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Cartogramas "de Dorling"

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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).

Cortos (casi todos sobre R)

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.

La progresividad fiscal: una perspectiva temporal

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.

¿De dónde vienen las interacciones?

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.

Números aleatorios, estado interno y su relación con el paralelismo

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.

Si Pearson hubiese tenido un ordenador como el mío...

… 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?

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¿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.

Código para resolver "wordles" en español

Este soy yo hoy mismo: Este es mi script: carlos@tiramisu:~$ wordle señor Intento 1 -> seria Quedan 2 opciones. Las más populares son: señor : 228.79 segur : 0.23 Intento 2 -> señor Solución en 2 intentos: señor Mi pequeño script tiende a ganarme. Lo cual me satisface enormemente. En caso de que a alguien le interese, puede bajárselo de aquí. Existen dos versiones que implementan el mismo algoritmo, una en R y otra en Python.

Nueva "edición" de mi libro de R

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Acabo de subir —que suena menos pomposo que publicar— la primera versión de la segunda edición de mi libro de R. Los cambios con respecto a la primera son: He migrado a Quarto. Algunas correcciones, sobre todo en bloques de código que dejaron de funcionar por hacer llamadas a servicios que han desaparecido (o, como Google Maps, han cambiado el método de suscripción). Algún material nuevo, sobre todo relacionado con dplyr y el tidyverse.

Funciones de enlace "por defecto" en (ciertos) GLMs

Después de publicar Una regresión de Poisson casi trivial con numpyro me riñeron por usar la identidad como función de enlace en la regresión de Poisson. Es decir, por especificarlo como $$\lambda_t = a + b t$$ en lugar del estándar $$\lambda_t = \exp(a + b t).$$ Hay varias cosas bastante bien conocidas y una que lo es bastante menos —y que resulta mucho más paradójica— que decir al respecto.

"Denoising diffusion" en una dimensión (entre otras simplificaciones)

I. Motivación e introducción Denoising diffusion —DD en lo que sigue— es uno de los principales ingredientes del archipopular stable diffusion. Es un algoritmo que se usa fundamentalmente para generar imágenes y que funciona, a grandes rasgos así: Se parte de un catálogo de imágenes, que son vectores en un espacio (de dimensión alta). Esos vectores se difuminan utilizando un proceso concreto —piénsese en una especie de movimiento Browniano— hasta que su distribución es aproximadamente una normal (en ese espacio de dimensión elevada).

Curso en línea: "R para visualización de datos"

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Entrada breve solo para anunciar el curso/libro/manual gratuito y en línea R para visualización de datos de Luz Frías —de quien todo lo que diga será poco—. (Hubo un tiempo en el que única tecnología disponible para hacer llegar conocimiento a la gente era escribiendo libros. Había libros buenos y libros malos pero todos costaban dinero. Así que algunos escribían reseñas sobre ellos que permitían al potencial lector hacerse una idea de si valía o no la pena hacerse con él.

Curso en línea: "R para visualización de datos"

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Entrada breve solo para anunciar el curso/libro/manual gratuito y en línea R para visualización de datos de Luz Frías —de quien todo lo que diga será poco—. (Hubo un tiempo en el que única tecnología disponible para hacer llegar conocimiento a la gente era escribiendo libros. Había libros buenos y libros malos pero todos costaban dinero. Así que algunos escribían reseñas sobre ellos que permitían al potencial lector hacerse una idea de si valía o no la pena hacerse con él.