Talleres R-Users Group

Creación de blogs estadísticos con el paquete {blogdown}

Emilio López Cano Ph.D.
University Rey Juan Carlos, Madrid-España
Fecha: 27-01-2022
Hora: 15:00 – 16:30

Hoy en día podemos encontrar en la web multitud de blogs de prácticamente cualquier temática. Son cada vez más habituales los blogs con finalidad de divulgación científica de una amplia variedad de temas. Cuando estos temas implican el uso de datos y herramientas estadísticas, es necesario proporcionar ejemplos reproducibles para que los lectores puedan comprobar los resultados en sus propios equipos. El paquete {blogdown} de R permite construir blogs, e incluso webs completas, utilizando la sintaxis de R Markdown para combinar el código y la narrativa de los análisis, de forma que el autor o autora puede generar contenido de calidad con herramientas estadísticas que ya conoce.

En el taller se mostrarán las piezas fundamentales del sistema, y los asistentes podrán construir e incluso publicar su primer website estadístico. Se recomienda disponer de una cuenta en GitHub, así como tener instalados los paquetes {tidyverse} y {blogdown}.

Nuevas aportaciones para el análisis de datos funcionales complejos

Manuel Oviedo Ph.D.
Universidade da Coruña, España
Fecha: 27-01-2022
Hora: 16:30 – 18:00

El análisis de datos funcionales (FDA en sus siglas anglosajonas) se ocupa de la modelización estadística de variables aleatorias que toman valores en un espacio de funciones (variables funcionales) como las curvas de temperatura diaria en una estación meteorológica.

Este taller ofrece una introducción al análisis de datos funcionales (FDA) en R utilizando el paquete fda.usc (https://github.com/moviedo5/fda.usc). En particular se enfoca en los siguientes puntos:

  • Definición de un objeto funcional “la clase fdata", análisis exploratorio, gráficos interactivos y nuevas herramientas para manejar datos funcionales multivariantes (aplicados a curvas del nivel de CO2 registradas en aulas universitarias).
  • Ejemplos de modelos de regresión (predicción de la gripe o el Covid-19), clasificación supervisada y clustering funcional (de imágenes hiperespectrales o en nubes de puntos en 3D).

 

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