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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
Jul 20
🚨 Selección de variables automática: mucho cuidado 🚨

Históricamente, la regresión por pasos (stepwise) se ha vendido como un atajo automatizado para quedarnos con “las mejores” variables. Pero cuidado:

#DataScience #stats #ML Image
💣 La regresión por pasos no es la salvación, sino un generador de problemas

👉 Sobreajuste
👉 Estimaciones sesgadas
👉 Errores estándar subestimados
👉 Modelos inestables que cambian con un soplido de datos nuevos Image
Como advierte Frank Harrell (autor de "Regression Modeling Strategies"):

“Stepwise regression is important in developing predictive models only in the sense that it is important to avoid its use.”

En otras palabras: su principal valor es recordarnos que debemos huir de ella. Image
Read 7 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jul 13
🕵️ El sesgo de selección es la madre de todos los sesgos.
Porque tu investigación podría estar condenada antes de empezar.

Hoy hablamos del sesgo de selección, ese enemigo silencioso que distorsiona estudios académicos y decisiones de negocio. 👇

#stats #datascience #rstats Image
El sesgo de selección ocurre cuando el grupo que analizas no representa realmente a la población de interés.

Ejemplo: preguntar por el nivel educativo solo en bibliotecas. ¿Ves el problema? 📚

👉 ¿Por qué pasa?
👉 ¿Qué provoca?
👉 ¿Cómo evitarlo?

Te lo cuento en este post... Image
¿Por qué aparece este sesgo?
✅ Muestras por conveniencia
✅ Falta de criterios claros
✅ Datos históricos ya sesgados
✅ Solo responden los “fáciles”

👉 Caso extremo: sesgo por supervivencia. Ignora a los que no llegaron y engaña con los que sí.
+Info: linkedin.com/posts/rosanafe…Image
Read 6 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jul 12
👀📏 ¿Por qué tus estudios no convencen? El drama de las muestras pequeñas.

Este error se repite cada día en estudios académicos y proyectos empresariales. ¿Por qué ocurre? ¿Por qué es grave? ¿Cómo arreglarlo?

Te lo cuento en este post👇

#stats #datascience #samplesize #rstats Image
👉 ¿Por qué pasa?
❌ Presupuesto escaso
❌ Poco tiempo
❌ Mala planificación
❌ Dificultad para acceder a la población de interés

👉 ¿Por qué es grave?
😱 Pierdes potencia
🤯 Riesgo de conclusiones erróneas
🫣 Imposibles de replicar
😳 Decisiones de negocio mal fundamentadas Image
👉 ¿Cómo arreglarlo?
✅ Antes de empezar, calcula el tamaño muestral necesario con herramientas de potencia estadística y el diseño de estudio en mente (G*Power o R como {pwr}).

+Info:

#stats #datascience #analytics #research #samplesize linkedin.com/posts/rosanafe…Image
Read 5 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jul 9
😱 “Mis datos no son normales… ¿Y ahora qué hago?” 💥

💬 Una de las frases más comunes que escucho es:
“Hice la prueba de Shapiro-Wilk y me salió p < 0.05, así que mis datos no son normales. ¿Qué prueba uso ahora?”

📢 CUIDADO. Sigue leyendo... Image
Que tus datos no sean perfectamente normales no significa que tengas que abandonar todos los métodos clásicos o correr directamente a una prueba "no paramétrica".

🔑 Lo que realmente necesitas saber:
1️⃣ La normalidad es un supuesto de los errores (residuos), no de la respuesta directamente.
👉 Muchas pruebas estadísticas (t-test o ANOVA) asumen normalidad del error dentro del modelo, no de la respuesta en bruto.
🔎 Histogramas y Shapiro-Wilk no te dicen lo que necesitas saber
Read 9 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jul 1
🔍 ¿Tu análisis de clustering es fiable? Aprende a validarlo 🧠

El clustering no termina cuando el algoritmo te devuelve unos grupos. ¡Eso es solo el principio! 😉 Antes de sacar conclusiones, asegúrate de que tu agrupación es buena, estable y coherente.👇🧵
3 dimensiones clave de la validación del clustering (los tres mosqueteros🗡️):

🎯 1. CALIDAD del agrupamiento
Evalúa si los grupos formados tienen sentido:
👉 ¿Las observaciones de un mismo grupo son realmente similares?
👉 ¿Los grupos están bien separados entre sí? Image
🔄 2. ESTABILIDAD del agrupamiento
Realiza el clustering varias veces con diferentes subconjuntos.
Evalúa la CONSISTENCIA en los resultados.
👉 ¿Tu agrupación resiste los cambios en la muestra? Image
Read 8 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jun 26
⚽📊 ¿Qué hace un data scientist del fútbol?

El fútbol ya no se juega solo con los pies... también se juega con datos.
Cada pase, cada sprint, cada decisión táctica deja una huella digital que puede ser analizada, modelizada… y transformada en ventaja competitiva.

#datascience Image
En esta entrada del blog exploramos el trabajo de quienes analizan el juego más allá de lo que capta el ojo humano:
👉Datos de eventing (eventos con balón)
👉Datos de tracking (posición y orientación de jugadores y balón en cada instante)
👉Métricas avanzadas como xG/xT/VAEP/OBV Image
Image
👉 Modelos predictivos para prevenir lesiones
👉 Grafos para visualizar redes de pase
👉 Análisis de estilo de juego y búsqueda de fichajes similares

🔗 Enlace al post completo: maximaformacion.es/blog-ciencia-d…Image
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Read 4 tweets

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