R

Dando vueltas (infructuosas) al asunto de los cartogramas he dado con un subproducto con el que, por hoy, me conformo: crear un grafo a partir de relaciones de vecindad entre polígonos. La magia, obra de [spdep::poly2nb](http://www.inside-r.org/packages/cran/spdep/docs/poly2nb); el código,

library(maptools)
library(spdep)
library(igraph)

# fichero descargado del INE
aragon <- readShapePoly("ccaa00c02.shp")
plot(aragon)

aragon.nb <- poly2nb(aragon)

# vértices
vertices <- aragon@data
vertices$id <- 1:nrow(aragon@data)
vertices <- vertices[, c("id", setdiff(colnames(vertices), "id"))]

# coordenadas aproximadas de los vértices
my.layout.orig <- do.call(rbind,
    lapply(vertices$id,
            function(i)
              aragon@polygons[[i]]@Polygons[[1]]@labpt))

# aristas

aristas <- do.call(rbind,
    lapply(1:length(aragon.nb),
          function(x)
            data.frame(from = x,
                        to = aragon.nb[[x]])))
aristas <- aristas[aristas$from < aristas$to,]
aristas <- aristas[aristas$from %in% vertices$id,]
aristas <- aristas[aristas$to   %in% vertices$id,]

# grafo
g <- graph.data.frame(aristas, directed = FALSE, vertices)

plot(g,
      layout = my.layout.orig,
      vertex.label = NA,
      vertex.size = 0.1)

He escrito de grafos, he escrito de mapas; hoy hablaré de la combinación de ambas cosas.

Tengo un grafo cuyos nodos están geoposicionados. Lo quiero estudiar utilizando herramientas de grafos (vía igraph) pero después representarlos sobre una capa con información geográfica (una foto satelital de Google Maps, vamos).

La red va a ser la de guifi.net en los derredores de Barcelona. guifi.net es un proyecto para crear una red de telecomunicaciones mancomunada, abierta, libre y neutral. Quienes forman parte de ella colocan antenas que se conectan con otras de la red y comienzan en enviar bits. Las antenas y sus conexiones conforman una red que se puede estudiar como cualquier otra: ¿qué nodos/enlaces son más centrales/críticos? Etc.

Ha pasado un poco desapercibido pero estamos organizando un premio para el mejor trabajo presentado por un ponente nacido después del 1 de enero de 1985 dentro de las VII Jornadas de Usuarios de R.

Las bases están aquí.

Finalmente, si alguien conoce a alguien que pueda conocer a alguien que quiera dotar el premio, ¡que avise! (Y que lea previamente esto también).

A partir de los comentarios de Olivier Núñez a mi entrada anterior casi homónima, se nos ha ocurrido a ambos de forma independiente y simultánea una manera alternativa de calcular el intervalo: minimizando su longitud.

a <- 3
b <- 5
alfa <- 0.05

# versión de la entrada anterior:
f <- function(x){
  (dbeta(x[2], a, b) - dbeta(x[1], a, b))^2 +
    (pbeta(x[2], a, b) - pbeta(x[1], a, b) -1 +  alfa)^2
}

res <- optim(c(a/(a+b), a/(a+b)), f)
res$par
#[1] 0.08052535 0.68463436

# nueva versión
f.alt <- function(x){
  qbeta(x+0.95, a, b) - qbeta(x, a, b)
}

res.alt <- optim(0.025, f.alt)
qbeta(c(res.alt$par, res.alt$par + 0.95), a, b)
#[1] 0.08054388 0.68464900

Las VII Jornadas de Usuarios de R buscan patrocinadores. Los organizadores hemos redactado un documento en el que se especifican las modalidades y el mecanismo para que tú o la empresa o institución donde trabajas podáis convertiros en patrocinadores de las Jornadas.

Esencialmente, hemos establecido tres categorías —oro, 300 €; plata, 200 € y bronce, 100 €— para empresas e instituciones y una aportación personal y voluntaria de 10 € para participantes y entusiastas.

El parlamento de la Unión Europea aprueba directivas. Los parlamentos nacionales las trasponen, es decir, las convierten en leyes nacionales (véase el enlace anterior).

No sé hasta qué punto la trasposición tiene que ser literal. La única experiencia seria que tengo es con esta y sus trasposiciones nacionales a España y el RU. Y era notorio cómo cada país, aprovechando las ambigüedades del texto original, arrimaba el ascua a su sardina.

He perdido el rato comparando la ley de reutilización de datos del sector público con la directiva que traspone (los enlaces, debajo). Que se parecen, por cierto, como un huevo a una castaña. En particular, la ley española añade provisiones que no aparecen en la directiva para asegurarse de que las administraciones públicas no se obligan ni comprometen a nada. Por lo que si en lugar de haber ley, no la hubiera, las cosas no cambiarían en absoluto. Pero esa es otra historia.

Tengo un parámetro, la p de una binomial, que supongo distribuido según una beta. Me da igual para el caso si la distribución a priori es o no informativa. Solo digo que la distribución a posteriori es otra beta con parámetros a y b.

Quiero construir un intervalo de credibilidad para p, es decir, encontrar un subintervalo de [0,1]

• dentro del cual la densidad de la beta sea mayor que fuera y que
• capture $1-\alpha$ de la probabilidad total.

Gráficamente,

Del 9 de junio al 9 de julio impartiré un curso de iniciación a R.

Se trata de una versión extendida de mi curso de introducción a R que, como novedad fundamental, pasa de 12 a 30 horas de duración. El programa, sin embargo, es esencialmente el mismo: aquello, todo ello y no más que aquello que de R podría usarse en Endesa, el Banco de Santander, Deloitte o el Ministerio de Sanidad.

Quien escribió Call matplotlib from R podía haberse ahorrado bastante trabajo de la peor especie (programación de bajo nivel con C++) leyendo los benditos manuales (de rPython, en este caso).

Le bastaba hacer

library(rPython)

x <- seq(0, 2*pi, length = 100)
sx <- sin(x)
cx <- cos(x)

python.assign("x", x)
python.assign("sx", sx)
python.assign("cx", cx)

python.exec("import matplotlib.pyplot as plt")

python.exec("plt.rcParams.update({'figure.figsize' : (7,4)})")
python.exec("plt.plot(x, sx)")
python.exec("plt.plot(x, cx, '--r', linewidth=2) ")
python.exec("plt.legend(('sin(x)', 'cos(x)'))")
python.exec("plt.savefig('2015-04-02-pyplot.png')")

para obtener

con una fracción del esfuerzo y sin reinventar la rueda.

Primero, y por evitar confusiones, este no es el Spark que se nos muere. Se muere un servidor de RStudio donde se colgaban aplicaciones desarrolladas en shiny, spark.rstudio.com.

El nuevo servicio se llama shinyapps.io. Que viene a ser lo mismo pero más formal, con sus tokens, sus claves, su modelo freemium y sus servicios pro de pago.

Migrar aplicaciones, como mi vetusto detector de idiomas, viene a ser equivalente a colgarlas modo ex novo en shinyapps.io: