Paquetes

No es algo que ocurra habitualmente. Creo que conozco a alguien que me dijo que lo tuvo que hacer una vez. Pero podría ocurrir en algún momento que tuvieses que analizar mezclas, es decir, situaciones experimentales en las que lo importante es la proporción de ciertos ingredientes (con la restricción obvia de que dichas proporciones suman la unidad).

Para más datos, Mixture Experiments in R Using mixexp, que describe el paquete de R mixexp.

Sin embargo, basta con mirar la foto

leer la entrada de hace unos días, que se refiere a algo muy parecido (y que, en particular, describe los datos usados en el modelo que representa) y, en el peor de los casos, esto, para hacerse idea de su utilidad y relevancia.

Un grupo de estudiantes se examina en horas distintas con exámenes parecidos pero no iguales. Se pretende estudiar si el examen tiene algún efecto sobre la nota final y para eso se hace algo así como

bmod_math <- lm(pcorrect ~ group, data = MathExam)

para obtener una distribución de la nota media por grupo descrita bien

cbind(estimate = coef(bmod_math), confint(bmod_math))

##              estimate      2.5%      97.5%
## (Intercept)  57.600184  55.122708  60.07766
## group2       -2.332414  -5.698108  1.03328

o bien, gráficamente, así:

NIMBLE ha sido uno de mis más recientes y provechosos descubrimientos. Mejor que hablar de él, que otros lo harán mejor y con más criterio que yo, lo usaré para replantear el problema asociado el método delta que me ocupó el otro día.

Casi autoexplicativo:

library(nimble)

src <- nimbleCode({
    T_half <- log(.5) / k
    k ~ dnorm(-0.035, sd = 0.00195)
})

mcmc.out <- nimbleMCMC(code = src,
    constants = list(),
    data = list(), inits = list(k = -0.035),
    niter = 10000,
    monitors = c("k", "T_half"))

out <- as.data.frame(mcmc.out)

# hist(out$T_half), sd(out$T_half), etc.

Cosas:

Un paquete relativamente nuevo de R (las primeras versiones son de 2017) que llevo un tiempo siguiendo de reojo es bamlss.

bamlss es un paquete que permite especificar y ajustar varios tipos de modelos usando en principio métodos bayesianos, aunque tampoco necesariamente.

No puedo decir mucho más de él de momento. Habrá que ver cómo se comporta más allá de los ejemplos discutidos en la documentación. Muchos paquetes tienden a hacer trivial lo que antes era sencillo e imposible lo que antes difícil. Espero que no sea el caso y que acabe facilitando la divulgación de herramientas estadísticas avanzadas más allá del consabido $latex y \sim x_1 + x_2 + \dots$ envuelto sea en lm o en XGBoost.

Porque, aunque la intención sea buena, el DSL (que ni siquiera llega a serlo) es muy, muy feo. Que en este contexto, además, quiere decir antinatural.

La demostración, aquí, aquí o aquí.

Hace tiempo me tocó analizar unas series temporales bastante particulares. Representaban la demanda diaria de determinados productos y cada día esta podía ser de un determinado número de kilos. Pero muchas de las series eran esporádicas: la mayoría de los días la demanda era cero.

Eran casos de las llamadas series temporales intermitentes.

Supongo que hay muchas maneras de modelizarlas y, así, al vuelo, se me ocurre pensar en algo similar a los modelos con inflación de ceros. Es decir, modelar la demanda como una mixtura de dos distribuciones, una, igual a 0 y otra >0, de manera que la probabilidad de la mixtura, $latex p_t$, dependa del tiempo y otras variables de interés.

O Distributed Lag Models (véase, por ejemplo, dLagM).

Son modelos para estimar el impacto de una serie temporal sobre otra en situaciones como la siguientes:

• Una serie mide excesos de temperaturas (en verano).
• La otra, defunciones.

Existe un efecto causal (débil, pero medible) de la primera sobre la segunda. Pero las defunciones no ocurren el día mismo en que ocurren los excesos de temperaturas, sino que suelen demorarse unos cuantos días.

ranger llegó para hacerlo mismo que [randomForest](https://cran.r-project.org/package=randomForest), solo que más deprisa y usando menos memoria.

Lo que no nos contaron es que lo consiguió haciendo trampas. En particular, en el tratamiento de las variables categóricas. Si no andas con cuidado, las considera ordenadas (y ordenadas alfabéticamente).

[Si te da igual ocho que ochenta, no te preocupará el asunto. Tranquilo: hay muchos como tú.]

El diagnóstico dado (por eso lo omito) está contado aquí. La solución, a pesar de la aparente pretensión de los autores, no.

[Abundando en ¿Qué puede colgar de un árbol?]

¡Grafos!