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Archive for 23 marzo 2012

Estructura de un nuevo paquete en R

Se acaba de completar la página de este blog sobre como construir la estructura para un nuevo paquete en R. Se agradece todo tipo de comentarios para mejorarla, así como preguntas, consejos… La idea es poder tener recogido en el mismo sitio y en español todo lo imprescindible para crear un paquete de R así como cuales son los manuales a consultar en caso de necesitar cosas más específicas.

Este es el primer paso de los 4 esenciales para construir un paquete completo en R. En breve esperamos poder actualizar los siguientes:

2. Preparar nuestro ordenador

3. Crear el paquete

4. Subirlo al CRAN

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Brew, o cómo mezclar R y texto para generar informes repetitivos

Volviendo a las III Jornadas de Usuarios de R en Madrid, hoy os presento la charla de Xavier Guardiola Martínez sobre cómo generar informes mezclando R y texto. Aquí podeis encontrar el pdf de la presentación, y en este enlace el video correspondiente (aunque el sonido no siempre funciona correctamente). A continuación el resumen:

La idea de la charla es introducir el paquete Brew para generar informes mediante
la mezcla de código R y ficheros de texto (Latex, html, etc.) Se explicará nuestra experiencia
real en el ámbito de trabajo diario (gestión de información sanitaria.) También
se comparará con otros paquetes similares (Sweave) y como Brew puede integrarse
para servir informes web dinámicos mediante el servidor Rapache.

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Design of Experiments in R

En la pasada edición useR 2011 realizada en la Universidad de Warwick pudimos disfrutar de una maravillosa charla de Ulrike Grömping sobre el Diseño de Experimentos en R y en concreto la “view” sobre DoE que ella misma mantiene. Tanto el video como las diapositivas se encuentran en el siguiente enlace, mientras que el abstract se puede ver en la propia web del Congreso.

The purpose of Design of Experiments (DoE) is to create an experimental scheme that will generate data “as informative as possible” for the purpose of a planned (series of) experiment(s). Basic ideas in experimental design have been proposed very long ago (Wikipedia mentions references from 18th century). Often, R.A.Fishers contributions in early 20th century are seen as the foundation of modern experimentation; he systematically introduced randomization, blocking, replication and factorial design and broadened insights into the applicability of analysis of variance (cf. e.g. the account by his daughter Joan Fisher Box 1980).
Fisher – being based at Rothamsted experimental station in the 1920s and early 1930s – was experienced in agricultural experiments. Agriculture has its own special challenges, e.g. spatial correlation between neighbouring fields. Design of Experiments is also used in many other fields of application, e.g. medicine, psychology, sensometrics or quality improvement. The talk gives an overview of what functionality is available in R for experimental design and analysis of experimental data in general (cf. also the Task View on Experimental Design and Analysis of Experimental Data, Grömping 2011) and then focuses on industrial experimentation (cf. e.g. Box, Hunter and Hunter 2005) and a series of R packages by the author (DoE.base, FrF2, DoE.wrapper, RcmdrPlugin.DoE) as well as other packages (AlgDesign, BsMD, DiceDesign, lhs, rsm) on which the former rely.

Particularly in connection with offering a GUI, it is also discussed what should be the trade-off between guiding or even forcing untrained useRs to do the right thing vs. offering substantial flexibility and leaving responsibility for appropriate choices with the useR.

Espero os resulte interesante.

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Cloudnumbers: R en la nube

Y aquí está la primera entrada de la serie que tendrá numerosas charlas que se han expuesto en los diferentes congresos de R que hasta ahora han tenido lugar. Quería comenzar con algo que realmente resultara de interés para todos los usuarios de R sin importar el campo en el que esten trabajando. Para ello os presento la charla que Carlos J. Gil Bellosta dio en las III Jornadas de usuarios de R.

En los últimos años ha crecido el interés por la computación en la nube. Las aplicaciones analíticas y, entre ellas, muchas de las desarrolladas con R, se acomodan a ese paradigma. Por ejemplo, permiten el acceso puntual a máquinas potentes para entrenar modelos complejos con un coste reducido.

Sin embargo, muchos de los usuarios potenciales de este tipo de soluciones o bien las desconocen o bien desconfían de ellas por diversos motivos. Además, el funcionamiento de algunas plataformas es relativamente complejo y requiere conocimientos técnicos que frenan su adopción.

Cloudnumbers es una empresa que ha desarrollado una plataforma de computación en la nube especialmente diseñada para el desarrollo de aplicaciones analíticas con especial énfasis en R y ha creado una interfaz sencilla para facilitar su manejo.

Y aquí el enlace a la presentación. También podeis ver la presentación grabada en está página en el tiempo 1:08:06.

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