Hoy he querido entrar a la página de Gas Natural Fenosa para echarles un vistazo a mis facturas y he encontrado el siguiente y magnífico ejemplar de graficaca:
Es un compendio de todas las cosas que no hay que hacer para representar datos gráficamente. Lo más grave que tiene es que las barras no corresponden a meses sino a periodos de duración desigual e indefinida. No hay forma de ver una evolución ni de realizar una comparación.
Nunca pude ser un erizo. Lo intenté durante años y acabé en el sicólogo. Si el cuerpo me hubiese dado, ahora, tal vez, como algunos compañeros de promoción, sería un experto en un área diminuta del conocimiento y corregiría exámenes los fines de semana. Descubrí con tiempo y muchas sesiones de a 60 euros la hora que había nacido para ser un zorro, un merodeador que olisquea aquí y allá.
Una lectura superficial de estas páginas que escribo puede dar la impresión de que contienen conocimientos profundos (¡ojalá!). Una lectura profunda, que contiene superficialidades (¡convengo!). Son obra de un zorro.
Acaba de publicarse Displaying Time Series, Spatial, and Space-Time Data with R, un libro de Óscar Perpiñán que, conociéndolo como lo conozco, me atrevo a recomendar sin haberlo hojeado siquiera.
Además, Óscar nos ha regalado una guía sobre cómo escribir un libro técnico con Emacs y otras herramientas libres.
Acabo de leer Beautiful Evidence, el último de los libros de E. Tufte y voy a recoger aquí unas notas sobre él mismo. Espero que sirvan tanto a los interesados en el asunto como a mí mismo.
El libro consta de nueve capítulos prácticamente independientes entre sí. Los dos últimos son perfectamente prescindibles: están a medio caballo entre el autobombo y el márqueting; parece que Tufte es también escultor y no pierde ocasión de darlo a conocer. Tal vez por si entre nosotros sus lectores pudiera haber algún marchante de arte.
Acá va otra selección de cuatro enlaces relevantes –que no necesariamente nuevos— de la semana. El primero, Using Metadata to find Paul Revere recoge a modo de historia, que algunos encontrarán amena, una aplicación de rudimentos del álgebra lineal al análisis de redes sociales. Dada una matriz de incidencia A (personas que pertenecen a clubes) es posible calcular índices de proximidad entre personas (o entre clubes) calculando no más AA'. El resto hasta ganar el premio de Netflix es pura heurística.
Efectivamente, 44 años después de que Tukey describiese su schematic plot, los diagramas de caja no han calado en el gran público. Dado que dichos diagramas son la representación más simple que se me ocurre de una distribución de probabilidad, me temo que es síntoma de un mal mayor: que no estamos preparados para aceptar que los fenómenos no están perfectamente parametrizados y sino sujetos a errores, oscilaciones, perturbaciones, errores e imprevistos.
El problema fue sugerido por Eloy Ortiz en un mensaje a r-help-es. Quería saber cómo muestrear aleatoriamente (i.e., uniformemente) puntos sobre una región de la superficie terrestre delimitada por su bounding box (i.e., las coordenadas que definen un rectángulo sobre la esfera).
Obviamente, no vale con muestrear latitud y longitud uniformemente: el área comprendida entre dos meridianos cerca del ecuador es mayor que la comprendida entre otros dos más próximos al polo. Los husos se estrechan lejos del ecuador.
Hoy, mirando
y tratando de comparar Uruguay y España no he podido dejar de acordarme de
Óscar Perpiñán es alguien a quien tenéis que conocer necesariamente si os interesan, entre otras cosas, temas como la visualización de datos espaciotemporales. Y tiene un blog muy recomendable.
Recientemente me ha dado permiso para reproducir aquí una respuesta suya en un hilo planteado en r-help-es sobre los distintos mecanismos existentes en R para generar gráficos. Lo hago a continuación con mínimos retoques tipográficos:
La ventaja esencial de los gráficos grid (lattice y ggplot2) frente a los gráficos base es su mayor flexibilidad para añadir o modificar el contenido. Un gráfico grid es un objeto más en R y, como tal, puede ser manipulado con los métodos que cada paquete define. Existen dos librerías fundamentales en el mundo grid, lattice y ggplot2.
Buscando una versión pirata del libro Show Me the Numbers de Stephen Few di con un curso homónimo del mismo del que rescato y aprovecho para divulgar la respuesta a una pregunta que no me había planteado antes: ¿dónde van los ejes?
Y la respuesta, sin palabras:
