Tomemos una tabla de contingencia, p.e., library(MASS) a <- as.matrix(caith) # fair red medium dark black # blue 326 38 241 110 3 # light 688 116 584 188 4 # medium 343 84 909 412 26 # dark 98 48 403 681 85 que se refiere a los habitantes de una población de Escocia clasificados según el color de los ojos y el pelo. ¿Habrá una relación entre ambas variables? ...
Don’t be loopy! es el título de una presentación realizada en el SAS Global Forum de 2007. Tiene que ver con el motivo que me hizo en mi día abandonar SAS y buscar —entonces aún no lo conocía— el cobijo de R: sus limitaciones para todo lo que tiene que ver con simulaciones, remuestreos, jackknifes, _bootstraps _y similares. El artículo muestra lo que debería ser el estado del arte para realizar este tipo de programas con SAS. En el primero de los problemas que estudia, que denomina bootstrap simple, muestrea 1.000 veces un conjunto de datos de 50.000 observaciones y calcula el valor de la curtosis para cada una de ellas. Finalmente, proporciona un intervalo de confianza para dicho valor. ...
Supongo que mis lectores habrán leído acerca del Netflix Prize. En el vídeo de este viernes se ilustra cómo se puede usar R para implementar la parte más intensiva computacionalmente de la solución ganadora utilizando el paquete irlba, la descomposición de la matriz de datos en sus componentes singulares (más propiamente, obtener algunas de ellas).
La función plot es genérica. Uno puede aplicársela a un data.frame o a un objeto de la clase lm. Y en el fondo, plotsolo elige cuál de sus métodos, es decir, las funciones que realizan el trabajo verdaderamente, aplicar. Para ver cuáles son los métodos asociados a plot basta con ejecutar en R methods(plot) La salida es autoexplicativa. Podemos hacer un pequeño experimento creando una función genérica, foo, bastante tonta: foo <- function( x ) UseMethod( "foo", x ) foo.data.frame <- function( x ) plot( x ) foo.integer <- function( x ) sum( x ) foo.default <- function( x ) print( "Bu!" ) foo( iris ) foo( 1:7 ) foo( "hola" ) También es posible crear nuevos métodos para funciones genéricas existentes. Por ejemplo, ...
Por ser viernes, traigo a estas páginas un vídeo tan pedagógico como ameno. Es la conferencia de Dick De Veaux dentro la M2010 Data Mining Conference auspiciada por SAS. El autor repasa los siete pecados capitales de la minería de datos, a saber No realizar las preguntas adecuadas No entender el problema correctamente No prestar suficiente atención a la preparación de los datos Ignorar lo que no está ahí Enamorarse de los modelos Trabajar en solitario Usar datos malos Frente a ellas, propone las siguientes virtudes: ...
El 1 de junio escribí en la lista de ayuda de R en español para ver si alguien se animaba a colaborar en la creación de un paquete de R para importar datos en formato PC-Axis. Este formato es usado por gran número de institutos estadísticos, entre ellos el INE español, para difundir y publicar datos en formato electrónico. Existe una herramienta gratuita pero cerrada para analizar este tipo de datos, pero clamaba al cielo que los usuarios de R no contásemos con una manera de importarlos directamente. Además, lo necesitaba para un pequeño proyecto (del que hablaré próximamente). ...
Aunque los diagramas de puntos fueron introducidos por Cleveland en los años ochenta, a pesar de sus ventajas, no gozan de la popularidad de otros métodos de representación gráfica. Leí hace poco un artículo de Naomi Robbins en el que se proponían los gráficos de puntos como alternativa a los de barras. Encuentra en aquellos tres ventajas: Una representación más limpia y con menos tinta inútil. Permite resolver el problema de la representación de varias observaciones por sujeto más elegantemente que yuxtaponiendo barras, como ilustra el gráfico que aparece debajo. Y una tercera que encuentro más dudosa: que resuelven el problema de los diagramas de barras truncados: el no representar el trazo que une el origen con los valores representados —dice la autora—, el efecto perceptualmente distorsionador de truncar la gráfica no es tan acusado. Aunque yo mantengo mis reservas al respecto. ...
En primera derivada, un banco es un señor que pone 10, capta 90 en depósitos de ahorradores —a los que da un interés del 4 %— y presta 100 al 5 %. El código en R que aparece a continuación indica cuál es el beneficio del señor: capital <- 10 depositos <- 90 int.dep <- 0.04 int.pres <- 0.05 prestamos <- capital + depositos ingresos <- prestamos * ( 1 + int.pres ) gastos <- depositos * ( 1 + int.dep ) beneficio <- ingresos - gastos rentabilidad.capital <- 100 * beneficio / capital Quien lo ejecute comprobará cómo el señor obtiene un jugoso beneficio. Además, el señor podría hacerlo aún más jugoso incrementando el valor de los depósitos, es decir, captando más ahorro con el mismo capital inicial. Queda como ejercicio para mis lectores repetir los cálculos anteriores con depositos <- 190, etc. ...
Como actividad complementaria a las III Jornadas de Usuarios de R, por gentileza de uno de sus patrocinadores, Nestoria y gracias al trabajo de Emilio Torres Manzanera, se ha anunciado hoy el I Concurso de Análisis de Datos con R. Con 1.500€ en premios y la posibilidad de pasar a colaborar con la plantilla de Nestoria para los autores de las mejores soluciones, el concurso aspira a sondear la habilidad de la comunidad de usuarios de R para analizar datos reales y extraer valor de la base de datos de viviendas y precios de viviendas de Nestoria. ...
Uno de los pasos más importantes en el desarrollo de un paquete es verificar que funciona correctamente. Un check comprueba la estructura del paquete, la consistencia entre el código y la documentación, que no faltan secciones importantes en esta última, que los ejemplos pueden ejecutarse sin problemas, etc. De ahí que sirva para muchos propósitos. En particular, si uno elige los ejemplos que acompañan a la documentación de las funciones con buen criterio, éstos servirán no solo para ilustrar el comportamiento de las funciones sino, también, para verificar el funcionamiento del paquete. Además, de usar R-forge, como el sistema realiza checks en varias plataformas distintas, el elegir bien los ejemplos permite realizar comprobaciones multiplataforma del código. ...