sobre este tipo de gráficos aquí.

Personalmente, los utilizo bastante como herramienta exploratoria. En particular, usando Mondrian. Mondrian permite crear estos y otros tipos de gráficos similares (p.e., estos) de manera, además, interactiva.

Me gustan porque permiten representar simultáneamente muchas variables. Pero tengo mis reservas: casi siempre me resultan difíciles de interpretar y también, mucho más, de explicar.

Una de gráficos casi artísticos con R

Hoy traigo una selección a cuatro páginas en que podréis encontrar gráficos casi artísticos creados con R. En la primera de ellas se construye el fractal de Collatz.

En las dos siguientes, los autores construyen animaciones. Una de ellas para ilustrar el mecanismo de la regresión local y el segundo para crear figuras en 3D.

London

Y el último, trata de mapas. En particular, de cómo sobreimponer sobre ellos datos de rutas.

Graficaca en Gas Natural Fenosa

Hoy he querido entrar a la página de Gas Natural Fenosa para echarles un vistazo a mis facturas y he encontrado el siguiente y magnífico ejemplar de graficaca:

consumo_electricidad_fenosa

Es un compendio de todas las cosas que no hay que hacer para representar datos gráficamente. Lo más grave que tiene es que las barras no corresponden a meses sino a periodos de duración desigual e indefinida. No hay forma de ver una evolución ni de realizar una comparación.

Mapas: cosas casi increíbles que pueden hacerse con R

Nunca pude ser un erizo. Lo intenté durante años y acabé en el sicólogo. Si el cuerpo me hubiese dado, ahora, tal vez, como algunos compañeros de promoción, sería un experto en un área diminuta del conocimiento y corregiría exámenes los fines de semana. Descubrí con tiempo y muchas sesiones de a 60 euros la hora que había nacido para ser un zorro, un merodeador que olisquea aquí y allá.

Una lectura superficial de estas páginas que escribo puede dar la impresión de que contienen conocimientos profundos (¡ojalá!). Una lectura profunda, que contiene superficialidades (¡convengo!). Son obra de un zorro.

"Beautiful evidence", de Tufte

Acabo de leer Beautiful Evidence, el último de los libros de E. Tufte y voy a recoger aquí unas notas sobre él mismo. Espero que sirvan tanto a los interesados en el asunto como a mí mismo.

El libro consta de nueve capítulos prácticamente independientes entre sí. Los dos últimos son perfectamente prescindibles: están a medio caballo entre el autobombo y el márqueting; parece que Tufte es también escultor y no pierde ocasión de darlo a conocer. Tal vez por si entre nosotros sus lectores pudiera haber algún marchante de arte.

Selección de enlaces: redes sociales, gráficos con R, ofertas de trabajo y p-valores

Acá va otra selección de cuatro enlaces relevantes –que no necesariamente nuevos— de la semana. El primero, Using Metadata to find Paul Revere recoge —a modo de historia que algunos encontrarán amena— una aplicación de rudimentos del álgebra lineal al análisis de redes sociales. Dada una matriz de incidencia A (personas que pertenecen a clubes) es posible calcular índices de proximidad entre personas (o entre clubes) calculando no más AA'. El resto hasta ganar el premio de Netflix es pura heurística.

Diagramas de caja, 44 años después

Efectivamente, 44 años después de que Tukey describiese su schematic plot, los diagramas de caja no han calado en el gran público. Dado que dichos diagramas son la representación más simple que se me ocurre de una distribución de probabilidad, me temo que es síntoma de un mal mayor: que no estamos preparados para aceptar que los fenómenos no están perfectamente parametrizados y sino sujetos a errores, oscilaciones, perturbaciones, errores e imprevistos.

Muestreos aleatorios sobre la península Ibérica, por ejemplo

El problema fue sugerido por Eloy Ortiz en un mensaje a r-help-es. Quería saber cómo muestrear aleatoriamente (i.e., uniformemente) puntos sobre una región de la superficie terrestre delimitada por su bounding box (i.e., las coordenadas que definen un rectángulo sobre la esfera).

Obviamente, no vale con muestrear latitud y longitud uniformemente: el área comprendida entre dos meridianos cerca del ecuador es mayor que la comprendida entre otros dos más próximos al polo. Los husos se estrechan lejos del ecuador.