R

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.

Con geofacet se puede hacer

Hoy he visto

aquí y he escrito

m <- matrix(c(74, 15, 10, 1, 11, 50, 38, 1,
            5, 4, 90, 1, 17, 4, 19, 60),
            4, 4, byrow = TRUE)
m <- m / 100

luego

m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m%*% m%*% m%*% m%*% m%*% m%*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m %*% m%*% m%*% m%*% m%*% m%*% m%*% m
#          [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
#[1,] 0.1926676 0.1133218 0.6696203 0.02439024
#[2,] 0.1926647 0.1133206 0.6696245 0.02439024
#[3,] 0.1926638 0.1133202 0.6696258 0.02439024
#[4,] 0.1926675 0.1133218 0.6696205 0.02439025

y finalmente

Hoy, gelmaneo así:

bar <- function(n, reps = 1e4){
  foo <- function(n){
    x <- rnorm(n)
    tmp <- t.test(x)
    c(tmp$p.value, abs(mean(x)))
  }

  res <- replicate(reps, foo(n))
  tmp <- t(res)
  tmp <- tmp[tmp[,1] < 0.05,]
  tmp[,2]
}

res <- lapply(c(3, 10, 20, 50, 100), bar)
sapply(res, mean)
#[1] 0.8662636 0.6583157 0.4934551 0.3240322 0.2337086

Resumo:

• Fabrico un montón de errores de tipo I. Recuérdese: error de tipo I implica artículo publicado.
• Hago variar el número de sujetos (3, 10, etc.), n.
• Mido el tamaño (promedio) del efecto, E; el estudio de su distribución, ejercicio para el lector.

Y efectivamente, E es función decreciente de n.

Vienen a ser la versión geo de las sparklines. Por ejemplo,

Notas:

• El gráfico anterior no es mío. El código (y datos) con el que se generó tampoco. Son de Susana Huedo, exalumna.
• Está basado (todo hay que decirlo) en código de terceros y debería acordarme de cuál de ellos. Pero no es el caso.

El artículo, el código y el paquete.

Echadle un vistazo a Syberia (y me contáis qué tal os va). Tiene muy buena pinta y puede ser útil para produccionalizar código.

[Esto es casi todo; lo que sigue es omitible.]

Sin embargo y sin que necesariamente haga desmerecer a Syberia como tal, en la página arriba enlazada se lee:

In the viewpoint of the author, R is syntactic sugar around LISP, which enables arbitrary computation; Syberia is an attempt to support this conjecture by allowing the construction of arbitrary software projects within the R programming language, thereby finally outgrowing its long-overdue misconception as a statistical tool.

Dados unos números positivos hay que justificar por que no tomar logaritmos y no al revés. La carga de la prueba recae sobre quien no lo hace.

No obstante:

Tenía unos datos (para cada $latex t$) que siguen (me lo juran) un modelo teórico

$$ \log y \sim k \exp(-at)$$

Existen dos opciones para encontrar los parámetros deseados $latex k$ y $latex a$. El primero, tomando logaritmos y aplicando lm. El segundo, ajustando un modelo no lineal con, p.e., nls.

En Gaussianos publicaron este problema:

En un triángulo acutángulo ABC tenemos que AH, AD y AM son, respectivamente, la altura, la bisectriz y la mediana que parten desde A, estando H, D y M en el lado BC. Si las longitudes de AB, AC y MD son, respectivamente, 11, 8 y 1, calcula la longitud del segmento DH.

El gráfico, construido por uno de los respondedores, Ignacio Larrosa Cañestro, es este:

Yo nunca me había preocupado demasiado de eso (salvo en las presentaciones, para la que uso revealjs y que son otra historia), pero el otro día me pasaron y vi el efecto de

---
title: "Mi título"
author: "Yo Me Mí Conmigo"
date: '`r format(Sys.Date(), "%B %d, %Y")`'
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float:
      collapsed: false
      smooth_scroll: false
    theme: united
    highlight: tango
---

y las cosas van a cambiar para siempre.