Paquetes

De vez en cuando pruebo paquetes promisorios. No es infrecuente que cosas que he intentado hace años, algún ejemplo más o menos sencillo que he publicado aquí, acabe convirtiéndose en la piedra angular de algo facturable. Incluso de algo facturable por mí.

geozoning podía haber sido uno de esos. La promesa del paquete es que puede ayudarte a segmentar regiones del espacio de acuerdo con alguna variable, una especie de clústering para información de tipo espacial.

CatastRo es un paquete de R para explotar la API del Catastro que fue realizado por un alumno mío de la UTAD, Ángel Delgado, como proyecto de fin de máster.

Ahora, una vez integrado en rOpenSpain, toca transformarlo de un proyecto académico en un paquete útil y práctico. Vamos, exponerlo al proceloso piélago del uso para que le crujan las costuras y ver cuáles son las mejoras más pertinentes.

Así que estáis todos invitados a probar el código, verificar que la documentación documenta, que los ejemplos ejemplifican, etc. y, por supuesto, a notificar cualquier cosa que observéis abriéndole un issue al paquete, como poco.

Cayeron en mis manos unos datos que no puedo publicar, pero me atreveré a presentar algunos resultados anonimizados. Se trata de una tabla de puntuaciones numéricas (18 en total, cada una en su columna) proporcionadas por unos cuantos centenares de sujetos (filas). Era de interés un estudio cualitativo de las posibles relaciones de dependencia entre las variables.

La manera más rápida de comenzar, un heatmap(cor(dat)), para obtener

Y luego PCA y todas esas cosas.

Me escriben pidiendo consejo sobre cómo leer datos contenidos en (una serie larga de) ficheros en formatos .dbf, .xlsx (con un formato extraño) y .pdf.

.dbf

No tengo ni curiosidad por averiguar de dónde proceden. Simplemente,

library(foreign)
res <-read.dbf("R0010.DBF")

funciona de maravilla.

.xlsx

Estos sí que sé de dónde vienen (y me guardo la opinión). El problema aquí no era leer directamente tablas contenidas en hojas sino ir extrayendo celdas y rangos de hojas. Así que:

Se ve que hay arqueólogos bayesianos. Un problema con el que se encuentran es que tropiezan con cacharros antiguos y quieren estimar su antigüedad.

Así que prueban distintos métodos (¿químicos?), cada uno de los cuales con su precisión, y acaban recopilando una serie de estimaciones y errores. Obviamente, tienen que combinarlas de alguna manera.

El modelo más simple es

$$ M_i \sim N(\mu, \sigma_i)$$

donde $latex \mu$ es la antigüedad (desconocida) del artefacto y los $latex \sigma_i$ son las varianzas distintas de los distintos métodos de medida, que arrojan las estimaciones $latex M_i$.

Continúo con esto que concluí con una discusión que me negué a resolver sobre la geometría de los errores.

Que es la manera de entender que los problemas directos e inversos no son exactamente el mismo. Digamos que no es una medida invariante frente a reflexiones del plano (que es lo que hacemos realmente al considerar el modelo inverso).

¿Pero y si medimos la distancia (ortogonal) entre los puntos $latex (x,y)$ y la curva $latex y = f(x)$ (o, equivalentemente, $latex x = f^{-1}(x)$)? Entonces daría (o debería dar) lo mismo.

Informo de que está disponible en GitHub el paquete CatastRo para consultar la API pública del Catastro.

No es una API particularmente extensa, pero es de esperar que se amplíe el catálogo de servicios disponible cuando comencemos a machacarla (o no: a saber qué hay en la mente de esa gente).

El paquete es el trabajo de fin de máster de mi alumno Ángel Delgado Panadero en el máster de ciencia de datos de la UTAD.

El artículo, el código y el paquete.

¿Qué es %>%? ¿Para qué sirve? Hoy he hecho la presentación más sesgada y parcial del operador para neófitos en R:

library(magrittr)

8 %>% sin %>% exp
exp(sin(8))

(Es que madrugar me pone de mal humor y saca mi más sincero yo de dentro de mí mismo).

Me vais a permitir que escriba una entrada sin mayores pretensiones, inspirada en y adaptada de aquí y que sirva solo de que para representar correlaciones entre variables podemos recurrir a los grafos como en

library(qgraph)
wine.quality <- read.csv("https://goo.gl/0Fz1S8",
                            sep = ";")
qgraph(cor(wine.quality), shape= "circle",
        posCol = "darkgreen",
        negCol= "darkred", layout = "groups",
        vsize=13)

que pinta

mostrando resumidamente cómo se relacionan entre sí determinadas características de los vinos y cómo en última instancia influyen en su calidad (qlt).

El otro día escribí sobre visitas a la Wikipedia. El otro día (posiblemente otro) oí hablar de prophet.

Hoy con

library(wikipediatrend)
library(prophet)
library(ggplot2)

visitas <- wp_trend(
    "R_(lenguaje_de_programaci%C3%B3n)",
    from = "2010-01-01", to = Sys.Date(),
    lang = "es")

mis.visitas <- visitas[, c("date", "count")]
colnames(mis.visitas) <- c("ds", "y")

pasado <- mis.visitas[1:1500,]
m <- prophet(pasado)

futuro <- make_future_dataframe(m,
    periods = nrow(mis.visitas) - 1500)
prediccion <- predict(m, futuro)

pred.plot <- plot(m, prediccion)
pred.plot +
    geom_line(data = mis.visitas[1501:nrow(mis.visitas),],
        aes(x = ds, y = y), col = "red", alpha = 0.2) +
    xlab("fecha") + ylab("visitas") +
    ggtitle("Predicción de visitas a la página de R\nen la Wikipedia con prophet")

construyo

El paquete hunspell de R permite procesar texto utilizando como soporte la infraestructura proporcionada por Hunspell, el corrector ortográfico que subyace a muchas aplicaciones en R.

Existe una viñeta que ilustra el uso del paquete pero, como siempre, en inglés. En español las cosas son parecidas pero, como siempre, nunca exactamente iguales. En esta entrada, por lo tanto, voy a repasar partes de la viñeta aplicándolas a nuestra tan frecuentemente maltratada mas por ello no menos querida por algunos como yo (pausa) lengua.

Nunca me he visto en la tesitura de tener que usar callbacks porque no son mi guerra. Pero por lo que he oído de la gente que sabe mucho más que yo, son uno de esos infiernos de los que hay que huir con el mismo pavor que de los fors, los ifs, los elses (¡argggg! ¡he escrito else!) y los whiles.

Una pequeña maravilla teórica que me ha hecho replantearme la absoluta inutilidad de aquello que estudié en Álgebra III (funtores y demás) son las mónadas.