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El SAE en las VIII Jornadas de Usuarios de R

Congreso-R-Albacete-2016-GrupoMurcia Este año 2016, los del SAE y algunas personas más pudimos asistir a las VIII Jornadas de R, que esta vez se celebraron en Albacete.

Como siempre, el encuentro fue magnífico. Vimos a viejos amigos y amigas, gente que lleva acudiendo a las jornadas desde las primeras allá por el año 2009 en Murcia, e hicimos nuevos que esperamos seguir viendo en la próximas.

Es curioso constatar cómo cada vez el mundo de R, que hace pocos años era un grupúsculo de “cuasi frikis” o “visionarios”, se va ampliando. Aún así, el ambiente es aún muy familiar; acudieron unas 100 personas. Quien llega nuevo rápidamente se integra y se crea una camaradería que yo no he visto en otras reuniones científicas. Es un “congreso” en el que mucha gente dice “aquí me siento normal”, hartos de ser “el o la rarita de de R”. Es grato encontrar gente con tus aficiones y formas parecidas de entender la ciencia y, como cada vez somos más, pudimos comprobar con la charla de David Ríos Insua (RIMAS) cómo, incluso ministros del estado español, ya tienen acceso a informes hechos con R y Rstudio en LaTeX. Parece sorprendente, ¿no?

Las presentaciones y los materiales están disponibles en este enlace, incluidas nuestras 6 aportaciones.

En la asamblea de la Comunidad R Hispano que tuvo lugar, se acordó el lugar donde celebrar las siguientes: las IX Jornadas de R Granada, de la mano de José Luis Cañadas Reche. Seguro que van a estar genial. Y las X en Murcia (¡las jornadas X!). Así que tenemos citas en el calendario.

¡¡Ah!! ¡Y molan las pegatinas!. 2016-11-23 13.53.06

Taller: Documentos científicos y técnicos de alta calidad: más allá de wysiwyg

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¿Qué es esto?

Presentaremos una metodología sencilla que proporciona documentos de calidad: tipográfica y estructurados. El método, relativamente sencillo, deja al ordenador y sus programas las tareas más rutinarias:

  • gestión de citas y referencias bibliográficas,
  • numeración de tablas y figuras,
  • salidas a distintos formatos (pdf, epub, web, word,. . . )
  • útil para documento cortos, trabajos organizados por capítulos, presentaciones, . . .

¿A quién va dirigido?

A los alumnos de cualquier titulación de la Facultad de Biología, pero puede participar cualquier miembro de la misma. Este taller está destinado preferentemente a alumnos de cuarto, tercer, segundo y primer curso (por ese orden). ¿Cuándo? De cuatro a seis de la tarde la fecha la seleccionas tu: 27 Octubre, 10 ó 15 Noviembre.

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Seminario SAE: Consistencia interna en cuestionarios

corrplotMañana (viernes 14/oct) tendrá lugar el en el aula del SACE (12h) el seminario sobre “Consistencia interna en cuestionarios “, que dará Elvira Ferre Jaén, matemática estadística de este servicio.

En la exposición se repasaran diversa técnicas para medir consistencia interna y correlación en cuestionarios.

Actualización: Aquí os dejamos la presentación correlacion-consistencia-interna.pdf

Seminario SAE: El paquete Tables

alvarox Hoy ha tenido lugar el seminario sobre “El paquete tables de R”, que ha dado Álvaro Hernández Vicente. Que facilita mucho la creación de tablas con muchas categorías, cuidando el aspecto, genial para incluir en nuestros informes automáticos de grandes conjuntos de datos.

Os dejamos aquí la presentación en pdf. Paquete-tables-pres.pdf

PSPP reemplazo libre a SPSS

PSPP screenshot

¿Qué es PSPP y por qué usarlo?

Muchos de los cursos introductorios de estadística requieren el uso de algún software de análisis estadístico. La estadística debe y es independiente del software que se emplee, ¿por qué usar un software propietario cuando existe una alternativa libre como PSPP?

PSPP es una aplicación de software libre para el análisis de datos. Se presenta en modo gráfico y está escrita en el lenguaje de programación C. Usa la biblioteca científica GNU para sus rutinas matemáticas, y plotutils para la generación de gráficos. Es un reemplazo libre para el software propietario SPSS y aparentemente muy similar con pequeñas excepciones. Las más importantes son:

  1. La copia de PSPP no expira con el tiempo
  2. Admite alrededor de un billón de casos y un billón de variables.
  3. No hay paquetes adicionales que haya que adquirir con el fin de obtener las funciones “avanzadas”; todas las funcionalidades que PSPP aporta actualmente están en el paquete básico.

Técnicas que implementa

PSPP ofrece muchas transformaciones y utilidades. Entre ellas, cabe destacar la capacidad de realizar:

  • t-tests
  • ANOVA
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Análisis de conglomerados
  • Análisis de confiabilidad
  • Análisis factorial
  • Pruebas no paramétricas

Algunas funcionalidades adicionales:

  • Pegar la sintaxis del análisis en ficheros parecidos a los .sps de SPSS.
  • Exportar los resultados a pdf, html, odt, csv, etc.

Enlaces de descarga del PSPP

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Conviértete en un Data Scientist

Nace el Grado en Matemática Aplicada al análisis de datos por la Universidad Europea de Madrid.

En los últimos años han irrumpido en nuestra sociedad términos como el Internet de las Cosas, la industria 4.0, las Smart Cities, y el Big Data. Todos estos términos tienen en común la necesidad del almacenamiento masivo de grandes cantidades de datos en tiempo real y del análisis automático de los mismos con el objetivo de obtener información útil como base en la toma de decisiones a niveles estratégicos. Los ámbitos de aplicación son, además, muy extensos como Salud, Educación, Industria, Energía, y un largo etcétera. Los efectos que está teniendo en los resultados de las organizaciones son tales que en algunos casos se están tomando decisiones de gran nivel basándose únicamente en los resultados de estos procesos automáticos. Un ejemplo de ello son los nuevos seguros de automóviles que están basando el cálculo de las cuotas en los resultados de analizar los datos de la trazabilidad recopilados a través de todos los sensores que hoy en día disponen los automóviles. Es tal la influencia que el análisis de datos está generando en la sociedad y, en particular, en la industria, que ya se habla de la 3º revolución industrial.

El data scientist

Este reto requiere de profesionales que estén bien formados y perfectamente preparados para generar valor en torno a esta gran oportunidad. Un analista de datos tiene que ser capaz de abordar funciones de Explotación, Desarrollo, Diseño y Administración de sistemas de gran volumen de datos, y en un nivel superior, las funciones de Análisis, Arquitectura y Dirección de los mismos. Para ello tiene que dominar las técnicas y herramientas de las matemáticas y la estadística, así como, las técnicas y herramientas software que se utilizan para el almacenamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real, para el análisis y procesamiento de los mismos (utilizando modelos predictivos e inteligencia de negocio), así como para la visualización de forma adecuada para mejor entendimiento del encargado de tomar la decisión final.

Una profesión con mucho presente y más futuro Sigue leyendo

R4U…. Introducción al uso de R en entornos universitarios

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Comienza el curso “Introducción al uso de R en entornos universitarios” al que nosotros denominamos R4U

Este curso plantea un desafío aproximar el uso de R, un lenguaje, a un colectivo diverso como es el del “personal” de la universidad. Es un colectivo diverso en cualquiera de sus dimensiones, la marca es la heterogeneidad tanto en el PDI como en el PAS. Sin embargo, más allá del propio lenguaje está la metodología de trabajo, la gestión de la información, la automatización de procedimientos y tanto la optimización en la gestión del tiempo, como la de los resultados de la comunicación.

Veremos como R forma parte de un sistema de trabajo más amplio que exige ciertos cambios en los modus operandi y una formación continua, este esfuerzo proporciona resultado de distinta naturaleza y plantea preguntas personales relevantes, para conseguir las respuestas vamos a proporcionar elementos de juicio.

¿Qué esperamos del curso?

Estamos seguros de que muchas son las preguntas que los participantes en el taller se plantean y pueden ir desde lo más simple hasta cuestiones mucho más avanzadas ¿Qué es R? ¿R sólo lo usan los estadísticos? ¿Sabiendo ya manejar el programa estadístico X podre cambiarme a R fácilmente? ¿Cuánto cuesta aprender a utilizarlo? ¿Está orientado a un campo del conocimiento específico? ¿Tengo que aprender mucho e invertir mucho tiempo? ¿Hay diferentes niveles de “aprendizaje”? ¿Me compensa el esfuerzo de aprender para el rendimiento que obtendré en mi trabajo? ¿Cómo puedo hacer el análisis estadístico X y que significan sus resultados?

