Que conste que soy un partidario de los adjetivos. Supongo que por sentimentalismo. Me caen simpáticos excepto
Y si trabajan en el INE, aún más: se les paga por estadísticos, no por guionistas de opereta.
Viene esto al siguiente párrafo (con mi subrayado):
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.
No sé si conocéis Julia, un lenguaje de programación orientado al cálculo científico. Os dejaré echarle un vistazo a su página.
¿Ya?
Bueno, pues estoy un poco enfadado con ellos. Me pasa un poco como a los catalanes que se quejaban de que en las fotos de ABC siempre sacaban a Jordi Pujol (todavía más) feo (de lo que por sí era): en las comparaciones no le hacen excesiva justicia a R. Me he tomado la molestia de reescribir el código para una de las comparaciones que realizan, pi_sum, utilizando código vectorizado.
La serendipia me llevó a toparme con el RUGBCN, es decir, el grupo de usuarios de R de Barcelona. Me puse en contacto con ellos y Lluis Ramon ha tenido la gentileza de ofrecerse a responder una serie de preguntas mías que espero que, por un lado, animen a los usuarios de R de BCN a acercarse a las reuniones y, por otro, sirvan de estímulo para la creación de grupos de usuarios similares en otros lugares.
A la pregunta, tal vez con una formulación mejorable de un usuario de la lista de R, sobre cómo representar una distribución normal bivariada con correlación 0.5 en 3D di ayer esta solución:
library(mvtnorm )
x <- y <- -20:20 / 10
z <- matrix(0, length(x ), length(y ) )
m <- c(0,0)
sigma <- matrix(c(1, 0.5, 0.5, 1 ), 2 )
for(i in 1: length(x ) )
for(j in 1:length(y ) )
z[i,j] <- dmvnorm(c(x[i], y[j] ), c(0,0), sigma )
persp(x, y, z )No obstante, la solución alternativa de Carlos Ortega es toda una virguería que merece ser reproducida en estas páginas:
Me acaba de llegar la noticia de que el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) va a organizar en Madrid los días 25, 26 y 27 de Abril de 2012 el curso Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R.
El objetivo del curso es cubrir las técnicas más utilizadas en la aplicación de la estadística a las ciencias de la salud, a la práctica clínica y epidemiológica y a la investigación biomédica en general. El desarrollo del curso se basa en la explicación y aplicación de los conceptos estadísticos desde un punto de vista práctico y en el uso de R. R ha sido elegido, según los organizadores, debido a la gran importancia que está tomando como software estadístico de referencia en muchos centros de investigación por su versatilidad.
Aunque muchos de mis lectores ya estarán al corriente de la noticia, la reitero aquí: Gregorio Serrano ha comenzado una serie de artículos en su bitácora sobre econometría básica con R.
Puede seguirse por RSS (incluso usando mi agregador de noticias sobre R en RSS o HTML) y en su cuenta de Twitter.
Addenda: En 2021, desactivo los enlaces rotos/inactivos. El curso, de hecho, está aparentemente desaparecido. Si alguien tiene noticia sobre cómo acceder a él, le ruego que se ponga en contacto conmigo.
Con retraso —del que mis vacaciones en tierras australes tienen la culpa— doy noticia de la charla que dio Carlos Ortega, antiguo colaborador de esta bitácora, en MediaLab Prado, dentro del ciclo de periodismo de datos.
La presentación que hizo y su vídeo pueden consultarse en línea.
Quiero también subrayar y dejar constancia para los futuros historiadores de la cosa que esta ha sido la primera actividad pública promovida por la recientemente constituida Comunidad de Usuarios de R (que tengo, como es probable que sepan ya mis lectores, el honor de presidir).
Una de las preguntas formuladas dentro del foro desde el que seguimos la lectura del libro The Elements of Statistsical Learning se refiere a cómo construir la frontera bayesiana óptima en ciertos problemas de clasificación.
Voy a plantear aquí una discusión así como código en R para representarla (en casos simples y bidimensionales).
Supongamos que hay que crear un clasificador que distinga entre puntos rojos y verdes con la siguiente pinta,
No sé si habéis visto la película argentina Nueve reinas. Trata de unos timadores que engatusan a incautos para sacarles la platica.
Pero no voy a hablar de esas nueve reinas sino de las ocho de Solve Eight Queens Puzzle With SAS Macro. De su introducción extraigo y traduzco:
The Little SAS Book contiene un excelente ejemplo para ilustrar las diferencias entre SAS como lenguaje de programación y C++ mostrando lo complicado que puede resultar procesar conjuntos de datos con un lenguaje de propósito general. Son 28 líneas de código C++ y 5 de SAS para leer un fichero delimitado e imprimirlo por pantalla. Es un ejemplo perfecto de cómo SAS es un lenguaje de cuarta generación con un alto nivel de abstracción y expresividad.
