Eine R-Linkschleuder

Das freie Statistikpaket R hatte ich in den letzten Tagen etwas vernachlässigt, aber nicht vergessen. Und da ich zur Zeit ja sowieso meinen Feedreader mal wieder leerräume aufräume, handel ich auch alle dort liegengebliebenen R-Links mal wieder en bloc ab:

• Zur Zeit findet ja in Paris die große Klimakonferenz statt. In diesem Zusammenhang ist es interessant, wie Radford Neal versucht, zu klären, was globale Temperaturdaten uns erzählen können.

• Wie werden solche Daten eigentlich erfaßt? Am Beispiel der Niederlande zeigt uns das Kees Duineveld: Wind in den Niederlanden (Teil 1 und Teil 2),

• Shiny habe ich natürlich ebenfalls nicht aus den Augen verloren: My First (R) Shiny App: An Annotated Tutorial von Nicole Radziwill.

• Genau so basic ist dieses Tutorial von Martijn Theuwissen: How to write the first for loop in R.

• Doch zurück zu Shiny: Installing RStudio Shiny Server on AWS. Falls Ihr Euer Werk mal einer größeren Öffentlichkeit präsentieren müßt. Die Grundlagen werden auch hier erklärt: Setting up an AWS instance for R, RStudio, OpenCPU, or Shiny Server.

• Ein umfangreicheres Shiny-Tutorial ist Sixer – R package cricketr’s new Shiny avatar von Tinniam V. Ganesh. Er benutzt dazu das von ihm geschriebene Paket cricketr, das er entwickelt hatte, um Cricket-Spiele zu analysieren, ein nicht nur in England, sondern auch in Indien und Pakistan sehr populärer Sport.

• R, Shiny und Big Data: Using Apache SparkR to Power Shiny Applications: Part I. Wenn der Teil 2 erscheint, wird es hier ein Update geben.

• Webservices 1: Working with APIs: Accessing APIs from R (and a little R programming).

• Webservices 2: How to store and use webservice keys and authentication details with R – ein Twitter-Sturm.

• Dann gibt es ja nicht nur Shiny, sondern auch Jupyter: R kernel in Jupyter notebook 3 zeigt, wie man R, Jupyter und Python miteinander verheiratet.

• R und SVG: Generating SVG for Web Pages with the gridSVG Package.

• Statistik und Politik: The Unreported War On America’s Poor. Manchmal lohnt ein tieferer Blick in die Zahlen.

• Und wo kommen die Daten her? Ari Lamstein hat dafür ebenfalls ein Tutorial: How to Search for Census Data from R.

• Und was kann man mit den »erjagten« Daten anfangen? TreeMap World Population visualisation ist dafür ein nettes Tutorial.

• Noch mehr Statistik und Politik: What the candidates say, analyzing republican debates using R.

• Statistik und Psychologie: The Topology Underlying the Brand Logo Naming Game: Unidimensional or Local Neighborhoods?

• R und maschinelles Lernen: Feature Selection with caret’s Genetic Algorithm Option von Joseph Rickert.

• Publizieren für Lehrende: Using knitr and R to make instructor/student handout versions

• Nun ein wenig Spaß mit R. Fangen wir an mit einer hypnotischen Fermat-Spirale, dann fügen wir ein paar zusätzliche Gedanken zur Lorenz-Kurve hinzu, zählen die Montage innerhalb eines Zeitraums, um schließlich die Marriott- und Starwood-Hotels auf Karten und einem Globus zu visualisieren.

• Und last but not least kommt das nächste Blog-Jubiläum bestimmt: Celebrating one year of blogging with a word cloud.

Das ist wieder viel Zeug und hoffentlich ist auch für jeden von Euch etwas dabei.

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