Gráficos

Predicción conforme

Hace un año largo dejé unas breves impresiones sobre la llamada predicción conforme en el blog. Hoy traigo un par de artículos sobre el tema de gente que ha estado pensando sobre el asunto más que yo.

1. Conformal prediction estilo compadre, que implementa la técnica cuidadosamente en R para desmitificarla y que todo el mundo tenga claro de qué se está hablando realmente.
2. When do we expect conformal prediction sets to be helpful?, con una crítica a la técnica en cuestión similar a la que le hice yo.

Gráficos

Tres enlaces interesantes sobre gráficos. Uno, sobre la visualización y animación de las series de Fourier; otro sobre la regularización en mapas usando MRF y, finalmente, un juego en el que hay que adivinar a qué serie estadística corresponde el gráfico sin etiquetas que se propone.

I.

Una vulnerabilidad asociada a R y un análisis sobre la intrahistoria de la misma. Se refiere a la importación acrítica de ficheros binarios de datos en R, en el que un agente malicioso puede haber insertado código que no quieres ver corriendo en tu máquina.

II.

Hay gente que busca asociaciones en tablas con millones de celdas, la mayor parte de las cuales tienen valores 0 o 1. Es un problema con la peor de las pintas del mundo, pero hay artículo y código.

I.

El artículo Locally Adaptive Tree-Based Thresholding Using the treethresh Package in R describe una versión sofisticada de un truco que suelo usar para detecter cambios de régimen, etc., en series temporales:

• Quieres modelar una serie temporal
• Pero hay motivos para pensar que en realidad es la concatenación de varias series temporales distintas, con regímenes distintos.
• Quieres filtrar y quedarte con la representativa de hoy (y el corto plazo vendiero).
• Luego usas árboles más o menos como en el artículo.

II.

Lo que se cuenta aquí me gusta y no me gusta:

A la vista de los mapas

pocos habrán que no prefieran el de la derecha. Los mapas están extraídos de la entrada Improve your maps in one line of code changing map projections, cuyo título ha sido elegido muy acertadamente en tanto que los mapas han sido construidos usando

gd_n2_main_laea <- gd_n2_main %>%
    st_transform(crs = 3035)

a <- gd_n2_main %>%
    ggplot() +
    geom_sf(fill = "#F48FB1", color = NA)+
    geom_sf(data = bord, color = "#C2185B", size = .5)+
    coord_sf(crs = 3857)

b <- gd_n2_main_laea %>%
    ggplot() +
    geom_sf(fill = "#DCE775", color = NA)+
    geom_sf(data = bord, color = "#AFB42B", size = .5)

library(patchwork)

a + b + plot_annotation(tag_levels = "A")

y, por lo tanto, solo difieren en la línea

Un gráfico estadístico —salvo error u omisión— representa fielmente los datos sobre los que se construye: podríamos programar una máquina para que recompusiera la tabla original a partir de cualquier gráfica independientemente de la estética utilizada: sean longitudes, ángulos, tonos de color, etc.

El problema es que los humanos —particularmente, pensando rápido a lo Kahneman— tendemos a fabricar connotaciones que tuercen su sentido. Estas connotaciones —como tantas otras cosas en la vida— pueden tener origen biológico o cultural. Culturales son las convenciones, como que el tiempo fluye de izquierda a derecha o que lo grande va arriba y lo pequeño, abajo.

Mirad el gráfico

o

que representa los mismos datos cambiando la escala de las abscisas. He recortado convenientemente las etiquetas de los ejes para que la ideología no confunda a la recta percepción visual de la cosa. La pregunta ahora es: ¿son crecientes las curvas?

Las respuestas de primer y segundo orden son obvias. Creo.

Sin embargo, las gráficas están extraídas de aquí, donde se elabora un discurso a partir de la idea de que las curvas son esencialmente planas si no decrecientes. En ningún punto del texto se dice: “¡eh, contemplad cómo estas curvas son esencialmente crecientes!” Un lector despistado o, incluso, un lector que se quede con el titular, se llevará a la próxima discusión del bar una idea torcida (no sé si decir de la realidad o de la perspectiva de la realidad que recogen los datos subyacentes a las gráficas).

La frase

Las reglas generales son para lacayos; el contexto, para reyes.

apareció, dícese, en un episodio de Star Treck.

[Nótese su metainterpretación: ¡no deja de ser una regla general!]

Pero por los motivos que expongo a continuación resonó como pocas frases hacen: tiene mucho que ver con el día a día de todo lo que hago. El mundo sería tal vez más feliz —y mucho más aburrido— si funcionase así:

A autores como Playfair (tartas), Tukey (diagramas de cajas) o Tufte (pequeños múltiplos) debemos algunas de las técnicas de representación gráfica de datos que usamos habitualmente y a las que el público, mal que bien, está acostumbrado.

Otros autores han tratado de tecnologizar dichas técnicas. Es decir, entender por qué funcionan o cómo hacerlas más efectivas. Para ello se han apoyado en el trabajo de los sicólogos de la percepción. El trabajo pionero al respecto, al menos en el ámbito de la estadística, es de Cleveland y McGill (véase esto y, si procede, sus referencias) y ha sido continuado por otros.

Data visualization, de Healy, sicólogo sociólogo (gracias al atento comentarista) para más señas, es dizquel nuevo Cleveland. Que lo pone al día 27 años después.

Una muestra del libro:

Se trata de las estéticas (en su acepción ggplot2) ordenadas de mayor a menor efectividad.

[Estoy leyéndolo y nada nuevo bajo el sol; tal vez, sí, el aggiornamiento que de vez en cuando parece que necesitan las cosas para que se oreen las ideas, las tipografías y las paletas de color de los gráficos.]

Gráficas que muestran la velocidad a la que varía el PIB como

han sido habituales para representar la evolución de la economía. En particular, porque antes de los espasmos de los últimos trimestres eran más o menos fáciles de intepretar. Pero ahora ya no.

La velocidad es una medida útil en tanto que varía de manera más o menos suave. En momentos de botes y rebotes, es mejor saber dónde se está que a la velocidad a la que uno no sabe si sube o baja. Por eso es más ilustrativo