Realizaremos una serie de actividades que nos proporcionaran argumentos para responder a estas y otras preguntas, así, veremos:

  • como utilizar el lenguaje R para resolver problemas simples que nos afectan en el quehacer cotidiano.
  • Como se puede utilizar con fluidez la terminal y manejar la interfaz básica de R con muy poco esfuerzo.
  • Estudiaremos como aprovechar las características los principales elementos de R y su entrono, así como el fundamento de la sintaxis de R.
  • Abordaremos el desafío de elaborar procedimientos básicos de trabajo documentados y reproducibles con R.

Obviamente, el nivel del experiencia previa y las expectativas de uso para cada uno de los distintos participantes puede ser muy distinta, por ello, vamos a empezar desde cero, los más experimentados pueden saltar aquellas propuestas de lectura o actividades que sugerimos en los materiales de trabajo; pero nadie puede “saltarse” las tareas propuestas.

Estamos a vuestra disposición… 00RTeam

La estadística trabaja al servicio de todos los tipos de ciencia

Entrevista a Mathieu Kessler Catedrático de Matemática Aplicada y Estadística de la Universidad Politécnica de Cartagena, por M. J. MORENO (11/06/2016)

En la ciencia, todo lo que se observa son datos: pueden ser el resultado de experimentos, como por ejemplo la concentración de colesterol en un paciente sometido a un tratamiento experimental, o pueden ser lo que se registre en un fenómeno natural, como por ejemplo la temperatura en el contexto del calentamiento global. En base a estos datos los científicos, como Mathieu Kessler, idean teorías o diseñan productos que nos pueden cambiar la vida. Podríamos decir que los datos son las palabras que interpreta el científico para entender la realidad, de ahí la importancia de que se traten de manera adecuada.

¿Qué papel juega la estadística en el desarrollo de investigaciones científicas?

Por una parte, la estadística ayuda a transformar la información bruta de los datos en conocimiento. Permite distinguir lo que es ruido de lo que es significativo y que podría suponer un progreso. En la fase de prueba de un medicamento, por ejemplo, es la estadística la que permite comprobar si el efecto observado en los pacientes es significativo o solamente debido al azar o otras causas (efecto placebo, por ejemplo). Por otra parte, una contribución muy importante de la estadística a la ciencia es que explica cómo hay que diseñar un experimento para evitar que confundamos el efecto observado con otras causas colaterales: si queremos recabar la percepción de consumidores sobre distintos diseños de un producto comercial, tendremos que asegurarnos que los distintos grupos que consideremos para la comparativa tengan una composición parecida en edad, sexo, nivel socio económico etc… Es la estadística que llamó la atención de manera clara sobre estas precauciones básicas que nos pueden parecer muy naturales ‘a posteriori’.

Otras preguntas de la entrevista:

  • Se trata, por tanto, de una rama complementaria a cualquier tipo de ciencia.
  • ¿Hablar de datos o de estadística es hacerlo de métodos 100% objetivos, o cabe la interpretación?
  • En ocasiones es necesario trabajar con datos personales, ¿es posible una total protección del anonimato?
  • ¿Cuánto tiempo lleva desarrollar un análisis de datos de calidad?
  • ¿Cómo han influido los avances en computación a este respecto?
  • No se tratan igual los datos relacionados con política que con la medicina u otras disciplinas, ¿con qué dificultades se encuentran a la hora de trabajar para obtener resultados óptimos?
  • ¿Existe algún sector en el que les resulte más complicado investigar o en el que directamente sea imposible hacerlo?

Entrevista completa en http://ababol.laverdad.es

EIDUM, EDE01: Creación, manejo y explotación de datos espaciales

paqui1Comienza el curso de EIDUM: Creación, manejo y explotación de datos espaciales”. Consiste en tres sesiones, y hay tres grupos con diferente horario (horario de tarde). Se imparte en el aula Bisbita de la facultad de Biología.

Destinatarios

Alumnos de doctorado con conocimientos básicos de SIG (esencialmente los recogidos por el documento del Instituto Geográfico Nacional Conceptos cartográficos ) y con conocimientos de R, tanto los gestión de datos como en los de representación gráfica, puede participar en este curso para aprovechar el potencial de R en la gestión y la representación de datos espaciales y complementar este conocimiento con el uso de un programa de desktop mapping potente como es Quantum GIS.

Competencias

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  • Ser capaz de combinar información espacial procedente de distintas fuentes o formatos
  • Ser capaz de preparar datos espaciales propios y representarlos adecuadamente
  • Ser capaz de independizar los datos del software empleado para su procesamiento, análisis o representación

Contenidos

  1. Visualización de datos cartográficos (Qgis)
  2. Reproyecciones (gdal y ogr)
  3. Captura de datos cartográficos de Internet (openlayers y otros)
  4. Introducción a la elaboración de mapas con R. Gestión de información ráster y vectorial
  5. Diseño de impresión de mapas (Qgis y R)

Resultados de aprendizaje

  • Poder visualizar mapas propios en pantalla o en papel documentación cartográfica personalizada
  • Poder utilizar la información procedente de servidores cartográficos y otras fuentes
  • Poder realizar cálculos básicos con la información espacial para la obtención de mapas propios
  • Manejar adecuadamente los sistemas de proyección y poder reproyectar convenientemente la cartografía disponible
  • Preparar la información para generar mapas de calidad destinados a la impresión

Evaluación

Para la superación del curso se exigirá:

  • la asistencia a las sesiones presenciales obligatorias
  • la cumplimentación del cuestionario de satisfacción del curso
  • la realización y entrega de las tareas requeridas, tal como se indica a continuación

El curso es semipresencial, y al trabajo en las sesiones presenciales ha de sumarse el realizado por los alumnos siguiendo las indicaciones que se detallan en el aula virtual; estas se inician antes de las sesiones presenciales.

En todas las sesiones presenciales se realizarán dos controles, tipo test, de unos diez minutos de duración:

  1. Al inicio, donde se evaluará la actividad del alumno con los materiales puestos a su disposición en el aula virtual. La actividad será seguida además por las herramientas de monitorización del AV.

  2. Al final, en el que se evaluará los avances logrados durante la sesión de clase.

Además, existe una tarea del curso que se presentará en el aula virtual con fecha límite de una semana tras la realización de la última sesión presencial. Esta tarea será evaluada por dos compañeros en la propia aula virtual con una semana de tiempo a contar desde la entrega de la tarea.

VIII Jornadas de Usuarios de R

RalbaceteLa Asociación R-Hispano tiene el placer de anunciar la celebración de las VIII Jornadas de Usuarios de R. En esta ocasión, será la Universidad de Castilla-La Mancha, en su campus de Albacete, quien acoja las Jornadas los días 17 y 18 de noviembre de 2016.

El objetivo de las Jornadas es proporcionar un punto de encuentro a la diversidad de usuarios de R por lo que, independientemente de la filiación o del área de trabajo o investigación, todo usuario de R es bienvenido.

Como en años anteriores, la presentación de trabajos en las Jornadas puede ser en forma de Presentación oral, en distintas sesiones paralelas, que reflejen el amplio abanico de análisis de datos mediante R, Póster, en una sesión específica, o como un Taller que permita profundizar en aspectos interesantes y menos conocidos de R.

El envío de trabajos ha de hacerse a través del formulario habilitado en la web del congreso en http://r-es.org/8jornadasR . En esta edición de las Jornadas también se otorgará un premio al mejor trabajo presentado por un investigador joven (ver bases en la web de las Jornadas).

Finalmente, queremos agradecer la colaboración de nuestros patrocinadores, sin los que las Jornadas no serían posible. Si tú o tu institución estáis interesados en patrocinar las Jornadas puedes consultar cómo hacerlo en http://r-es.org/8jornadasR .

Las fechas importantes son:

  • Envío de comunicaciones (presentación/póster/taller): del 15/02/2016 al 15/06/2016 (PLAZO AMPLIADO)
  • Decisión sobre envíos: 01/07/2016
  • Registro: del 01/03/2016 al 18/11/2016