Ggplot2

Los árboles (o árboles de inferencia condicional) valen fundamentalmente para hacerse una idea de cómo y en qué grado opera una variable en un modelo controlando por el efecto del resto. Su valor reside fundamentalmente en la interpretabilidad.

No obstante lo cual, no es infrecuente construir árboles muy grandes. Y el tamaño dificulta censar qué variables y en qué manera aparecen. Por eso me vi obligado recientemente a crear un pequeño prototipo para extraer el peso de las variables de un árbol.

gplot2 es, sin duda, el paquete gráfico de moda en R. Hay quien lo ama, hay quien lo odia, pero cada vez son menos los que lo ignoran. Lo que igual no es tan sabido por los usuarios de R es el contexto en el que nació ggplot2, su relación con el motor gráfico de R y su relación con otros mecanismos de representación gráfica existentes en otros paquetes estadísticos.

Hoy me he enamorado en el metro. Apenas comenzaba a leer mi articulillo cuando he tropezado con esta frase:

GPL treats data as an accessory to viewing a graph.

Y la siguiente era aún mejor:

GPL is based on the mathematical definition of the graph of a function and uses that definition to organize data linked to the graph.

Y más adelante:

[…] it is based on the assumption that statistical procedures serve graphics; graphics are not ancillary displays of statistical results, but are means of perceiving statistical relationships directly.