Me refiero a algo similar a (referencia): Lo ideal sería crear una función compatible con el sistema de facetas de ggplot2 con nombre, p.e., facet_spain que permitiese disponer cualquier tipo de gráfico en una retícula similar. No particularmente difícil, pero sí, seguro, utilísimo. ¿A nadie le tienta el proyecto? [Me encanta el impersonal de “podría fabricarse…”. ¡Es como tan de tirar la piedra y esconder la mano!]
Es Forecasting: principles and practice, de Hyndman y Athanasopoulos.
Psandeno en cómo ebiisrcr a pbruea de roceetrs plaigoaris couetmacns rodecré esto y lo he idepmneatlmo en R. No sé si ertéaiss o no de adeurco en que fncniuoa o no, es dicer, que los ttoexs son rloeincboecs si se faijn la pmirera y úmtila lerta de cada pabrala y se puertma el retso. Lo que sí que es ctireo es que añade a cdaa txeto una mcraa catstaícirerca que decnniua su pdcionereca. Lo mlao sreía que el rtecor, cosiape la ieda, el cgiódo que cipoo djeabo, psermuate las pcmtanorieeus y qesudae como un señor. ...
Plañe el periodista porque dizque hay tres graves problemas que, a pesar de lo que ocupan (en los medios), a la hora del CIS, no preocupan. Aggiorno una vieja entrada para ver, por ejemplo, cómo ha variado en los últimos años la preocupación de los encuestados por el CIS acerca de uno de los tres graves problemas: De hecho, el porcentaje que se muestra indica la proporción de los encuestados que mencionaron el asunto como uno de los tres principales problemas de España. La pregunta, de respuesta abierta, aparece así formulada en los cuestionarios: ...
Abundo en la entrada de ayer. Lo hago para mostrar En el gráfico anterior se muestra la evolución de la edad media de la población de las provincias españolas como diferencia con respecto a una evolución media calculada como la regresión lineal de todas las edades medias con respecto al año. Es decir, algo así como evolución relativa. Se aprecian claramente los rejuvenecimientos relativos de Guadalajara y, en menor medida, Toledo. Especialmente acusados durante este siglo. ...
me llegó ayer por Twitter (vía @unnombrealazar). En el mapa aparece representada la edad media de la población por provincia (y hoy voy a dar las cloropetas por buenas). Salta a la vista Guadalajara: tiene una edad media ¿sorprendentemente? baja. Tanto que tuve que comprobarlo en el INE. La explicación (siempre a posteriori) más obvia es @gilbellosta @unnombrealazar inmigrantes que trabajan en el corredor del henares, familias con niños supongo – jesus alfaro (@jesusalfar) 26 de marzo de 2017 ...
Dada una configuración de puntos tal como puede pensarse que existen dos grupos (clústers los llaman casi todos menos el neotroll de estas páginas y algún otro purista) de puntos organizados alrededor de unas rectas que se adivinan. Nos planteamos el problema de identificarlas y de asignar los puntos a su respectiva. Una posible estrategia consiste en construir la verosimilitud asociada al problema y maximizarla. Esa verosimilitud dependería de muchos parámetros: ...
En serio, es así. ¿También if? Pues también. De hecho, `if`(1 == 3, print("a"), print("b")) Y eso permite, por ejemplo, que funcionen expresiones tales como a <- if (1 == 3) 4 else 5 tan útiles como poco empleadas en general. También son funciones (, { y otras que aparecen en la sección .Internal vs .Primitive del documento R Internals.
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).
Voy a explicar aquí lo que he aprendido recientemente sobre t-SNE, una técnica para reducir la dimensionalidad de conjuntos de datos. Es una alternativa moderna a MDS o PCA. Partimos de puntos $x_1, \dots, x_n$ y buscamos otros $y_1, \dots, y_n$ en un espacio de menor dimensión. Para ello construiremos primero $n$ distribuciones de probabilidad, $p_i$ sobre los enteros $1, \dots, n$ de forma que $$ p_i(j) \propto d_x(x_i, x_j),$$ donde $d_x$ es una determinada distancia entre puntos en el espacio original. De la misma manera, construimos sendas distribuciones de probabilidad, $q_i$, ...