Un blog para las cosas que no entran en un paper

Arranco un blog sobre R, estadística y análisis de datos: por qué, sobre qué, y cómo está hecho este sitio.

Hay una categoría de conocimiento que se acumula trabajando y que no entra en ningún paper: por qué ese modelo mixto no converge, cómo se interpreta de verdad un periodograma, qué hace scale() con tus coeficientes, cuál es la forma menos dolorosa de graficar intervalos de confianza. Este blog es para eso.

Sobre qué voy a escribir

• R y tidyverse — patrones que uso todos los días, y los que abandoné.
• Estadística aplicada — inferencia, modelos mixtos, análisis de datos periódicos y los malentendidos que veo repetirse en la práctica.
• Visualización — ggplot2, decisiones de diseño y gráficos que comunican.
• Flujo de trabajo — proyectos reproducibles, Quarto, control de versiones.

La idea es que cada entrada sea corta, autocontenida y con código que puedas copiar y correr.

Cómo está hecho este sitio

El sitio está escrito en Quarto y publicado con GitHub Pages. Cada entrada es un archivo .qmd, así que el texto y el código viven juntos y los resultados se generan al renderizar:

library(tidyverse)

# Un ejemplo de lo que suele aparecer por acá
tibble(t = seq(0, 4 * pi, length.out = 200)) |>
  mutate(senal = sin(t) + rnorm(n(), sd = 0.2)) |>
  ggplot(aes(t, senal)) +
  geom_line(linewidth = 0.4, colour = "grey60") +
  geom_smooth(method = "loess", formula = y ~ x, se = FALSE, colour = "#1d6a73") +
  labs(x = "Tiempo", y = "Señal") +
  theme_minimal(base_size = 12)

Una ventaja de este esquema: los resultados quedan congelados (freeze: true), así que el servidor que publica el sitio no necesita tener R instalado. Se ejecuta solamente cuando cambio el código de una entrada.

Próximamente

Tengo en la lista algunas notas sobre análisis de datos periódicos, que es donde paso la mayor parte del tiempo. Si hay algo que te gustaría leer, escribime por GitHub o por X.