R

I.

Una vulnerabilidad asociada a R y un análisis sobre la intrahistoria de la misma. Se refiere a la importación acrítica de ficheros binarios de datos en R, en el que un agente malicioso puede haber insertado código que no quieres ver corriendo en tu máquina.

II.

Hay gente que busca asociaciones en tablas con millones de celdas, la mayor parte de las cuales tienen valores 0 o 1. Es un problema con la peor de las pintas del mundo, pero hay artículo y código.

I.

El artículo Locally Adaptive Tree-Based Thresholding Using the treethresh Package in R describe una versión sofisticada de un truco que suelo usar para detecter cambios de régimen, etc., en series temporales:

• Quieres modelar una serie temporal
• Pero hay motivos para pensar que en realidad es la concatenación de varias series temporales distintas, con regímenes distintos.
• Quieres filtrar y quedarte con la representativa de hoy (y el corto plazo vendiero).
• Luego usas árboles más o menos como en el artículo.

II.

Lo que se cuenta aquí me gusta y no me gusta:

Todo eso que se conoce como ANOVA tiene, a lo más, interés histórico. Se puede hacer más y mejor con igual o menor esfuezo. ¿Cómo? Aplicando lo que se cuenta aquí.

Nota: Interés histórico no significa no interés: muchas veces existe un solapamiento importante entre el orden histórico de los conceptos y el orden en que es más natural aprenderlos (o enseñarlos).

Motivado por esta entrada construí

usando

muns <- st_read("data/CifraPob2023.shp")
peninsula <- muns[muns$ccaa != 'Canarias',]
plot(peninsula["pob_23"])
peninsula <- st_transform(peninsula, 25830)


peninsula_dorling <- cartogram_dorling(
  x = peninsula,
  weight = "pob_23",
  k = 0.2,
  itermax = 100)

plot(peninsula_dorling["pob_23"])

sobre unos datos que ya no recuerdo de dónde bajé. La única línea no autoexplicativa del código es

peninsula <- st_transform(peninsula, 25830)

que transforma las coordenadas originales de los datos en coordenadas proyectadas (o, más bien, las coordenadas proyectadas que rigen en la zona peninsular). El 25830 en cuestión me lo chivó un LLM.

I.

¿Que solo me haya enterado que existe la función coplot en R en 2024? Se habla de ella aquí y aquí. En el fondo, son los pequeños múltiplos de toda la vida con algunas pequeñas diferencias interesantes.

II.

Nota para mí: en mi próximo proyecto de predicción (de series temporales), acudir a Open Forecasting y darle una oportunidad antes y en lugar de aterrizar por inercia, por defecto y por pereza en Forecasting: Principles and Practice.

En una entrada anterior hablé de la curva de Laffer y de la predisposición a trabajar en los últimos meses del año. En esta quiero abundar sobre el asunto ilustrando cómo evolucionan los tipos marginales del IRPF por mes.

Porque la idea de los impuestos progresivos es que pague más no solo en términos absolutos sino también relativos, quien más gane. Pero la gente no tiene todos sus ingresos el día 31 de diciembre sino que los va acumulando a lo largo del año. Al final de enero está todavía en los tramos más bajos del IRPF, así que su IRPF marginal es minúsculo. Pero conforme avanza el año, su IRPF marginal va aumentando.

El contexto es, esencialmente, la creación de modelos lineales —no necesariamente los clásicos—, aunque la discusión podría extenderse más allá. Una cosa que nos suelen enseñar los libros es que si en un modelo de la pinta

y ~ t + g

(donde t es un tratamiento y g es algún tipo de grupo) nos da por introducir una interacción (en este caso solo cabe t*g) tenemos necesariamente que incluir los efectos individuales t y g so pena de incurrir en una larga retahíla de pecados estadísticos. La admonición suele venir seguida de una discusión que, admito, nunca he acabado de comprender.

I.

En primer lugar, no voy a hablar de números aleatorios sino seudoaleatorios. Resumiéndolo todo mucho, un generador de números seudoaleatorios (PRNG en lo que sigue) es una función que a partir de una secuencia fácilmente adivinable (p.e., 0, 1, 2,…) genera otra de números con apariencia aleatoria.

Los números de la secuencia adivinable constituirían los distintos estados del PRNG. En R, Python y otros lenguajes populares, el generador de números aleatorios hace dos cosas: generar un número aleatorio y actualizar el estado.

… muchas cosas serían muy distintas hoy en día. Hoy quiero elaborar sobre su artículo de 1900 X. On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling famoso por nada menos que introducir el concepto de p-valor y el el uso de la $\chi^2$ para medir la bondad de ajuste.

¿Dejar morir pxR? He ahí la cuestión.

pxR es un paquete de R en CRAN en el que figuro como mantenedor. Es un subproducto de mis antiguas inclinaciones hacia el procomún. Me fue útil para alguna que otra actividad inútil.

El paquete sirve para importar a R datos en el formato Px. Este formato fue concebido en una época en la que aún no existían cosas mejores y mejor pensadas —XML, JSON, datos tidy, etc.—, los ficheros se intercambiaban en disquette (¿se escribía así? ya no recuerdo bien) y casi todo el mundo usaba Windows. Era lo que había y hay que entenderlo; de otra manera, no se comprende casi ninguna de las decisiones de diseño del formato. Que, por otra parte, parece basado en la siguiente pareja de principios funcionales: