R

Lo del coronavirus nos ha convertido a todos en epidemiólogos circunstanciales. Casi ninguno de vosotros tenéis acceso a los datos necesarios para hacer cosas por vuestra cuenta, pero sí, tal vez gracias a esta entrada, las herramientas necesarias para ello.

Podéis empezar por el paquete survellance de R, que implementa muchos de los métodos más modernos para la monitorización de brotes epidémicos.

En particular, puede que os interese la función bodaDelay, intitulada Bayesian Outbreak Detection in the Presence of Reporting Delays, y que implementa una serie de métodos para estimar el número real de casos cuando las notificaciones de los positivos llegan tarde. O, en plata, si dizque hay 613 confirmados oficiales, ¿cuántos podría llegar a haber realmente?

Contexto:

modelo <- lm(dist ~ speed, data = cars)

Intervalos de confianza:

head(predict(modelo, interval = "confidence"))
#        fit        lwr       upr
#1 -1.849460 -12.329543  8.630624
#2 -1.849460 -12.329543  8.630624
#3  9.947766   1.678977 18.216556
#4  9.947766   1.678977 18.216556
#5 13.880175   6.307527 21.452823
#6 17.812584  10.905120 24.720047

Intervalos de predicción:

head(predict(modelo, interval = "prediction"))
#        fit       lwr      upr
#1 -1.849460 -34.49984 30.80092
#2 -1.849460 -34.49984 30.80092
#3  9.947766 -22.06142 41.95696
#4  9.947766 -22.06142 41.95696
#5 13.880175 -17.95629 45.71664
#6 17.812584 -13.87225 49.49741

Creo que la diferencia (y el significado) es claro. Para todos los demás, esto.

Los (o ciertos) usuarios de R de Galicia están organizando una conferencia alrededor del mundo R de la mano de satRdays. Serán el sábado 12 de septiembre (de 2020) y los interesados en saber más al respecto, harán bien en visitar esta página.

De todos modos, si quieres presentar una charla o taller, el plazo límite parece ser el día 15 de abril.

Lee Justicia: los límites de la inteligencia artificial… y humana y cuando acabes, te propongo un pequeño experimento probabilístico. Por referencia, reproduzco aquí los criterios de justicia del artículo que glosa el que enlazo:

Centrémonos en (B), sabiendo que, por simetría, lo que cuento se aplica también a (C).

Supongamos que tenemos dos grupos, cada uno de ellos de

n <- 1000000

personas para estar en las asíntotas que aman los frecuentistas. Estos grupos tienen distribuciones distintas de un factor de riesgo,

A veces tomas un artículo de vaya uno a saber qué disciplina, sismología, p.e., y no dejas de pensar: los métodos estadísticos que usa esta gente son de hace 50 años. Luego cabe preguntarse: ¿pasará lo mismo en estadística con respecto a otras disciplinas?

Por razones que no vienen al caso, me he visto en la tesitura de tener que encontrar mínimos de funciones que podrían cuasicatalogarse como de mínimos cuadrados no lineales. Y por algún motivo, pareciere que no hubiese en el mundo un algoritmo de ajuste que no fuese IRLS. Que tiene una gran tradición en estadística; es, de hecho, la base de la optimización propuesta por Nelder y McCullagh en 1972.

No es algo que ocurra habitualmente. Creo que conozco a alguien que me dijo que lo tuvo que hacer una vez. Pero podría ocurrir en algún momento que tuvieses que analizar mezclas, es decir, situaciones experimentales en las que lo importante es la proporción de ciertos ingredientes (con la restricción obvia de que dichas proporciones suman la unidad).

Para más datos, Mixture Experiments in R Using mixexp, que describe el paquete de R mixexp.

Sin embargo, basta con mirar la foto

leer la entrada de hace unos días, que se refiere a algo muy parecido (y que, en particular, describe los datos usados en el modelo que representa) y, en el peor de los casos, esto, para hacerse idea de su utilidad y relevancia.

Lo de las direcciones postales es un caos. Trabajar con ellas, una tortura. Y cualquier proyecto de ciencia de datos que las emplee se convierte en la n-ésima reinvención de la rueda: normalización y tal.

Cuando todo debería ser más sencillo. Cada portal en España tiene asociado un número de policía, un identificador numérico único. Independientemente de que quienes lo habiten se refieran a él de formas variopintas, vernaculares y, en definitiva, desnormalizadas y desestandarizadas hasta pedir basta.

Un grupo de estudiantes se examina en horas distintas con exámenes parecidos pero no iguales. Se pretende estudiar si el examen tiene algún efecto sobre la nota final y para eso se hace algo así como

bmod_math <- lm(pcorrect ~ group, data = MathExam)

para obtener una distribución de la nota media por grupo descrita bien

cbind(estimate = coef(bmod_math), confint(bmod_math))

##              estimate      2.5%      97.5%
## (Intercept)  57.600184  55.122708  60.07766
## group2       -2.332414  -5.698108  1.03328

o bien, gráficamente, así:

Estos días he aprendido una expresión muy compacta para operar sobre las columnas de una tabla en R:

x <- iris # por ejemplo
x[] <- lapply(x, function(x) factor(x)) # o cualquier otra función

Aunque lapply debería devolver (y, de hecho, devuelve) una lista, esos corchetes de x fuerzan de una manera contraintuitiva que la salida final sea una tabla.

La magia es consecuencia de que [<- es una función en sí misma (puedes consultar help("[<-") si quieres) con un comportamiento que es el que es (porque sí, a veces las cosas son simplemente como son).