Emisoras de otros mundos

La señal del cristal que vibraba a 11400 hertzios era repentizada y reflujiozada para terminar pareciéndose exactamente a la voz de Vicent Price. Con esa forma flotaba sinuosa entre  finos chirridos y distorsiones. 

Recuerdo unas luces borrosas, una especie de vibraciones y quizás una sensación de hambre eee.. re, bre, brrrrxxxze...

Después de eso [eso, ssseo, she...] ya  no puedo saber lo que estaba en mis sistemas y lo que vino de fuera.

Es más, no creo que exista realmente un “dentro” y un “fuera”.

Xxxtzzz, zzxxxhh... ... zz. Hhxhzzzzzz...

Mirar al individuo es mirar a un punto que es la intersección de una línea que viene de lo remoto y otra línea [aahhazxxx.] que conecta todo lo que palpita en ese instante. 

Compre la nueva loción tentacular "Los soles binarios" disponible [blee, ble, bhzxe] en... 

El venerable 438 colgó el auricular. Quien iba a pensar que finalmente escucharía algo. En fin, con lo que le había costado diseñar y construir  el receptor de resonancias psicometamórficas casi se alegró de no disponer de un emisor, después de todo últimamente solo le interesaban las recetas de combinados de fluidos ferroengrasantes y sobre eso las resonancias psíquicas de entes interplanetarios (de vaya usted a saber de que dimensión) tenían poco que decir.  

Las cosas caen por su peso.

Se quiere lo que no se tiene, si hay escasez el ideal es la gordura, y si hay abundancia el canon se torna en delgadez.

Hasta ahora ha habido una hegemonía de las imágenes de modelos excesivamente delgadas, incluso algunas por debajo de lo que se recomienda como saludable.

La imagen que dan los medios de comunicación de lo que es la forma de una mujer haya empujado a muchas a adaptarse a esa idea. Puede parecer exagerado pero a priori una persona no sabe como es la forma del grupo al que pertenece. Si soy un camarero ¿cómo son los camareros? Bueno, pues me haré la idea por lo que veo. 
Los hombres y las mujeres se hacen idea de lo que son por lo que su sociedad les indican ya sea de forma explicita como implícita.

De todas formas, han de tener en cuenta, aunque no esté de moda decirlo, que hay una inercia biológica en lo que es un hombre y una mujer. Es decir, la mujer tiene por promedio un 15% más de grasa que el hombre, incluso los depósitos grasos de la mujer tiene ciertas particularidades biológicas de las que ya hablé en un post pasado y que ahora no voy a entretenerme a repetir. En general, su se mira lo que era considerado atractivo para una mujer, se preferían las mujeres exuberantes, tanto es así que un emperador de la América precolombina rechazó a su consorte oficial por estar delgada (en Historia del Matrimonio de Stephanie Coontz), y eso que no creo que un emperador pasara hambre cual campesino para tener el volumen de su consorte como un valor.

Sin embargo, las situaciones extrañas no se mantiene indefinidamente. El canon de belleza de las mujeres delgadas es como una pirámide invertida. Puede hacerse, pero la pirámide tenderá a descansar por su base más amplia. Lo mismo va a pasar con las modas.

Actualmente las modelos de tallas grandes, ya van apareciendo en las portadas de revistas de moda. Evidentemente no son mujeres obesas, tienen tallas “normales”.

Aquí unos ejemplos de las revistas, Elle, S-Moda (de El País), Vogue o New York.

Test de Mantel

Nathan Mantel (1919–2002). Bioestadístico

Imagen Wikipedia

El test de Mantel, que no el test del mantel ni la prueba del algodón, está relacionado con los métodos estadísticos basados en computación intensiva (simulaciones para entendernos), y permite comparar dos matrices de datos. 

Concretamente en la siguiente web se ofrece un ejemplo de código R para el cálculo del test de Mantel que les permitirá un control total sobre el estadísitico que quieran utilizar para comparar sus dos matrices (que han de ser simétricas):

http://www.romanabades.com/Jacknife.htm

Por cierto si exploran la anterior web podrán encontrar algunos recursos interesantes. 

Más enlaces sobre el test de Mantel:

http://userwww.sfsu.edu/~efc/classes/biol710/spatial/spatial.htm

http://www.nceas.ucsb.edu/files/scicomp/Dloads/SpatialAnalysisEcologists/SpatialEcologyMantelTest.pdf

http://www.jstatsoft.org/v07/i10/paper

El tiempo prometido

Manual de estadísitica para biología

Un libro en-linea que parece que interesante:

http://udel.edu/~mcdonald/statintro.html

Versión pdf:

http://udel.edu/~mcdonald/HandbookBioStat.pdf

Tumbas y gatitos

"Y el lince que eternamente mora en la tumba salió de ella y se tendió a los pies del Demonio, y lo miró fijamente a la cara."

Silencio. Edgar Allan Poe

Muestra 11

A 13 de mayo de 2012.

Puesto Núm. 1. 60 m2 - 3 hab. - 30.000 €
Puesto Núm. 30. 73 m2 - 4 hab. - 46.000 €
Número de pisos (en y) por debajo de 81.000 € en la muestra: 172 

Muestra 10: 
http://spingera.blogspot.com.es/search?updated-max=2012-03-14T17:53:00%2B01:00&max-results=20

Luna

¿Cómo es un anillo de compromiso típico?

Siguiendo criterios científicos me he propuesto investigar como es un anillo de compromiso “típico”. Sobre todo después de ver está fantástica imagen en el libro de Erhard Godehardt “Graphs as Structural Models”, en que aparece un científico diferenciando unas especies de otras a partir de sus características métricas concretas.

Pulse encima para ampliar

El procedimiento ha sido el siguiente:

En Google Images se ha realizado la búsqueda “Engagement ring” para obtener una muestra de "anillos de compromiso", teniendo en cuenta que Google puede obtener una representación nada despreciable de lo que se ofrece en Internet bajo esa etiqueta. 

De este modo, en la primera plana se han obtenido 432 imágenes (72 filas por 6 columnas), no siendo necesario descartar ninguna imagen. De los anillos se ha tenido en cuenta el color del metal y el de la piedra principal. Ninguna de las 432 imágenes correspondió a un aro o anillo sencillo. En una ocasión en vez de piedra el anillo tenía una perla. 

Piedra:

Blanca: 416 (96,2%), Azul: 6 (1,38%), Negra: 3 (0,6%), Lila: 2 (>0,5%), Rosada/roja: 2 (>0.5%), Perla: 1 (>0.03%).

Metal:

Blanco: 424 (98,1&), Blanco/amarillo: 4 (0,9%), Amarillo: 4 (0,9%)

Diagrama circular para el color de las piedras

Diagrama circular para el color del metal

Ciencias duras y blandas

“Tversky, however, has argued persuasively that certain similarity comparisons are inherently asymmetric. Although his work was directed toward psychology, it nonetheless has applicability in studies of molecular similarity”[1]

Tversky, fue un psicólogo pionero en el estudio de diferentes cuestiones cognitivas (y estrecho colaborador de un premio Nobel) que definió un índice de similitud que media la “diferencia” (estoy espeso para hablar de que si las cosa son parecidas por ser poco diferentes, más que por ser realmente parecidas), a partir de una colección de características distintivas [2].

A vista de pájaro, me ha dado la impresión que es precisamente lo que les parece interesar a la industria química y farmacéutica (de ahí el éxito de su modelo): ciertas características concretas en las moléculas que les confieran propiedades físicoquímicas especiales. Por cierto, hay una rama de la “química matemática” llamada Teoría Química de Grafos, en la que tratan las moléculas... ¿saben cómo? Sí, cómo grafos.

 Husmeando en índices de similaridad, me ha chocado encontrarlos en estudios sobre moléculas químicas pero todavía me ha chocado mucho más que uno de los índices más utilizados en ese campo (según parece) fuera de un psicólogo (por cierto, también parece que es muy exitoso el índice de Tanimoto, que se creó para clasificar plantas).

Es curioso que algunas ciencias con fama de duras, no tienen manías en tomar las herramientas de donde sea si resultan útiles (otras con lamentable fama popular de blandas tienen pocas manías en recomendar a Bucay, El Secreto y cosas incluso peores).  

--------

[1] Bajorath, J. (2004). Chemoinformatics. Concepts, Methods, and Tools for Drug Discovery. Torotawa: Humana Press Inc.

[2] Tversky, A. (1977) Features of similarity. Pyschol. Rev. 84, 327–352.

Apuntes sobre "bootstraping" y +

Tesis en castellano sobre técnicas de remuestreo.
http://www.sld.cu/galerias/pdf/sitios/revsalud/tesis_de_resampling.pdf

Un artículo de Whitehead y otros
http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0903/0903.1519.pdf

Un capítulo de un libro de libre distribución sobre herramientas estadísticas en Análisis de Redes Sociales.
http://www.faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/C18_Statistics.html

Artículo de A. Solanas (Profesor metodología UB)
http://www.raco.cat/index.php/anuariopsicologia/article/viewFile/61175/88740

Un ejemplo claro de "bootstraping"
http://www.stat.wmich.edu/s160/book/node48.html

*******************
Universidad Nacional de Australia; Redes Sociales:
http://epress.anu.edu.au/cs/html/ch05.html

Introducción a los métodos de ARS.
http://www.faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/

Introducción a la matemática de las redes.
http://webmathematics.net/

Multigrafos con Igraph

Si una de sus preocupaciones es como hacer multigrafos con la librería Igraph de R, no se preocupen más, les he encontrado la solución.

Tal vez podríamos designar esta representación como un multidigrafo ya que hay varias líneas entre vértices (multígrafo) y estas están dirigidas (dígrafo), aunque realmente lo que se está haciendo es  transformar un digrafo como multigrado para representar las dos direcciones separadamente (véase: Elementos de Matemática Discreta. UNED).

Aquí lo tenemos:

library(igraph)
#Los datos
g<-graph(c(0,1,0,2,2,0,2,1,3,0,3,1,3,2,4,0,4,1),n=5)
#Definimos las propiedades como curvatura o, también podría ser FALSE, solo que no podriamos ajustar la curvatura.
 
E(g)$curved <- 0
#Y de los que nos interesen le damos curvatura
E(g, P=c(0,2,2,0))$curved <- 0.2
#Et voila!
 
plot(g,layout=layout.circle, main="Multigrafo")

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La ciencia de las estructuras

Las matemáticas son un modelo exacto de razonamiento, un absorbente desafió mental, una experiencia estética para los creadores y algunos estudiantes pero una pesadilla para otros estudiantes así como una salida a las egolátricas demostraciones de potencia intelectual. Pero histórica, intelectual y pragmáticamente las matemáticas son sobre todo la mejor creación del hombre para estudiar la naturaleza.

Traducción libre de:

Kline, M. (1981). Mathematics and the Physical World. 

Grafos con "Igraph"

Continuo con ejemplos de representación de redes sociales con R. Estoy seguro que este tema tan apasionante y divertido hará las delicias de todos los lectores de esta humilde bitácora.

Probaremos el paquete "Igraph" que parece que está de moda.

El paquete para R "Igraph", necesita que se le presenten los datos de la matriz de adyacencia por parejas. Es decir, una matriz de doble entrada convencional (o sociomatriz o tabla de confundido o tabla de concordancia o como la quieran llamar) ha de pasarse al formato de Igraph, como pueden ver esta hoja Excel hace automáticamente un vector con los pares que interaccionan (0 con1, 0 con 2, 2 con 0,...). Es importante tener en cuenta que Igraph empieza a contar los vértices (los sujetos) a partir de 0.

Ahora vamos a mostrar algunos grafos que podemos hacer con esta librería.

Introducimos los datos y vamos a ver diferentes representaciones del mismo grafo. 

g<-graph(c(0,1,0,2,2,0,2,1,3,0,3,1,3,2,4,0,4,1),n=5)

#Básico

png("igraph_basico.png")

plot(g,main="Tal cual")

dev.off()

#Lo representamos como un círculo

png("igraph_circulo.png")

plot(g,layout=layout.circle, main="Círculo")

dev.off()

#Lo representamos con este estilo FR

png("igraph_fruich.png")

plot(g,layout=layout.fruchterman.reingold,main="Fruchterman-Reingold")

dev.off()

#Lo representamos con este estilo "graphopt" ¿?

png("igraph_graphopt.png")

plot(g,layout=layout.graphopt,main="Graphopt")

dev.off()

Es el mismo grafo que aquí: http://spingera.blogspot.com.es/2012/04/redes-sociales-con-r.html solo que sin "pesos". 

Millones de moscas no pueden estar equivocadas.

-Hola soy su asiente virtual ¿Está seguro que quiere borrarse de Caralibro?

-Sí

-¿Y dejar de estar en contacto con todos sus amigos?

-Que si.

-¿Incluso de Rodolfo Espardena que consideramos su mejor amigo puesto que intercambia mensajes con una frecuencia 78.65% superior a la de cualquier otro individuo?

-Jope... que sí

-Su cuenta va a ser deshabilitada, puede recuperarla con solo volver a escribir su nombre de su usuario y contraseña.

-Quiero borrarme, no darme de baja.

-¿Borrarse?

-Si

-¿Dejar de estar?

-Si, claro; borrarme.

-¿Hace mucho que piensa en eso?

-Bueno, sí. Pero hoy estoy decidido a hacerlo.

-Entonces se borraría de Caralibro si pudiera.

-Por supuesto, estoy arto de esta feria.

-Pero, la gente es feliz utilizando Caralibro, es muy anormal querer borrarse, además está usted destruyendo conexiones sociales de otras personas. Es algo inmoral.

-Bueno, la cuenta es mía y quiero borrarla.

-Esta bien. Pero le aconsejo que no lo haga, usted mismo. Siga este enlace: http://www.facebook.com/help/?faq=13016&tq.

-Perfecto. Te ha costado... maldito asistente de las narices... A ver... borrar cuenta... "Introduzca su dirección actual (verificando localización de la IP)".

-¿Es usted Armando Bronca Segura?

-Si.

-Podría acercarse al micrófono de su computadora y repetirlo.

-Soy Armando Bronca Segura.

-¿Afirma usted que es su voluntad eliminar su registro de este sistema?

-Si

-Ha leído y suscribe la cláusula legal para esta eventualidad.

-Si

-Sr. Armando Bronca Segura, en breve un equipo de salud se personará en su domicilio para iniciar el tratamiento tal como usted a aceptado implícitamente. En estos momento puede que usted no comprenda la situación pero ha intentado dar de baja definitivamente su cuenta de Caralibro, algo que hace menos del 0,0001% de la población, incluso después de presentarle argumentos racionales, emocionales y presionarlo. Su caso es severo y se le asigna la etiqueta diagnóstica Az.98d.100 de la clasificación mixta de trastornos penales y comportamentales. Haga referencia a ella en su procesamiento para cualquier trámite. Que se mejore.

Feliç Sant Jordi

Redes sociales con R

Con el software R, pueden dibujarse redes sociales o sociogramas. Atrévase a ir más allá del Word y del Excel y flirtee con R y Lyx.

R, dispone de un paquete llamado “Network” que permite tratar los datos como si fueran redes. Una vez se descubre como, es fácil.

Aquí añado un ejemplo más y su resultado.

#***************************
#* Ejemplo en R de una red *
#***************************
#****Llamamos a la librería
library(network)
#****Introcucimos el vector de datos
t<-c(0,3,5,0,0,0,0,0,0,0,4,1,0,0,0,3,3,1,0,0,2,15,0,0,0)
#****Creamos una matriz de adyacencia, que es una matriz cuadrada qeu representa relaciones binarias (quien se 
 
relaciona con quien)
tt<-matrix(t,ncol=5,byrow=TRUE)
#****Transformamos la matriz en una red
ttz<-network(tt)
#****Definimos los nombres de los vértices
network.vertex.names(ttz)<-c("Kasi","Hermes","Monika","Yani","Francoise")
#****Hacemos un vector con los pesos, OJO! Estan tomados a partiz de la matriz en vertical
peso<-c(4,3,2,3,1,3,15,5,1)
#****Dibujamos la red ttz
png("redamenaza.png")
plot.network(ttz,label = network.vertex.names(ttz),label.cex=0.9,edge.lwd=peso,arrowhead.cex=2,main="Amenaza")
dev.off()
#**************************
#****Nombre de las etiquetas: label = network.vertex.names(ttz)
#****Tamaño del texto de las etiquetas: label.cex=1.5,
#****Grueso de las lineas (es el del vector "peso": edge.lwd=peso,
#****Tamaño de las puntas de las flexas: arrowhead.cex=2)

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Un ejemplo de la librería "Network" de R.

Ejemplos para la construcción de sociogramas con R (son autonotas, así que no esperen maravillas). 

-Un manual del paquete utilizado Network.
-Una entrada que parece interesare (que solo me he mirado por encima) sobre análisis de redes.


El ejemplo: 
#Se llama a librería específica (hay que instalarla)
library(network)
#Creamos una matriz de 21x21
 m<-matrix(0,21,21)
#Añadimos las conexiones, quedará una matriz, o una tabla de doble entrada, la anterior eran todo ceros
#ejemplo, fila 1, columna 7, es decir sujeto 1 hace acción a sujeto 7.
m[1,7]<-1
#La interacción es bidireccional, la flexita tendrá dos extremos en el grafo
m[7,1]<-1
m[2,6]<-1
m[6,2]<-1
m[3,9]<-1
m[9,3]<-1
m[4,13]<-1
m[13,4]<-1
m[5,16]<-1
m[16,5]<-1
m[10,18]<-1
m[18,10]<-1
m[11,20]<-1
m[20,11]<-1
m[12,9]<-1
m[9,12]<-1
m[15,19]<-
m[19,15]<-1
#Decimos que la matriz es una red
g<-network(m)
#Dibujamos la red
plot(g,main="Agonístico Escolar")
Tal como me han aconsejado; adjunto el resultado: 

Este sociograma está basado en las líneas rojas de este otro (más abajo), que amablemente me indicó mi sobrina.Como se ve, cuando el programa aproxima a los individuos vinculados el grafo pierde glamour. Es interesante notar, que pude "adivinar" a partir de las relaciones de afinidad y de antagonismo relatadas un segundo nivel de relaciones (tipo; los enemigos de mis amigos son mis enemigos, o los enemigos de mis enemigos son mis amigos). De momento no sé poner lineas de diferentes colores, así que no puedo reproducir el grafo artesanal en R (de todas formas es el primero que hago). 

---

Otro ejemplo con datos de unos amigos del genero Cercocebus, que los principales lectores de este bloc habrán escuchado hablar (a veces incluso en contra de su voluntad).

¡Código!

#Se llama a librería específica
library(network)
#los datos en forma de vector

mi<-c(0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0)
#le decimos que los ponga en una matriz de 6 columnas y que las lea por filas
ma<-matrix(mi,ncol=6,byrow=TRUE)
#Ahora si le pregunto por ma, vean lo que genera
ma

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    0    1    1    1    1    1
[2,]    1    0    1    1    1    0
[3,]    1    1    0    1    1    1
[4,]    1    0    1    0    1    1
[5,]    1    0    1    1    0    0
[6,]    0    0    0    0    0    0

#Que es la matriz que yo quiero (esto ha de decirse cantado como si fuera una zarzuela), si no le hubiera #dicho lo de las filas, por ejemplo así:

ma<-matrix(mi,ncol=6)
#Y pregunto por ma
 ma
#Da la misma matriz pero por columnas, ahora nos va a dar igual, pero en otras ocasiones nos va a interesar #diferenciar columnas de filas. 
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    0    1    1    1    1    0
[2,]    1    0    1    0    0    0
[3,]    1    1    0    1    1    0
[4,]    1    1    1    0    1    0
[5,]    1    1    1    1    0    0
[6,]    1    0    1    1    0    0

#Volvemos

ma<-matrix(mi,ncol=6,byrow=TRUE)
#Decimos que k es ma en forma de red
k<-network(ma)
#Le decimos que nos dibuje k, con el título "Ejemplo patatín patatán"
plot(k,main="Ejemplo Grooming realizado recibido")
#Y el resultado (se ha utilizado png("loquesea.png") y dev.off(), antes y después de plot() para hacer la #imagen)

Tampoco sé poner etiquetas... I'm sorry

El individuo de abajo es la cría (en las flechas parece si las relaciones son bidireccionales o no). Creo que los dos de los extremos son los dos machos (el grosor de las lineas es artefactal, la matriz está hecha con unos), bueno... puede ser un recurso interesante... 

Ladrillos (no va de la crisis)

Imágenes solo enlazadas.

¿Qué tendrán que ver los números primos y los triángulos? Yo no entiendo de esto, pero me dio por darle vueltas el otro día.

Se ve que el gran éxito de Descartes fue el poner en relación la geometría y el álgebra, gracias a sus planos y coordenadas.

Ya saben que muchos problemas tiene su cara algebraica y geométrica.

¡Hey! Quién a dibujado un troglodita en mi ejemplo de representación geométrica y expresión algebraica.

Pues bien el otro día vi un documental en que un profesor mostraba su devoción por los números indivisibles (o solo divisibles por ellos o por uno), también fue muy gracioso, interesante e incluso estimulante ver la orgásmica reacción de un investigador mostrando al actor del reportaje como la vibración de una esfera de cuarzo encajan con el patrón de aparición de los números primos. Como dijo Wagensberg en una entrevista.

“Existe el orgasmo intelectual, nunca me he animado a decirlo de esta manera y creo que no hay que decirlo de esta manera, pero es muy intenso cuando uno hace una pregunta a la Naturaleza y la Naturaleza dice, “sí, funciona así” o “no es así”. “

Fuente: http://es.scribd.com/doc/37954843/Entrevista-a-Wagensberg

Espero que no tenga que pasarme el resto de mis almuezos/meriendas/cenas teniendo que escuchar a parte del “el chocolate es un sustituto del sexo”, cada vez que en el office aparece una chocolatina, también un “leer el diario/hacer sudokus es un sustituto del sexo” (no, no, “la muerte es un sustituto del sexo” -incluso lo dicen los franceses-, toma; prueba, prueba... está cargada).

Bueno, como decía, si los números primos permiten expresar todos los otros números enteros, siendo una especie de ladrillos del infinito. ¿no serían los triángulos una especie de ladrillos de la geometría? La mínima figura cerrada construible es un triángulo, y es fácil comprobar intuitivamente que cualquier figura con lados rectos puede reducirse a un conjunto de triángulos.

Incluso pueden utilizarse para medir algo tan escurridizo como pi:

Fuente: http://www.librosmaravillosos.com/matematicalife/capitulo02.html

Por cierto, un hallazgo: ofrendas matemáticas japonesas, típicas del S.XVII-XIX, los Sangaku.

El artículo que me los descubrió:

http://tiopetrus.blogia.com/2004/022201-sangaku.php

Una página con sangakus dinámicos

http://www.cut-the-knot.org/pythagoras/Sangaku.shtml

Y un artículo de Scientific American sobre los mismos:

http://www.its.caltech.edu/~ilian/ma1c/temple.pdf

apuntes R

aseo<-c(2660,1110,1912,1573,765,1611,615,640,1859,2599)

eti<-c("Kasi","Hermes","Monika","Yani","Francoise")


aseo2<-matrix(aseo,ncol=5,byrow=TRUE)

png("barrasmasterbw.png")

barplot(aseo2,names=eti,main="Aseo Social",xlab="En negro el aseo que realiza, en gris el aseo que recibe")
dev.off()