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.
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 = .
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.
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.
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.
Iba a escribir una entrada técnica al respecto, pero resulta que ya la había hecho hace un tiempo y no me acordaba.
Solo quiero abundar en el tema para recordaros que si os interesa mostrar mapas de España vía leaflet, en lugar de usar las capas por defecto, que vaya a saber uno de dónde las sacan, uno siempre puede tirar de la cartografía oficial.
Uno de los motivos puede ser que el mapa forme parte de una aplicación seria.
El archiconocido conjunto de datos iris es víctima reciente de un ataque relacionado con su pecado original: haber tenido unos padres estigmatizados hoy por su otrora popular idea de que gracias a la ciencia podríamos construir un futuro mejor.
También ha sido víctima de ataques, esta vez más endógenos, relacionados con lo menguado de su tamaño y lo trivial de su estructura.
Vengo aquí a romper una lanza —tres, más bien— en favor de este muy querido de los más conjunto de datos.
Años ha, cuando quería mostrar gráficos como
tenía que irme al extranjero. Pero hoy he estado hojeando el informe sobre la actualización del programa de estabilidad 2019-2022 de AIReF, he visto cosas como
y me he emocionado mucho.
Representando datos, una animación es un gráfico en el que unas facetas (en terminología de ggplot2) ocultan el resto, como en
extraído de aquí y que representa la evolución del tamaño (superficie) de los coches habituales a lo largo del último siglo. Lo mismo pero evitando el indeseado efecto:
El código:
library(ggplot2) datos <- structure(list(year = c(1930L, 1950L, 1960L, 1970L, 1980L, 1990L, 2000L, 2010L, 2018L), width = c(1.45, 1.59, 1.54, 1.
Me reencuentro con
tiempo después (fuente). Llaman la atención sobremanera los picos. Que no tienen otra razón de ser que un cambio en los rangos del eje horizontal.
Ahora la pregunta, de ejercicio: ¿cómo harías para representar esos datos para evitar esos artefactos (asumiendo escala lineal en el eje horizontal)?
