Al cumplirse cien años de la muerte de Francis Galton (1822-1911), mostraré una animación relacionada con una de sus más curiosas invenciones, el quincunx o quincuncio:
El interesado puede también descargar el código de R utilizado para generar la animación.
Os puedo jurar que lo he vivido.
Así, literalmente. Tenían que ser tres y no más.
Más vídeos similares, aquí.
He encontrado una página que será, seguro, del gusto de mis lectores. Contiene animaciones en R tales desarrolladas con el paquete animation tales como ésta sobre la optimización por mínimos cuadrados o esta otra sobre k-medias.
¡A disfrutar!
Navegando por ahí he dado con otro curso de R y otro blog muy interesante. Para facilitar la búsqueda a mis lectores, les dejo acá los enlaces directos a los distintos capítulos:
¡Buena lectura!
Si bien en mi entrada de hace un par de días critiqué aspectos manifiestamente perfectibles de un articulillo que he leído estos días, hay en él una frase estupenda. Una frase que merece ser enmarcada. Una frase de la que, por evitar que se me traspapele y para solaz de mis lectores, voy a dejar aquí constancia. Es:
Knusel (2005) investigated tail probabilities of distributions using Excel 2003 and found that previously inaccurate algorithms in Excel have been replaced by new inaccurate algorithms.
Al autor le preocupa de viejo el problema de la representación gráfica de datos. Piensa que tiene más de arte que de ciencia. Tal vez lo dice porque no se le da bien: confunde tonos y colores y desgarbado es el adjetivo que mejor describe sus trazos.
Y como casi todo diletante maltratado de las musas, ejerce de crítico. Y voto a Dios que su crítica es acerba. Le irritan todos los gráficos de tarta (menos este), desea toda clase de malaventura al cretino que lleva lo de Excel en Expansión y vive prisionero de otras manías semejantes.
Me preguntan cómo construir la matriz de correlaciones a partir de la de covarianzas con Excel. Mis lectores más versados en R conocerán la existencia de la función cov2cor (cuyo código fuente merece ser examinado).
Sin embargo, ¿cómo hacerlo con Excel? No es tan complicado, aunque infinitamente más prolijo: en la posición (i,j) de la matriz de correlaciones hay que asignar:
Tan fácil como parece, implementarlo en Excel es poco menos que una tortura. Partiendo de una matriz de covarianzas A1:C3,
Todo el mundo entiende que los médicos, sólo por serlo, están sujetos a un mandato específico: luchar contra la enfermedad. Puede que otros gremios (como los maestros o los jueces) tengan otros tan escuetos como significativos.
Yo, durante un tiempo, me pregunté cuál sería el de los matemáticos, los estadísticos, los que nos dedicamos al análisis de datos. Y creí dar con una fórmula que hice mía: ordenar y simplificar la información.
En mis deambulaciones por internet topé con una página interesante que bien merece ser comentada en este blog. Enumera siete técnicas (o secretos en su formulación primigenia) que habrían de hacer suyas los expertos en análisis de datos. Son:
Usa una herramienta del tamaño adecuado
SAS u Oracle no deberían considerarse las herramientas por defecto. Para procesar y depurar ficheros de texto de menos de mil líneas bastan herramientas como R, Google Refine, vi, Excel/OpenCalc,…
Hoy, procrastinando, me he dado un paseo por la Wikipedia en español. Y me he deprimido viendo el lamentable estado en que se encuentran la mayor parte de las páginas de las categorías a las que concierne esta bitácora como, por ejemplo, las de
Quiero invitar a los lectores de este blog (a los que, por serlo, se les presupone un mínimo de interés y formación) a que participen en ese proyecto común que es la Wikipedia (y, en particular, la Wikipedia en español) para no tener que volver a sonrojarnos al comparar nuestras páginas con las correspondientes de otros idiomas.
