Programación

La función textConnection de R es útil para leer el contenido de una variable como si fuese un fichero de texto. Verbigracia,

zz <- textConnection(LETTERS)
readLines(zz, 2)

Pero cuando uno hace

?textConnection

y lee con detenimiento, encuentra la siguiente nota:

As output text connections keep the character vector up to date line-by-line, they are relatively expensive to use, and it is often better to use an anonymous file() connection to collect output.

Vamos, que desaconseja usar dicha función por motivos de rendimiento cuando no vayan a usarse todas las sus características de las que file carece. Pero, ¿será cierto que el rendimiento es tan malo? Y de serlo, ¿cómo usar file?

Algunos usuarios del paquete pxR han avisado de un error de implementación. Según las especificaciones del formato de datos PC-Axis, las líneas de ese tipo de ficheros acaban en punto y coma (y no necesariamente en un salto de línea).

Así que era natural leer los ficheros íntegramente, concatenar sus líneas físicas y luego partirlas usando strsplit para obtener las líneas lógicas.

Sin embargo, ciertos ficheros contienen descripciones (entrecomilladas) que contienen puntos y comas. Y eso produce caos.

Rubén Martínez, viejo conocido (fue instrumental en la organización del concurso de análisis de datos de las III Jornadas de Usuarios de R) me ha hecho llegar la siguiente infografía sobre el estado del mundo de los grandes datos (big data) y, en particular, sobre las conferencias Big Data Spain en cuya organización colaboró. Es la siguiente (hay que hacer clic en ella para verla en tamaño completo):

Esperemos que el año que viene no coincida con las jornadas de R y podamos compatibilizar ambas…

Ya están disponibles los vídeos de las sesiones de la conferencia BigDataSpain que anunciamos hace un tiempo en estas páginas.

http://www.youtube.com/watch?v=7efDRf4q3lk

Hace unos días implementé un proceso MapReduce usando mincedmeat, un pequeño entorno en Python para desarrollar este tipo de procesos distribuidos. El código y los datos pueden descargarse de este enlace.

Los datos de partida están en 249 ficheros de unos 25kb que contienen filas del tipo

journals/algorithmica/HarelS98:::David Harel::Meir Sardas:::An Algorithm for Straight-Line of Planar Graphs

es decir, publicación, autor (o autores) separados por :: y título de la publicación. Los tres campos están separados por :::.

En el artículo Large-Scale Parallel Statistical Forecasting Computations in R encontrarán los interesados información sobre cómo está usando Google R para realizar predicciones de series temporales a gran escala usando cálculos en paralelo.

El artículo tiene dos partes diferenciadas. Por un lado está la que describe los métodos que usan para realizar predicciones sobre series temporales. Parecen sentir cierto desdén por la teoría clásica, comprensible dado el gran número de series temporales que tratan de predecir y el mimo —entiéndase como uso de materia gris— que exige aquella. Prefieren un proceso en el que el coste sea esencialmente computacional: construir predicciones usando gran número de modelos distintos y promediándolos después para obtener resultados que, aunque lejos del óptimo para cada caso particular, resultan adecuados para su fin.

El algoritmo PSLQ se usa para resolver aproximadamente ecuaciones con coeficientes enteros $latex a_i$ de la forma

$$ \sum_i a_i x_i = 0$$

donde, obviamente, no todos los $latex a_i$ son cero. Aproximadamente significa que la solución se busca dentro de un cierto nivel de tolerancia.

No existe, que yo sepa, una implementación en R. Pero sí en Python, usando librerías que permiten utilizar números de precisión arbitraria, como [mpmath](https://code.google.com/p/mpmath/). Veamos un ejemplo:

Sin darnos cuenta, abusamos de ciertos términos. Uno de ellos es el de la varianza explicada. Después de años utilizándolo como por inercia, he venido a darme cuenta por dos vías distintas de su impropiedad: una de mis recientes lecturas y una experiencia profesional.

Tal vez sea más sencillo comenzar exponiendo la crítica realizada en esa página. Parte del análisis de la serie de muertes en Chicago entre 1987 y el 2000:

A las entradas que he hecho sobre Julia estos últimos días, quiero añadir esta en la que publico mi primer programa en dicho lenguaje.

Me ha dado por reimplementar el programa para realizar un muestreo de Gibbs que aparece en Gibbs sampler in various languages.

Lo primero ha sido instalar Julia, para lo que basta con seguir las instrucciones que aparecen en su página de github. Y aviso: tarda bastante en descargar y compilar todas sus dependencias.

Unos días después de la primera noticia acerca de Julia en esta bitácora me llegan, como suele ser habitual en estos casos, otras.

En primer lugar, hay una discusión interesante sobre R en la lista de desarrolladores de Julia. Y hay un vídeo de Jeff Bezanson sobre Julia de un seminario en Stanford que podría estar pronto disponible en el canal de Youtube de dicha universidad (y que, de momento, puede verse yendo a la bitácora de Julia y después, navegando a Stanford Talk Video y available here).