En Gaussianos publicaron este problema:

En un triángulo acutángulo ABC tenemos que AH, AD y AM son, respectivamente, la altura, la bisectriz y la mediana que parten desde A, estando H, D y M en el lado BC. Si las longitudes de AB, AC y MD son, respectivamente, 11, 8 y 1, calcula la longitud del segmento DH.

El gráfico, construido por uno de los respondedores, Ignacio Larrosa Cañestro, es este:

Me instan a hablar de

que procede de aquí y donde se compara el precio de una cerveza en la plaza mayor de las capitales de provincia españolas (a propósito, ¿cuál es la plaza mayor de Zaragoza o Soria?). Dejando el resto (casi todas, de hecho) de las cuestiones de lado, nos centraremos en el gráfico.

¿Qué nos dice la teoría sobre gráficos como este? Primero, que de entre todas las estéticas (usando la nomenclatura propia de ggplot2), las que mejor captura el ojo son x e y. Es decir, las distancias horizontales y verticales. Luego vienen el color, la pendiente, la forma, la transparencia, etc.

Yo nunca me había preocupado demasiado de eso (salvo en las presentaciones, para la que uso revealjs y que son otra historia), pero el otro día me pasaron y vi el efecto de

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title: "Mi título"
author: "Yo Me Mí Conmigo"
date: '`r format(Sys.Date(), "%B %d, %Y")`'
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float:
      collapsed: false
      smooth_scroll: false
    theme: united
    highlight: tango
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y las cosas van a cambiar para siempre.

Hablé de los suicidios en España y de lo sospechosos que resultaban los números del INE. Ni harto de vino, decía aquí y aquí.

Ahora, resulta que alguien ha echado un vistazo en profundidad al asunto. Y eso, que las cifras del INE son bazofia.

Y ahora, ¿qué se hará de todos esos artículos que relacionaban crisis con tasas de suicidio (como, p.e., este)? ¿Deberían retractarlos sus autores?

El otro día, buscando datos meteorológicos (históricos, por día) de Madrid, reconstaté que la AEMET cobra por el acceso. Están en su derecho. Igual que lo están los que no se duchan y huelen a perrete chico en el metro.

Pero los mismos datos se pueden bajar gratis de la NOAA.

Así, a la AEMET, que le den; que haga lo que le venga en gana en su soledad detrás de esa pasarela de pago que tan innecesario es atravesar.

La anticonferencia me ronda la cabeza.

No es una conferencia, (de ahí el prefijo), aunque se parezca a ella en lo de reunir a un grupillo de gente interesada en un asunto.

No es un jacatón. Los jacatones están, sobre el papel, bien; pero demasiado a menudo su producto se queda ahí, tiene poca (o nula) trayectoria o impacto. ¿Me dejáis que diga que son mayormente intranscendentes?

Pero creo que los de rOpenSci dieron en el clavo con su Unconference. Es una reunión similar a un jacatón, pero con un objetivo claro: desarrollar paquetes y extender el universo de herramientas de rOpenSci.

[Ad]Mirad esta pequeña maravilla de código:

n <- 100
dat <- data.frame(
  y = rnorm(100),
  x = sample(letters[1:3], n, replace = T)
  )

medias <- tapply(dat$y, dat$x, mean)
dat$x.trans <- medias[dat$x]

head(dat)

El corchete está manifiestamente infravalorado.

¿Qué es %>%? ¿Para qué sirve? Hoy he hecho la presentación más sesgada y parcial del operador para neófitos en R:

library(magrittr)

8 %>% sin %>% exp
exp(sin(8))

(Es que madrugar me pone de mal humor y saca mi más sincero yo de dentro de mí mismo).

Y no me refiero a lo que quita el sueño a ciertos ayuntamientos retrógrados. Sino a esto.

Que es una herramienta corporativa para diseminar internamente información cuantitativa (en forma de cuadernos (de Python), Rmarkdowns y similares). Más info, aquí.

Los que me leéis y trabajáis en uno de esos lugares grandotes donde lo cuantitativo viaja por correo en PPTs, ya sabéis que tenéis que proponer ipso facto en esas reuniones que tanto os gustan.

Esta no va de prensa sino de una reunión de vecinos. Al terminar, hablo con uno de ellos y me cuenta que siempre se había dedicado a la construcción y que en alguna ocasión tocó la estadística. En particular, en el estudio, relevantísimo, que describo a continuación.

En los años 70, como parte de la preparación de las ofertas para construir una incineradora de basura en Madrid, una que se ve que aún existe, le encomendaron la muy estadística tarea de estimar el poder calorífico de la basura de la capital.