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Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
@RosanaFerrero
Jan 14, 2023 • 9 tweets • 29 min read • Read on X
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🌎 ¡Acabo de encontrar una serie de mapas increíbles realizados con #RStats! Desde mapas interactivos hasta diseños 3D, hay algo para todos los amantes de los datos espaciales
👇 ¡8 cuentas a las que definitivamente vale la pena darle un vistazo!🧵
#dataviz #maps #geospatial #gis
✅ Tyler Morgan-Wall @tylermorganwall

🔗 buff.ly/3ZBWNKe
Mapa 3D giratorio con puntos de luz (mapa anterior)

🔗 buff.ly/3QDfXLx
La red de cable submarino de fibra óptica de la Tierra.

Utiliza #rayshader #rayrender #rayverse
#dataviz #maps #geospatial #gis
@tylermorganwall ✅ Milos Popovic @milos_agathon
🔗 buff.ly/3CJM6LN
Mapa % de empleados en la fabricación, datos Eurostat.

#dataviz #maps #geospatial #gis #rstats #DataVisualization #stats #DataScience
@tylermorganwall @milos_agathon ✅ Terence fosstodon @researchremora
🔗 buff.ly/3W2Z1it
Mapa de densidad de población, cualquier país. Utiliza #rayshader

#dataviz #maps #geospatial #gis #rstats #DataVisualization #stats #DataScience
@tylermorganwall @milos_agathon @researchremora ✅ Dr. Dominic Royé @dr_xeo
🔗 buff.ly/3GXKpM7
Mapa sequías de la última década.

#dataviz #maps #geospatial #gis #rstats #DataVisualization #stats #DataScience
@tylermorganwall @milos_agathon @researchremora @dr_xeo ✅ F Rodriguez-Sanchez @frod_san
🔗 buff.ly/3w1JhSi
Mapas de sombra o luz solar de alta resolución, cualquier ciudad. Utiliza CityShadeMapper (ha creado este paquete!)

#dataviz #maps #geospatial #gis #rstats #DataVisualization #stats #DataScience
@tylermorganwall @milos_agathon @researchremora @dr_xeo @frod_san ✅ Tanya Shapiro @tanya_shapiro
🔗 buff.ly/3W1Sp44
Mapa interactivo de muertes relacionadas con enfermedades coronarias en los EE. UU. Utiliza #highcharter

#dataviz #maps #geospatial #gis #rstats #DataVisualization #stats #DataScience
@tylermorganwall @milos_agathon @researchremora @dr_xeo @frod_san @tanya_shapiro ✅ Timo Grossenbacher @grssnbchr
🔗 buff.ly/3Xp3aOU
Mapa de choropleth (bivariado)
Utiliza solo #sf y #ggplot2

#dataviz #maps #geospatial #gis #rstats #DataVisualization #stats #DataScience
@tylermorganwall @milos_agathon @researchremora @dr_xeo @frod_san @tanya_shapiro @grssnbchr ✅ Jens Wiesehahn @JensWiesehahn buff.ly/3vYnlrd
Mapa de especies de Alemania creado con #rayshader

#manufacturing #industry #Europe #RStats #DataScience #dataviz #maps #geospatial #rayrender #rayverse #gis #respacial #lidar #EarthEngine #forests #maps

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More from @RosanaFerrero

Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 13
🚨 Mitos acerca de los intervalos de confianza 🚨

💡 Los IC, tan populares en investigación, a menudo se malinterpretan y se utilizan para obtener conclusiones equivocadas. 🧠

🔍 Lo que crees vs. Lo que realmente son los IC: 👇🧵🔥

#stats #rstats #analytics #datascience #data Image
Mito 1️⃣
❌ Un IC del 95% contiene el valor verdadero del parámetro con una probabilidad del 95%.
✅ Realidad: No. El IC solo garantiza que, si repites el muestreo, el 95% de los IC incluirán el valor verdadero. Es sobre los procedimientos repetidos, ¡no sobre un IC específico!😬
Mito 2️⃣
❌ El ancho del IC mide directamente la precisión de la estimación.
✅ Realidad: No
👉 Variabilidad en los datos: Más variabilidad → IC más amplio.
👉 Tamaño de la muestra: Muestras más grandes → IC más estrecho.
👉 Nivel de confianza elegido: Mayor NC → IC más amplio.
Read 7 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 11
😱 El error más frecuente de un análisis de datos... ¡SÍ, ESTÁ AQUÍ! 🔥

¿Crees que los valores atípicos y valores ausentes son el peor enemigo en tu análisis? Pfff, amateur. El verdadero peligro acecha en un rincón mucho más oscuro: ¡la falta de contexto! 💣

