R

Regreso de las VI Jornadas de Usuarios de R y, como otros años he hecho (véase esto, esto y esto), al volver a casa, quiero escribir sobre este par de días estupendos que he pasado en Santiago.

Antes de ello quiero agradecer a los miembros de los comités científico y organizador su esfuerzo. Muy especialmente a los miembros locales de este último que —quien lo probó bien lo sabe— hicieron un gran e impagable trabajo. (Aquí me es obligado indicar que mis agradecimientos al comité organizador no se extienden a uno de ellos, el que suscribe, que este año, prácticamente, solo fue miembro de manera nominal).

Esta noche, mochila al hombro, parto para Santiago. Me esperan allá las VI Jornadas de Usuarios de R.

Algo contaré este año. Es lo de menos. Lo de más, que volveré a ver a viejos amigos.

¿Nos vemos en Santiago?

Me pasó el otro día Federico Castanedo un enlace a swirl que quiero compartir con mis lectores y, en particular, aquellos que quieren aprender (¡o enseñar!) R.

¿Cómo funciona? Sencillo:

install.packages("swirl")
library("swirl")
swirl()

(idealmente en RStudio) y luego, click, click, click hasta saber todo lo que merece ser sabido en R.

El amanecer es una cosa que ocurre a diario, me cuentan, pero que yo apenas he visto. Casi hablo de lo que no sé. Por otra parte, la discusión de los horarios, de si deberíamos tener la hora de Londres y no la de Berlín, me parece puro nominalismo. Unos llaman a la hora a la que se levantan sechs, otros seven, otros huit y yo diez y veinte. Y no pasa nada.

Hoy voy a hablar de esa especie de oxímoron que es el bootstrap bayesiano. Comenzaré planteando un pequeño problema bien conocido: tenemos números $x_1, \dots, x_n$ y hemos calculado su media. Pero nos preguntamos cómo podría variar dicha media (de realizarse otras muestras).

La respuesta de Efron (1979) es esta:

replicate(n, mean(sample(x, length(x), replace = TRUE)))

Es decir, crear muestras de $x_i$ con reemplazamiento y hacer la media de cada una de ellas para obtener su presunta distribución (o una muestra de la presunta distribución de esa media).

Se me ha ido pasando y nunca he llegado a escribir aquí que seré uno de los profesores del Experto en Data Science de la U-tad que comienza… de hecho este viernes.

El escribir tan tarde me permite, al menos, presumir de que todo lo bueno que tengo que decir sobre el programa y el claustro no tiene finalidad comercial/propagandística.

Y sí, lo habéis adivinado: la parte del programa que me corresponde tiene que ver con R y algunos de los paquetes que me sacan de apuros a diario (p.e., data.table). Y la otra sobre motores de recomendación. Tema en el que hasta no hace mucho no creía (y tampoco me atraía) pero en el que estoy descubriendo extensiones muy interesantes. Como por ejemplo, esta.

Leí esto el otro día. Lo voy a replicar con mis datos.

Contexto

Google guarda datos de tus ubicaciones: tu tableta, tu ordenador, tu teléfono Android son espías a su servicio. Los datos los guarda en aquí (creo que necesitarás que en tu navegador haya una sesión abierta con tus credenciales del universo Google). Pulsando en administrar archivos y luego en crear archivos puedes seleccionar el tipo de información sobre ti que posee Google y que quieres descargarte. Para este ejemplo, será el Historial de Ubicaciones.

Fui un pájaro mañanero con [plyr](http://cran.r-project.org/web/packages/plyr/index.html).

Probé una vez [data.table](http://cran.r-project.org/web/packages/data.table/index.html) y no me convenció. Volví a él cuando realmente lo necesitaba y ahora es la prolongación de mis dedos.

Aún no me he puesto con [dplyr](http://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/index.html) aunque he visto el suficiente código escrito con él que no creo que me cueste mucho comenzar a usarlo.

Pero tengo la sensación de que tenemos un cisma como el de vi contra emacs en ciernes. Comienza a haber, parece, partidarios acérrimos de tirios y troyanos. Así que abro la sección de comentarios para que opines sobre estos paquetes. A mí y a muchos otros lectores nos gustaría conocer tu opinión al respecto. ¿Cuál utilizas? ¿Qué te gusta de cada cual? ¿Cuál recomendarías?

Voy a escribir sobre un artículo como no debe hacerse: sin haberlo leído. Los bayesianos dirían que esta opinión que aquí voy a vertir es mi prior para cuando encuentre el tiempo y bajo la cual matizaré lo que en el se diga. Lo advierto, en todo caso, para que quien me lea no renuncie al sanísimo escepticismo.

Voy a hablar de Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models y del paquete de R que lo acompaña, CausalImpact, cuyos autores trabajan en Google.

Tuve que saltarme una diapositiva en el DataBeers de Madrid del pasado jueves.

(A propósito, aquí están las 1+20 diapositivas.)

La decimonona, de la que trata la entrada, viene a hablar de lo siguiente. Tenemos una base de datos con sujetos (ids) que hacen cosas en determinados momentos. No es inhabitual calcular la frecuencia de esos sujetos así:

select id, count(*) as freq
from mytabla
where fecha between current_date - 7 and current_date
group by id
;

Esa variable se utiliza frecuentemente ya sea como descriptor de los sujetos o como alimento de otros modelos.