Machine learning logistic regression for credit modelling in R — R-bloggers

(This article was first published on R Programming – DataScience+, and kindly contributed to R-bloggers) Categories Regression Models Tags Logistic Regression R Programming ROC Machine learning logistic regressions is a widely popular method to model credit modeling. There are excellent and efficient packages in R, that can perform these types of analysis. Typically you will…

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5 Alternatives to the Default R Outputs for GLMs and Linear Models — R-bloggers

(This article was first published on R – Displayr, and kindly contributed to R-bloggers) The standard summary outputs from the glm and lm summary methods are a case in point. If you have been using R for as long as I have (19 or 20 years…) you will no doubt have a certain affection for…

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Recreating Michael Betancourt’s Bayesian modeling course from his online materials — R-bloggers

 

(This article was first published on Shravan Vasishth’s Slog (Statistics blog), and kindly contributed to R-bloggers)

Several people wanted to have the slides from Betancourt’s lectures at SMLP2018. It is possible to recreate most of the course from his writings:

1. Intro to probability:https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/probability_theory.html

2. workflow:https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/principled_bayesian_workflow.html

3. Diagnosis:https://betanalpha.github.io/assets/case_studies/divergences_and_bias.html

4. HMC: https://www.youtube.com/watch?v=jUSZboSq1zg

5. Validating inference: https://arxiv.org/abs/1804.06788 6. Calibrating inference:…

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Análisis espacial con R: Usa R como un Sistema de Información Geográfica.

El libro “Análisis espacial con R: Usa R como un Sistema de Información Geográfica” ha sido escrito por JEAN-FRANCOIS MAS, data de julio de 2018 y está bajo licencia libre CC.

Análisis espacial con R

R es una plataforma de análisis estadístico con herramientas gráficas muy avanzadas, es un referente en el análisis estadístico desde hace muchos años.

A primera vista, R puede parecer poco amigable a usuarios acostumbrados a manejar programas computacionales con menús y opciones seleccionadas con el ratón debido a que se basa en líneas de comando. Sin embargo, después de haber (fácilmente) superado este obstáculo, estos usuarios verán que el uso de pequeños guiones ”scripts” que permiten ejecutar una secuencia de operaciones, es mucho más eficiente que una larga secuencia de ”clics”, sin olvidar la reducción del riesgo de tendinitis. Permite repetir fácilmente el mismo procedimiento con datos diferentes o realizar modificaciones a una cadena de procesamiento ya implementada. Adicionalmente, reduce enormemente la posibilidad de cometer errores en una cadena de operaciones rutinarias y permite documentar el procesamiento realizado.

El presente libro se dirige a usuarios con conocimiento básico de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que desean iniciarse en el manejo y análisis de datos espaciales en R. No requiere por lo tanto de ningún conocimiento previo de este programa pero si un conocimiento básico de los SIG. El libro pretende permitir al lector dar los primeros pasos en el manejo de R para el análisis espacial sin demasiados tropiezos. Para seguir con aplicaciones más avanzadas, existe un gran número de fuentes de información (ver anexos).

El libro “Análisis espacial con R” se organizó de la siguiente manera: en el primer capítulo se explica como instalar R y RStudio y se presentan los principales elementos de la interface RStudio. Se recomienda realizar la instalación de ambos programas para poder experimentar los códigos de los capítulos siguientes. En el segundo capítulo, se hace una iniciación al manejo básico de R. El lector con conocimiento previo de R puede pasar directamente al siguiente capítulo. En el tercer capítulo, se presenta como están estructurados los datos espaciales en R en los paquetes sf y raster, los dos paquetes que vamos utilizar a lo largo de este libro. La estructura de los datos en el paquete sp se encuentra en anexos. Este capítulo puede parecer un poco árido. De hecho se puede manejar información espacial sin entrar en los detalles de la organización de la información. Sin embargo, es importante, y ayuda mucho, conocer esta información. En el capítulo 4, se presentan algunas formas para intercambiar datos geográficos entre R y otros sistemas de manejo de información geográfica a través de procedimientos de importación / exportación entre R y datos en formato vectorial o de imagen, así como algunos métodos para convertir información entre vector y raster. En los capítulos 5 y 6, se presentan operaciones básicas de SIG, respectivamente con datos en formato vector y raster. En el capítulo 7, se muestran algunos de los numerosos análisis de tipo geoestadístico que se puede llevar a cabo con paquetes de R. En el octavo capítulo, se aborda el análisis de imágenes de satélite. En capítulo 9 muestra algunas formas de elaborar cartografía. Finalmente, el décimo capítulo introduce al lector las técnicas para hacer interactuar R con el programa SIG de código abierto Q-GIS y la plataforma de modelación espacial Dinámica EGO.

Descarga del libro

Mas, J-F., 2018, Análisis espacial con R: Usa R como un Sistema de Información Geográfica, European Scientific Institute, 114 p (+ anexos).

Enlace de descarga: eujournal.org/files/journals/1/books/JeanFrancoisMas.pdf

ISBN: 978-608-4642-66-4.

How to add Trend Lines in R Using Plotly — R-bloggers

(This article was first published on R – Displayr, and kindly contributed to R-bloggers) 1. Global trend lines One of the simplest methods to identify trends is to fit a ordinary least squares regression model to the data. The model most people are familiar with is the linear model, but you can add other polynomial…

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Code for Workshop: Introduction to Machine Learning with R — R-bloggers

(This article was first published on Shirin’s playgRound, and kindly contributed to R-bloggers) These are the slides from my workshop: Introduction to Machine Learning with R which I gave at the University of Heidelberg, Germany on June 28th 2018. 3,305 more words

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