Cuando hice el logo del blog no sabía que existía un paquete dedicado a esto de hacer logos hexagonales en R, así que lo diseñé con un programa gráfico al estilo “tradicional”. El ecosistema de R está creciendo tan rápido que hoy día podemos encontrar librerías para TODO, incluso para pintar nuestro logo hexagonal sin salir del entorno del programa. Preparad vuestra imaginación que hoy vamos a hablar de la librería hexSticker con la que vamos a diseñar unos cuantos logos.

Me gustó mucho un mapa leí en el blog de Dominic Royé y que muestra la evolución urbana de Valencia. No me he podido resistir a replicarlo para mi querida perla del Segura, Cieza (Murcia). Además de un estupendo blog dedicado a temas de clima y geografía, Dominic Royé ha escrito un libro titulado “INTRODUCCIÓN A LOS SIG CON R”, que tiene muy buena pinta, y que comentaré cuando lo tenga en la mano y lea, espero que pronto.

El rimador que hicimos semana pasada quedó un poco soso. Así que, vamos a programar unas algunas mejoras para hacer la aplicación más divertida, al fin y al cabo era para jugar y que la usaran los peques de la casa. Pensé en poner los resultados en una nube de palabras en lugar de la tabla. También he añadido un selector para concretar los resultados por sílabas, así es más fácil buscar rimas.

Rimador Esta semana los peques tenían que hacer una poesía para el cole, como veréis queridos lectores, los niños son una fuente inagotable de ideas incluso para programar con R. Hace tiempo que abandoné mi parte artística así que, para compensar la oxidación mental se me ocurrió programar una sencilla aplicación que busque rimas y nos ayude a crear versos. Idea del programa La idea parece sencilla, se trata 1) de escribir una palabra, 2) que una función descomponga en sílabas esta palabra, 3) que otra función busque palabras con la misma terminación.

El mes pasado (dic-2019) me dio por zanjar uno de mis objetivos del año, o más bien de los últimos años, que había estado retrasando por pura vagancia (procrastinación para los anglofilos), y es que llevo tiempo detrás de sacar un libro que ya estaba escrito, pero faltaba editar, componerlo y mandar a imprimir los ejemplares. Se trata de una historia familiar, y gracias a este trabajo navideño he tenido - otra vez - que ponerme las pilas en cuestión de edición de documentos largos en R (tipo tesis) y el resultado ha sido muy satisfactorio.

Hace tiempo que quería escribir en el blog algún ejemplo de web scraping o rascado güeb. Para esto se me ha ocurrido un ejemplo sencillo: nuestro objetivo será crear una página web con R que tomará “prestados” los datos de una página de cotizaciones. Para desarrollar este ejemplo usaremos web scraping, Shiny con flex y algunas cosas curiosas como la función invalidateLater para que la app se actualice automáticamente cada cierto tiempo.

Una de las cosas por las que vale la pena aprender R es por lo fácil que resulta hacer aplicaciones web dinámicas. Esto lo podéis comprobar en la serie de post que realicé sobre shiny, enfocado al desarrollo de app con la librería flexdashboard. I. Sintaxis y uso simple de flexdashboard II. htmlwidgets III. crosstalk IV.App shiny con flexdashboard La verdad es que yo no uso Shiny, porque siempre que tengo que hacer una aplicación o gráfica dinámica uso flexdashboard o flex para los amigos :-) .

El anterior post fue una introducción a los modelos ARIMA, ahora vamos a ver ejemplos prácticos. Recuerda que es importante saber interpretar las gráficas de los correlogramas ACF y PACF que nos dan el orden del modelo según esta guía: AR(p) MA(q) ARMA(p,q) ACF varios puntos con coef>0 decayendo 0 excepto los q primeros varios puntos con coef>0 decayendo PACF 0 excepto los p primeros varios puntos con coef>0 varios puntos con coef>0 Utilizaremos principalmente las librerías astsa y forecast cada una tiene unas funciones para hacer el proceso.

ARIMA Muchos hemos estudiado en la carrera los modelos “clásicos” ARIMA sin enterarnos de nada. No echo la culpa a mis profes de estadística, son temas muy teóricos y con formulación matemática extensa que se dan con muy poca práctica, por lo que terminamos sin saber realmente ni cómo, ni donde aplicarlo. Ahora que mi profe soy yo, me he decidido a entender estos modelos para ver si les saco partido para el pronóstico de series temporales.

Hace tiempo escribí un post gráficas con ggplot , que es la librería más conocida y de las más completas de gráficos en R. En el artículo dejé muchos tipos de gráficas en el tintero, y especialmente los addon, por lo que vamos a retomar este asunto y dar ejemplos interesantes con esta fantástica librería. Graficas de barras simples Voy a hacer una gráfica inicial bastante simple, sobre la que iremos añadiendo cosas, y complementos.