Modelo lineal siempre…

El mapa Excel de Colombia por departamentos era tarea pendiente, el modo en el que se ha hecho es el habitual y por ello lo primero que hay que hacer es citar al usuario de Wikipedia Shadowxfox – Trabajo propio, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=44930910 es importante comentar que seleccioné este por el tamaño, en Excel se ve bien poniendo el zoom al 35% (¡!) y es que cada vez veo menos. El mapa puede representar 5 grupos y estos grupos se pondrán en la columna C donde podemos cruzar por nombre. Comentar que falta el departamento de las islas de San Andrés y Providencia porque no sabía muy bien como ubicarlas y como representarlas en el mapa.

En los últimos tiempos estoy empeñado en usar redes neuronales para la tarificación en seguros. Históricamente la tarificación de seguros, el pricing, se ha basado en modelos lineales generalizados GLM (sus siglas en inglés) porque su estructura es sencilla, se interpreta bien y no olvidemos que el sector asegurador está regulado y es necesario elaborar una nota detallada de cómo se articula una tarifa y el GLM nos ofrece una estructura multiplicativa que se comprende y con la que los reguladores se sienten muy cómodos. Sin embargo, una red neuronal es el paradigma de «caja negra», ¿cómo podemos saber que hace esa caja negra? Estoy trabajando en ello, la descripción del funcionamiento de las ponderaciones de una red está muy arriba en la lista de mis tareas pendientes.

Para un tema de mi trabajo voy a utilizar una regresión de poisson en vez de una regresión logística, el evento es si o no y no tiene nada que ver el tiempo, ni se puede contabilizar como un número, pero a efectos prácticos es mejor para mi usar una regresión de poisson. Entonces, ¿qué pasa si hago una poisson en vez de binomial? Como siempre si mi n es muy grande hay relación entre ambas distribuciones. Pero yo quiero saber si me puede clasificar mis registros igual una regresión de poisson y una binomial y se me ha ocurrido hacer un ejercicio teórico muy simple.

En respuesta a un lector del blog he elaborado de forma rápida una nueva entrada que nos permite realizar mapas por municipalidades para Argentina, ya hay entradas similares pero está bien que este mapa tenga su propia entrada para facilitar las búsquedas. El ejemplo es rápido y es probable que el código tenga algún fallo o error, si es así lo comentáis y lo solvento. Como es habitual nos dirigimos a la web del proyecto Global Administrative Areas (http://www.gadm.org/country) y nos descargamos el mapa de Argentina por municipios que es el nivel 2, una vez descargado pocas líneas de R:
[sourcecode language=»r»]library(sp)
library(RColorBrewer)

«Los actuarios y los analistas de pricing os vaís a quedar sin trabajo con la llegada de los vehículos autónomos», yo ya he escuchado esta frase. Como podéis ver en mi perfil de Linkedin (un poco obsoleto) mi familia y yo comemos gracias a mi trabajo en equipos de actuarios encargados de dar precios tanto de nuevo negocio como en el momento de la renovación para compañías que operan fundamentalmente con el ramo de Automóviles. Llevo muchos años separando el «AZAHAAAAR» de lo estadísticamente explicable mediante relaciones lineales y, aunque esté feo decirlo, se me da muy bien [anda que no ha escuchado gente este discurso] Pero qué pasa si los coches ya no dependieran de las personas, fueran todos prácticamente iguales, nos diera igual la zona de circulación y no existiera la posibilidad de explicar nada estadísticamente porque no hubiera margen de error. Qué pasaría si los coches fueran autónomos.

Animación con R para ilustrar el uso de la función de maptools elide de código «insultantemente» sencillo:

library(maptools)
library(animation)

#Mapa descargado de:
#http://www.arcgis.com/home/item.html?id=6d611f8d87d54227b494d4c3becef6a0

ub_shp = "/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/mapas/world/MyEurope.shp"
europa = readShapeSpatial(ub_shp)
plot(europa)

europa_sin_uk = europa[europaFIPS_CNTRY != "UK",]
uk = europa[europaFIPS_CNTRY == "UK",]

saveGIF(
for (i in seq(0,5,by=0.1)){
plot(europa_sin_uk)
uk = elide(uk,shift=c(-i,1))
plot(uk,add=TRUE)},
interval=.3,
movie.name="/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/animaciones/brexit/bye_england.gif")

Nos descargamos el mapa del link que os pongo y poco más que leer el shape con readShapeSpatial y crear dos objetos uno con Europa sin la isla y otro con la isla, elide nos permite desplazar un objeto de spatial data dentro del gráfico y lo metemos en un bucle y bye England. Ahora el que me mueva las Canarias en un shape file con más de 2 líneas de código me paga una cervecita. Saludos.

Tenía pendiente un proyecto con modelos de Lee Carter y el paquete weatherData de R (¡toma!) pero como no lo voy a llevar a cabo nunca os traigo a estas líneas un paquete más que interesante de R que nos permite obtener datos de las estaciones meteorológicas de los aeropuertos del mundo (https://www.wunderground.com/history/airport/) y encima te lo pone como un objeto de R, qué más podemos pedir. En github tenéis una completa batería de ejemplos de uso. En el caso de que necesitemos descargar información meteorológica de España tenemos que irnos a http://weather.rap.ucar.edu/surface/stations.txt donde están listados todos los aeropuertos que recoge este sistema de información, buscamos SPAIN y nos interesa el «ICAO» que es el International Civil Aviation Organization , el código del aeropuerto vamos. Con estas premisas si quiero recoger las temperaturas de 2015 del aeropuerto de Albacete:

Pregunta que me han hecho hoy. Cómo hacer un test de bondad de ajuste con SAS y la respuesta que he dado:

data datos_aleatorios;
do i=1 to 200000;
*GENERAMOS UNAS VARIABLES ALEATORIAS;
variable_gamma = rangam(89,450);
variable_exponencial = ranexp(23)*100+0.17045;
output;
end;
run;

*ods select ParameterEstimates GoodnessOfFit ;
proc univariate data=datos_aleatorios;
   var var:;
   histogram /   gamma;
run;

Mucho cuidado con estos test de hipótesis. Yo suelo conformarme con ver la tabla de cuantiles. Saludos.

Estoy leyendo información del INE que tiene que terminar cargándose en SAS y estos datos están en formato PC Axis. Existen macros en SAS para generar datasets a partir de PC Axis pero la verdad es que no he llegado a entender muy bien como funcionan y tras varios errores la mejor opción que he encontrado es emplear R y el paquete pxR que han creado algunos miembros de la Comunidad de R-Hispano. Como realizo esta tarea es más que sencillo:

Por si no lo sabéis tenemos disponible en la web del INE un mapa de España por sección censal que podéis descargaros y realizar mapas con R de una forma que es más que conocida para los lectores del blog:

#mapas con secciones censales
library(maptools)
ub_shp = "/Users/raulvaquerizo/Desktop/R/mapas/cartografia_censo2011_nacional/SECC_CPV_E_20111101_01_R_INE.shp"
seccion_censal = readShapeSpatial(ub_shp)
barcelona = seccion_censal[seccion_censal$NMUN=="Barcelona",]
plot(barcelona)

A ver si me animo y preparo una BBDD para que podáis acceder desde QGIS a una serie de mapas como este, además de los mapas por código postal. Aunque necesitaría un poco de ayuda técnica (ahí lo dejo). Saludos.

Hacía tiempo que no publicaba un mapa de España de Excel, aquí tenéis una nueva versión que mejora mucho a las anteriores. La primera mejora y la que más destaca es que nos permite incluir datos, además ponemos los nombres de las provincias para todos aquellos que dominen poco la geografía española. Podemos pintar hasta 4 datos distintos que se pueden seleccionar en el desplegable que tenéis arriba. Ahora los colores van en dos escalas que podéis seleccionar vosotros:

Cuando trabajamos con zonificación o geolocalización la adyacencia entre los elementos del estudio es relevante. En este caso quería trabajar con la adyacencia entre los polígonos que componen un archivo de datos espaciales shapefile y para entender mejor como podemos obtener la adyancecia entre polígonos creo que lo mejor es hacer un ejemplo con un mapa, en este caso un mapa de municipios de Barcelona. El primer paso es disponer del objeto con los datos espaciales, de esto ya he escrito mucho en el blog y por eso no me detengo mucho: