Auch im neuen Jahr: R-leben

Über die Feiertage sind so viele Links zum freien Statistikpaket R in meinen Feedreader gespült worden, daß ich sie mal wieder nur en bloc abhandeln kann:

• Für umme lesen: Modeling and Solving Linear Programming with R ist ein freies (CC-BY-CC) Buch, dessen 106 Seiten Ihr Euch hier als PDF kostenlos herunterladen könnt. Wer es leiber zwischen zwei Pappedeckel gepreßt mag, kann es natürlich auch bei Amazon kaufen.

• Passend dazu: Tal Galili hat wieder Tonnen von Material zusammengestellt, mit dem man R lernen kann.

• Radford Neal fragt Has there been a ‘pause’ in global warming? Und hat’s R-forscht.

• Chris Campbell über Baby Boomers. Auch er hat’s R-forscht.

• Noch mehr Spaß mit R: An R function return and assignment puzzle. Und das führt zu meinem Statement, das eine Programmiersprache erst dann erwachsen ist, wenn es eine Publikation über »Algorithmen und Datenstrukuren« in eben dieser Sprache gibt. John Mount wagt einen ersten Versuch: Some programming language theory in R.

• Das vielzitierte Paradox von Simpson wird hier R-klärt.

• Und hier hat jemand richtig Spaß mit R (und den Endungen deutscher Ortsnamen): Zellingenach: A visual exploration of the spatial patterns in the endings of German town and village names in R.

• Wenn Ihr Euren Shiny-Server absichern wollt, dann benötigt Ihr diesen Artikel: Shiny https: Securing Shiny Open Source with SSL.

• Noch mehr Shiny: Write in-line equations in your Shiny application with MathJax.

• Es muß jedoch nicht immer Shiny sein, jQuery (UI) tut’s manchmal auch: Creating multi-tab reports with R and jQuery UI

• Tutorial: Reproducible Research mit RMarkdown und Knitr – Teil 1 und Teil 2.

• Datenvisualisierung (1) – hier geht es mal richtig zur Sache: 6 Machine Learning Visualizations made in Python and R

• Datenvisualisierung (2): How to create a Twitter Sentiment Analysis using R and Shiny von Diego Lescano.

• Datenvisualisierung (3): Network charts of commuting in New Zealand with R and D3. Vor allem deswegen interessant, weil er zeigt, wie man Shiny mit D3 verheiratet.

• Datenvisualisierrung (4): Analyzing networks of characters in ‘Love Actually’ von David Robinson.

• Datenvisualisierung (5): Plotting Scopus article level citation data in R. Daniel Lakens zeigt Euch, wie Ihr Euren Impact Factor visualisieren könnt.

• Set up Sublime Text for light-weight all-in-one data science IDE . Yuki Katoh nutzt den (kommerziellen) Editor Sublime Text als IDE für »alles« (unter anderem R, Python, Scala und Spark). Der Artikel kann als Anregung dafür dienen, das mal mit anderen (freien) Editorn auszuprobieren, zum Beispiel mit Atom oder TextMate 2.

• Und last but not least: ggplot 2.0.0 ist draußen, bringt diverse Neuerungen und Verbesserungen und es gibt auch gleich ein Beispiel, wie man es nutzen kann: World Map Panel Plots with ggplot2 2.0 & ggalt.

Für die Statistik-Freaks: Diese Linkschleuder enthält exakt 35 Links. Ich hoffe daher, bei dieser Menge ist für jedem von Euch etwas dabei.

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