A la pregunta, tal vez con una formulación mejorable de un usuario de la lista de R, sobre cómo representar una distribución normal bivariada con correlación 0.5 en 3D di ayer esta solución: library(mvtnorm ) x <- y <- -20:20 / 10 z <- matrix(0, length(x ), length(y ) ) m <- c(0,0) sigma <- matrix(c(1, 0.5, 0.5, 1 ), 2 ) for(i in 1: length(x ) ) for(j in 1:length(y ) ) z[i,j] <- dmvnorm(c(x[i], y[j] ), c(0,0), sigma ) persp(x, y, z ) No obstante, la solución alternativa de Carlos Ortega es toda una virguería que merece ser reproducida en estas páginas: library(fMultivar) library(rgl) x = (-40:40)/10 X = grid2d(x) z = dnorm2d(X$x, X$y, rho = 0.5) Z = list(x = x, y = x, z = matrix(z, ncol = length(x))) open3d() bg3d("white") material3d(col="black") persp3d(Z$x, Z$y, Z$z, aspect=c(1, 1, 0.5), col = "lightblue", xlab = "X", ylab = "Y", zlab = "Z") play3d(spin3d(axis=c(0,0,1), rpm=5), duration=20) ¿Os gusta?

Me acaba de llegar la noticia de que el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) va a organizar en Madrid los días 25, 26 y 27 de Abril de 2012 el curso Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R. El objetivo del curso es cubrir las técnicas más utilizadas en la aplicación de la estadística a las ciencias de la salud, a la práctica clínica y epidemiológica y a la investigación biomédica en general. El desarrollo del curso se basa en la explicación y aplicación de los conceptos estadísticos desde un punto de vista práctico y en el uso de R. R ha sido elegido, según los organizadores, debido a la gran importancia que está tomando como software estadístico de referencia en muchos centros de investigación por su versatilidad.

Aunque muchos de mis lectores ya estarán al corriente de la noticia, la reitero aquí: Gregorio Serrano ha comenzado una serie de artículos en su bitácora sobre econometría básica con R. Puede seguirse por RSS (incluso usando mi agregador de noticias sobre R en RSS o HTML) y en su cuenta de Twitter. Addenda: En 2021, desactivo los enlaces rotos/inactivos. El curso, de hecho, está aparentemente desaparecido. Si alguien tiene noticia sobre cómo acceder a él, le ruego que se ponga en contacto conmigo.

Con retraso —del que mis vacaciones en tierras australes tienen la culpa— doy noticia de la charla que dio Carlos Ortega, antiguo colaborador de esta bitácora, en MediaLab Prado, dentro del ciclo de periodismo de datos. La presentación que hizo y su vídeo pueden consultarse en línea. Quiero también subrayar y dejar constancia para los futuros historiadores de la cosa que esta ha sido la primera actividad pública promovida por la recientemente constituida Comunidad de Usuarios de R (que tengo, como es probable que sepan ya mis lectores, el honor de presidir).

Una de las preguntas formuladas dentro del foro desde el que seguimos la lectura del libro The Elements of Statistsical Learning se refiere a cómo construir la frontera bayesiana óptima en ciertos problemas de clasificación. Voy a plantear aquí una discusión así como código en R para representarla (en casos simples y bidimensionales). Supongamos que hay que crear un clasificador que distinga entre puntos rojos y verdes con la siguiente pinta, ...

Escribo desde mi retiro vacacional, en el hemisferio inhabitual, sin wifis y casi de memoria para completar la historia que comencé hace dos semanas en esta bitácora. Tropecé con el juego que describí en el libro A Mathematician Plays The Stock Market, de John Allen Paulos. Y creo que se equivoca en las probabilidades de los juegos: si en lugar de las que indiqué en mi primera entrada utilizo las suyas, me da la impresión de que el tercer juego es perdedor. ¿Será un bug en el libro? (¿O es que la dislexia me volvió a confundir?) ...

Hablamos ya hace un tiempo de las micromuertes. Ahora toca traer a la atención de mis lectores un concepto asociado, el de las microvidas. Una microvida corresponde a una esperanza de vida de media hora. Malgasta una microvida quien fuma dos cigarros, bebe siete unidades de alcohol (equivalentes a un litro de cerveza) o vive un día con un sobrepeso de 5 kg. Microvidas y micromuertes son conceptos análogos, pero no enteramente equivalentes. Ambos nos ayudan a cuantificar pequeños riesgos. Sin embargo, el efecto de las microvidas es acumulativo mientras que el de las micromuertes no: quien haya terminado vivo su sesión de parapente, habrá puesto a cero su contador de micromuertes, pero no así quien haya fumado su segundo cigarro. ...

Es algo viejo, pero vale la pena traerlo a estas páginas. Se trata de un manifiesto que comienza parejo a aquel otro ahora arrumbado: Un espectro recorre los mercados — el espectro de la falta de liquidez, la congelación del crédito y el fracaso de los modelos financieros. Habla, sí, principalmente, de finanzas. Pero en gran medida desde la óptica de la modelización y de su responsabilidad en el caos que vivimos ahora. Y, aunque no tiene desperdicio, su colofón de es de universal aplicación y provecho para los modelizadores todos, incluidos los ajenos al mundo de las finanzas. Es una suerte de juramento hipocrático para modelizadores con las siguientes cinco promesas: ...

He decidido limpiar mi cartera. Llevo en ella unos cuantos artículos impresos que me acompañan desde hace mucho y que, por un lado, me da pena tirar y, por el otro, no me aportan en el día a día. Voy a reciclar el papel sobre el que los imprimí y, a la vez, dejar en enlace a ellos por si a mí un día (o a alguno de mis lectores otro) me da por volver sobre ellos. Son: ...

Un data scientist es un señor que sabe de varias cosas que no se enseñan ni juntas ni bien por separado en nuestras universidades. Y que, además, se desaprenden rápido en las oficinas y covachuelas donde acabamos ejerciendo. A no ser, claro está, que uno tenga la vocación y la capacidad para nadar contracorriente. Extraigo de dataists el siguiente gráfico, que indica cuáles son los tres elementos técnicos —obviando los pertenecientes a otras dimensiones— fundamentales de los que se nutre una carrera como científico de datos. ...