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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.

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.

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.

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.

Perdóneseme haber usado lenguaje causal en el título de esta entrada siendo así que no encontrará el lector indicios sólidos de respuesta en lo que sigue. Y, sobre todo, que no se confunda y me tome por un sociólogo a la violeta o un economista posmo: no, soy matemático. Quiero simplemente hacer constar un pequeño ejercicio de análisis espacial usando los paquetes sf y terra de R motivado, eso sí, por una pregunta que se planteó en cierto foro a raíz de esta captura de la Wikipedia:

[Menos mal que se me ha ocurrido buscar en mi propio blog sobre el asunto y descubrir —no lo recordaba— que ya había tratado el asunto previamente en entradas como esta, esta o esta.] El problema de la propagación de errores lo cuentan muy bien Iñaki Úcar y sus coautores aquí. Por resumirlo: tienes una cantidad, $latex X$ conocida solo aproximadamente —en concreto, con cierto error— e interesa conocer y acotar el error de una expresión $latex f(X)$.

Larguísimo, arriba, significa algo así como 10 o 20 años. Vamos, como cuando comencé con R allá por el 2001. R es, reconozcámoslo, un carajal. Pocas cosas mejores que esta para convencerse. No dejo de pensar en aquello que me dijo un profesor en 2001: que R no podría desplazar a SAS porque no tenía soporte modelos mixtos. Yo no sabía qué eran los modelos mixtos en esa época pero, desde entonces, vine a entender y considerar que “tener soporte para modelos mixtos” venía a ser como aquello que convertía a un lenguaje para el análisis de datos en una alternativa viable y seria a lo existente.

Esta semana he descubierto el PCA robusto. En la frase anterior he conjugado el verbo en cursiva porque lo he pretendido usar con un significado que matiza el habitual: no es que haya tropezado con él fortuitamente, sino que el PCA robusto forma parte de esa inmensa masa de conocimiento estadístico que ignoro pero que, llegado el caso, con un par de clicks, una lectura en diagonal y la descarga del software adecuado, puedo incorporarlo y usarlo a voluntad.

Ese es otro capítulo más de lo que se está convirtiendo en toda una saga en este blog: véase esto, esto, esto o los enlaces de todas esas entradas. El presente está motivado por parrafitos como No obstante, en términos absolutos los aumentos se concentrarán, sobre todo, en la Comunidad de Madrid (donde residirán 614.049 personas más que ahora) […] y otros del mismo cariz que pueden encontrarse en el documento España 2050 recientemente publicado.

Existe un viejo truco —mas no por ello conocido— para que R vuele. Lo aprendí en una conferencia de uno de los padres de R (aunque ya no recuerdo quién era) en la primera década del siglo. El problema que tenía entre manos era el de ajustar unos cuantos miles de regresiones logísticas. Además de hacer uso de los métodos de paralelización, aún muy rudimentarios en la época, uno de los trucos más efectivos que utilizaba era el de desnudar las funciones.

En mi entrada anterior mencioné cómo la suma de cuadrados de normales, aun cuando tengan varianzas desiguales, sigue siendo aproximadamente $latex \chi^2$. Es el resultado que subyace, por ejemplo, a la aproximación de Welch que usa R por defecto en t.test. Puede verse una discusión teórica sobre el asunto así como enlaces a la literatura relevante aquí. Esta entrada es un complemento a la anterior que tiene lo que a la otra le faltan: gráficos.

Esta es una cosa bastante contraintituiva. Uno diría que en la moda, pero no es exactamente así. Veamos qué pasa con la distribución normal conforme aumenta la dimensión. En una dimensión son más frecuentes los valores próximos al centro: hist(abs(rnorm(10000)), breaks = 100, main = "distribución de la distancia al centro") Pero en dimensiones más altas (p.e., 10), la cosa cambia: library(mvtnorm) muestra <- rmvnorm(10000, rep(0, 10), diag(rep(1, 10))) distancias <- apply(muestra, 1, function(x) sqrt(sum(x^2))) hist(distancias, breaks = 100, main = "distribución de la distancia al centro") Lo más frecuente es obtener observaciones ya no próximas al centro sino en un anillo alrededor de él y a cierta distancia del mismo.

Todo esto arranca con el tuit: En conjunto, como digo, los países con Estados grandes tienden a ser poco progresivos pic.twitter.com/oeI6hkUZwd — Juan Ramón Rallo (@juanrallo) February 1, 2021 Esa gráfica, extraída de un documento de la OCDE, creo, fue uno de los argumentos esgrimidos por JR Rallo para defender cierta postura que no viene al caso. Lo relevante para estas páginas es que fue contestado y protestado por muchos —de algunos de los cuales, dada su autoproclamada condición de divulgadores científicos, cabría esperar más— en términos exclusivamente de lo pequeño de la R².