R

Son paquetes que marcado como potencialmente relevantes pero que aún no he revisado como debiera. Tal vez alguien tenga algo más que decir sobre ellos. Tiene los comentarios, por supuesto, abiertos. longRPart2: Particionamiento recursivo para modelos longitudinales. Extiende ctree y, por supuesto, mob del paquete party a datos de tipo longitudinal. radiant: Más que un paquete, es un conjunto de paquetes para business analytics usando R y Shiny. Ni idea de para qué parte de ese amplio campo del business analytics puede resultar útil, pero si resulta que es precisamente el tuyo, ¡enhorabuena! ...

Existe un paquete muy curioso en CRAN, rSARP para diseñar, optimizar y comunicar la evolución de planes de búsqueda y/o rescate (p.e., de un niño desaparecido en un monte). Es particularmente interesante porque este tipo de problemas lo tienen todo: desde distribuciones a priori (sobre dónde es más probable encontrar lo que se busca) hasta la decisión final (explórese tanto aquí y tanto allá) teniendo en cuenta restricciones de tiempo y recursos. ...

Albricias, el ayuntamiento de Madrid ha liberado el fichero más goloso de ambas castillas: el de las rutas de usuarios de Bicimad, viaje a viaje, con su estación de origen, estación de destino, tiempo de recorrido, etc. Tiempo os falta para echarle un vistazo y hacer cosas chulas con él. Los datos están aquí. Se puede leer con código no muy distinto de este: library(RJSONIO) raw <- readLines("201808_Usage_Bicimad.json") dat <- iconv(raw, "latin1", "utf8") dat <- sapply(dat, fromJSON) A bote pronto, se me ocurren algunas cosas que se pueden hacer con esos datos: ...

Nada que añadir a: ¡Desde hoy te puedes inscribir en las “X Jornadas de Usuarios de R” en Murcia! (22-23/nov/18) Precios reducidos para socios y socias de RHispano y UMUR Inscripción: https://t.co/8By6RhYtTk Más info en la web <- https://t.co/DTHiQ81gwi #XJRes #UMU #rstats — X Jornadas de Usuarios de R (@xjurum) 19 de septiembre de 2018

Hace un tiempo quise hacer cosas malísimas con datos fiscales de España y Dinamarca. Pero los datos estaban histogramizados: Gracias a Freakonometrics di con binequality. Adaptando su código, escribo library(rvest) library(plyr) dk <- read_html("http://www.skm.dk/english/facts-and-figures/progression-in-the-income-tax-system") tmp <- html_nodes(dk, "table") tmp <- html_table(tmp[[2]]) header <- tmp[1,] tmp <- tmp[-c(1, 2),] colnames(tmp) <- header # elimino declaraciones negativas tmp <- tmp[-1,] # elimino el total tmp <- tmp[-(nrow(tmp)),] colnames(tmp) <- c("rango", "contribuyentes", "X1", "income", "tax1", "tax2", "pct") irpf_dk <- tmp[, c("rango", "contribuyentes", "income", "tax1", "tax2")] irpf_dk$contribuyentes <- as.numeric(irpf_dk$contribuyentes) irpf_dk$income <- as.numeric(irpf_dk$income) irpf_dk$tax1 <- as.numeric(irpf_dk$tax1) irpf_dk$tax2 <- as.numeric(irpf_dk$tax2) irpf_dk$tax <- irpf_dk$tax1 + irpf_dk$tax2 irpf_dk$tax1 <- irpf_dk$tax2 <- NULL irpf_dk$pct <- irpf_dk$tax / irpf_dk$income irpf_dk$desde <- c(0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 500, 750, 1000) irpf_dk$hasta <- c(irpf_dk$desde[-1], Inf) irpf_dk$desde <- irpf_dk$desde / 7.44 irpf_dk$hasta <- irpf_dk$hasta / 7.44 irpf_dk$income <- irpf_dk$income / 7.44 irpf_dk$tax <- irpf_dk$tax / 7.44 irpf_dk$mean_income <- irpf_dk$income / irpf_dk$contribuyentes * 1000 irpf_dk$rango <- NULL para bajar y preprocesar los datos y después ...

Hace un par de días hablé de la falacia del fiscal y granos de arroz. La entrada iba acompañada de y la lección era: es raro no encontrar ningún clúster cuando se tiran al azar granos de arroz sobre una superficie. De lo que se derivaban más cosas que es ocioso repetir aquí. Pero el gráfico no es desconocido para los viejos del lugar: se parece mucho al de la página 319 de ESL. Para los que no lo tengáis a mano, la parte donde se habla de un algoritmo que se llama igual que un general de Reus con calle en Méjico DF: PRIM. ...

Un motif es un patrón que se repite en una serie temporal: Para saber más sobre ellos, p.e., Finding Motif Sets in Time Series. Y para identificarlos con R, STMotif.

La función stl (véase [aquí]/2018/07/23/suicidios-crisis-y-cambios-de-regimen-en-series-temporales/) un ejemplo de su uso) es fundamental en el estudio de las series temporales con R. Pero tiene sus limitaciones. El paquete stR la extiende y permite, entre otras cosas, introducir distintos tipos de estacionalidades (p.e., anuales y semanales). ¡Sea bienvenido!

La codificación de las variables categóricas en problemas de clústering es la fuente de la mayor parte de los problemas con que se encuentran los desdichados que se ven forzados a aplicar este tipo de técnicas. Existen algoritmos que tratan de resolver el problema sin necesidad de realizar codificaciones numéricas. kamila es un paquete de R que implementa uno de ellos. El artículo que lo acompaña, A semiparametric method for clustering mixed data aporta los detalles, que en resumen son: ...

Las X Jornadas de Usuarios de R siguen adelante. Ahora, el comité organizador ha anunciado que una de las charlas plenarias correrá a cargo de François Husson, conocido por FactoMineR. Sirva esta entrada de recordatorio, además, para que vayas considerando acudir a las jornadas. [Y sí, escribo poco este mes; desafortunadamente, no tanto por falta de motivos como del tiempo necesario.]