Lecturas para el fin de semana [2016S44]

Reading a book at the beach

Como viene siendo ya habitual, dejo unas cuantas lecturas interesantes para este domingo:

  • Is Bayesian A/B Testing Immune to Peeking? Not Exactly: a la hora de realizar pruebas A/B parece que es habitual detener el experimento en el momento se traspasa el umbral fijado para el p-valor. El artículo expone hasta qué punto los métodos frecuentistas y bayesianos se ven afectados por esta práctica (y ofrece bastantes referencias por el camino).
  • Predicting the Presidential Election: uno de los múltiples posts que esta semana han aparecido e intentan predecir el resultado de las elecciones del próximo martes en Estados Unidos. El punto fuerte de éste reside en que comparte el código fuente del análisis completo utilizando el lenguaje de programación R.

  • State and National Poll Aggregation: este artículo también aborda el tema de la elección presidencial y lo he visto mencionado muchas veces, a lo largo de esta semana, en las redes sociales. Implementa un modelo bayesiano, con R y Stan, con el que predecir los resultados y comparte todo el código necesario para ello.
  • Tufte in R: la habitual galería de gráficos en R que aparece cada semana en mis posts. En esta ocasión, las figuras están influenciadas por la filosofía de Tufte y el autor comparte código para los tres dispositivos gráficos más empleados en R: base, lattice y ggplot2.
  • RTutor: curioso paquete que he visto para R que nos permite desarrollar conjuntos de problemas interactivos e incluso subirlos como aplicaciones Shiny.
  • Tidy Text Mining with R: weblibro (albergo mis dudas sobre la idoneidad de este nombre) gratuito que se ocupa de mostrar cómo “limpiar” conjuntos de datos en R, y prepararlos así para que se ajusten de forma apropiada a los estándares que exigen ciertos algoritmos.

Fuentes:

  • Data Science Weekly: 154.
  • Data Elixir: 104.
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