Cortos (sobre R)
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:
- Me gusta en tanto que explora modelos razonables fuera del camino más trillado.
- No me gusta en tanto que lo hace recurriendo a automatismos en lugar de usar un procedimiento más artesanal y razonado.
III.
Cosas que hay que saber y tener en cuenta a la hora de realizar un análisis pre-post (intervención).
IV.
La función
allFitdel paquetelme4permite reajustar el modelo usando distintos optimizadores (numéricos).
Lo cual debería llevar a preguntarnos: ¿por qué habríamos de querer eso?
V.
Lo siento, pero no me gusta ggbrick. Es anti-Tufte. No que todo lo Tufte sea necesariamente bueno; pero lo no estrictamente Tufte tiene que estar plusquamjustificado.
