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Esta página me conduce a esta otra en la que, aparte de revelar su la autoría, nos informa de que la cita The government are very keen on amassing statistics. They collect them, add them, raise them to the nth power, take the cube root and prepare wonderful diagrams. But you must never forget that every one of these figures comes in the first instance from the chowky dar [village watchman in India], who just puts down what he damn pleases. ...

Hay una entrada mía, esta, que me ronda la cabeza y con la que no sé si estoy completamente de acuerdo. Trata de justificar la codificación por impacto de variables categóricas en modelos lineales (generalizados o no) y cuanto más la releo, menos me la creo. O, más bien, comienzo a cuestinarme más seriamente contextos en los que funciona y contextos en los que no. Pero comencemos por uno simple: los árboles. Es moda pensar que, dado un predictor categórico, un árbol explora todas las permutaciones posibles de categorías y que por eso algunas implementaciones de, por ejemplo, bosques aleatorios no permiten variables categóricas de más de cierto número no particularmente generoso de niveles. ...

Según las últimas noticias, en España, en 2016 murieron 1160 personas en accidentes de tráfico, 29 más que en 2015. Usa el poiss.test para ver si la diferencia es o no significativa.

Porque si comparáis esto (del 13 de diciembre) y esto otro (del 2 de enero), veréis que no andamos muy sobrados de ella.

Entre tanto óbito farandulero en las postrimerías del año que se fue (¿dónde quedó el pobre de Eco?) ha pasado medio desapercibido otro sustancialmente más interesante: el del doctor Henry Heimlich. De sus claros, ya habla la prensa (aquí y aquí). Pero bastaba con pasearse por la Wikipedia para desenterrar algunos de sus oscuros: homeopatía, malarioterapia (una seudopráctica científica consistente en infectar a un paciente con malaria por ver si esta le cura el cáncer, el sida y demás) y denuncias generalizadas de prácticas anticientíficas y deshonestas. ...

Me pasa un exalumno (no os perdáis su blog y su otro blog, especialmente si os interesa la versión friqui de la fotografía) de mi curso de R de KSchool, un gráfico que ha realizado con R para su empresa: Addenda: En los comentarios hay más enlaces relevantes (proporcionados por el autor de la imagen), que conducen al código, etc.

Acabo de sugerir a mis alumnos de KSchool una lista de problemas después de sus 10 primeras horas de contacto con R. Uno de ellos, advierto, y les he advertido (porque yo, no siendo rector de universidad pública alguna, no cuento el plagiar entre mis vicios) es una versión de otro publicado aquí. Ejercicio Construye una matriz que dada una entrada del tipo a <- c('NAME:Maria /COUNTRY:uruguay /EMAIL:mariaUY@gmail.com', 'NAME:Paul/COUNTRY:UK /EMAIL:PaulUK@gmail.com', 'NAME:Jhon /COUNTRY:USA /EMAIL:JhonUSA@gmail.com', 'NAME:Carlos /COUNTRY:Spain /EMAIL:CarlosSP@gmail.com') devuelva un tabla con columnas name, country y email (con los datos correspondientes). ...

La fuerza de R siepre me acompaña allá donde tengo datos. De ello da fe la siguiente captura de pantalla de mi móvil: Si quieres que también te acompañe a ti: Instálate telegram Conecta con teleR

Voy a realizar un más que cuestionable (debajo desgranaré los caveats) de los resultados de las pruebas PISA del 2015 en España. Primero, datos y métodos. Los primeros (y las descripciones de las variables) se pueden bajar de aquí. En cuanto a los segundos, he consultado esto (que me ha llevado a), esto y esto (donde está actualizado para los resultados de la última oleada). Hablaré más de métodos, y sus problemas, más abajo. ...

Más que pregunta, debería haberlo planteado como encuesta: no estoy preguntando sino preguntándote qué es lo que haces tú (habitualmente). Va de pruebas de hipótesis (a la Fisher). La teoría dice que hay que plantear una hipótesis nula y para poder estudiar lo anómalos que son los datos obtenidos experimentalmente bajo dicha hipótesis. Es decir, calculas $P(X | H_0)$. Alternativamente (en muchos contextos, no en todos: no sabría cómo hacerlo, p.e., con el ks.test) uno puede echarle un vistazo a los intervalos de confianza del parámetro de interés y ver si incluye o no el valor de referencia. ...