#stats #datascience
🧐 El verdadero reto en un análisis de datos no es la preparación de datos ni la elección de algoritmos, sino el diseño de estudio y la pregunta de investigación. Sin una base sólida, todo tu análisis será como un castillo de naipes. 🏰🌪️

#analytics #research #Investigación
💡 Un diseño de estudio adecuado es la base de todo
🎯 La calidad de los resultados no solo depende de la calidad de los datos y el modelo seleccionado, sino también de la validez del diseño de estudio que les dio forma.
buff.ly/3OEeeWc
Read 6 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 6
👀 ¿Qué pasaría si el PCA hiciera su propio informe? 🤖

🔥 Con FactoInvestigate, el análisis de componentes principales (PCA) no solo examina tus datos, ¡también genera un informe completo automáticamente! 📝 Pero aquí está lo importante: el control siempre es tuyo.💪🧵

#rstats Image
😱 Con el FactoInvestigate en R puedes generar un informe completo en solo una línea de código.🚀

💡¿Qué es el PCA y por qué usarlo?
✅ Reducir la dimensión de tus datos sin perder información clave
✅ Identificar componentes más informativos
✅ Visualizar relaciones y patrones
🛠️ ¿Qué hace FactoInvestigate?
Automatiza todo el análisis:
🔍 Detecta valores atípicos automáticamente
📊 Identifica los componentes principales más relevantes
📈 Genera gráficos claros y llamativos para explorar tus datos
📝 Describe dimensiones y variables de manera sencilla Image
Read 4 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Nov 30
🎯 ¿MÚLTIPLES PRUEBAS? ¡CUIDADO CON LOS FALSOS POSITIVOS! 🚨

¿Sabías que al realizar muchas pruebas estadísticas, la probabilidad de obtener resultados falsos “significativos” se dispara? 😱

👀 El mejor artículo sobre el tema: 📚

Y te lo explico 💪🧵👇 buff.ly/3ZcR0emImage
🔥 ¿Cuál es el problema?
Cada prueba estadística tiene una probabilidad de error tipo I (rechazar una hipótesis nula verdadera).

⏩ Realizas 1 prueba → Error esperado: 5% (si 𝛼=0.05).
⏩ Realizas 100 pruebas → Probabilidad de al menos 1 error: ¡casi el 100%! 😬 Image
Se llama Tasa de Error por Experimento (EER), y si no ajustas, tus resultados podrían ser pura casualidad.

💡 ¿Cuándo ajustar?
1️⃣ Estudios confirmatorios:
Es obligatorio si combinas múltiples pruebas en una conclusión final.
Ej: Ensayos clínicos que comparan varios tratamientos Image
Read 6 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Nov 22
🚨 ¡Atención usuarios de Excel! 🚨
📊 Aproximadamente 1 de cada 8 personas en el planeta usa Excel 🤯 Este software es tan popular que muchas veces da la falsa sensación de que todo lo que se hace allí está libre de errores. Pero... ¡cuidado con los siguientes casos! 😱👇🧵 Image
🔥 Desventajas de Excel vs herramientas avanzadas como R:

1️⃣ Errores manuales más frecuentes.
2️⃣ No es ideal para tareas complejas.
3️⃣ Menor automatización.
4️⃣ Difícil trazar/reproducir.
5️⃣ Visualización básica no interactiva.
6️⃣ Volumen.
7️⃣ Conversión de datos automática. 😳 Image
Si usas Excel desactiva la conversión automática de datos o tus proyectos pueden acabar corruptos. Un estudio en 2016 encontró que ¡1 de cada 5 artículos científicos tenía errores por esto!😱
📅 Disponible desde 2022 para Windows y en 2024 para Mac.¡Pero no funciona con macros!❌ Image
Read 4 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Nov 15
🤔 ¿Alguna vez te has preguntado qué significa realmente que falten datos y cómo afecta a tu análisis? Vamos a destapar lo que a menudo SE IGNORA sobre este tema👇

#rstats #stats #datascience #ML #dataviz Image
🔴 ¿Qué son los datos faltantes?
"datos que no tienes -quizás datos que desearías tener, o esperabas tener, o pensabas que tenías, pero que, de todos modos, no tienes. [...] los datos faltantes son al menos tan importantes como los datos que tienes". (David Hand) Image
🔴 ¿Por qué te deberían importar?
Cuando te faltan datos, tus resultados pueden estar MAL, pero no te das cuenta hasta que es demasiado tarde.😬 Los datos faltantes son inevitables y afectan la calidad del análisis, disminuyen la información disponible y pueden generan sesgos. Image
Read 7 tweets

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