Economia e Análise de Redes


Para quem estava na dúvida sobre como começar, segue uma lista bacana com um livro, um curso no Coursera e 4 apresentações. Além disso, para não ficar só na teoria, lembre de aprender a usar o igraph no R (livro aqui e slides aqui).

Matthew O. Jackson, Stanford University
Social and Economic Networks: Backgound

Slides (pdf)

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Daron Acemoglu, MIT
Networks: Games over Networks and Peer Effects

Slides (pdf)

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Matthew O. Jackson, Stanford University
Diffusion, Identification, Network Formation

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Daron Acemoglu, MIT
Networks: Propagation of Shocks over Economic Networks

Peixes, meias e simulações: uma introdução intuitiva (e divertida) à estatística bayesiana


Como tinha dito anteriormente, gostei muito do tutorial do Rasmus no useR! 2105 e estava apenas esperando ele publicar online para divulgar por aqui.

Rasmus resolveu introduzir estatística Bayesiana com simulações, de uma forma bem intuitiva, e acho que funcionou muito bem –  pretendo descaradamente  roubar  adotar essa estratégia para cursos introdutórios. Você pode baixar o material aqui.

Além do tutorial, outra apresentação divertida do Rasmus foi o uso de estatística bayesiana para resolver um problema, de certo modo, trivial, mas também bastante didático: se todas as 11 primeiras meias que você tirou de um cesto de roupas não fazem par, qual o provável total de meias no cesto? Ficou curioso, dê uma conferida no material (acompanhe escrevendo os códigos)!

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useR! 2015 – R mainstream


Se eu tiver que passar uma impressão principal do useR! 2015 é a de que o R provavelmente chegou em um tipping point e está se tornando, oficialmente, mainstream.

O grande diferencial do R sempre foi sua comunidade com a grande quantidade de pacotes disponíveis. Entretanto, como a comunidade era basicamente em torno do meio acadêmico, havia um pouco mais de dificuldade de dedicar recursos para aplicações comerciais e corporativas. Além disso, por ser uma linguagem feita por e para estatísticos, não necessariamente a implementação atual é a mais eficiente, podendo, em algumas circunstâncias, deixar a desejar em performance (mas garantindo correição e acurácia).

Esses são dois pontos que já estão mudando: (i) várias empresas (como Microsoft, Rstudio, Oracle, Google) se reuniram oficialmente para colocar dinheiro na comunidade do R; e, (ii) a popularidade do R está estimulando iniciativas para o tornar mais rápido e eficiente. Acredito que em pouco tempo veremos os benefícios disso.

 Empresas investindo na comunidade: o R Consortium

A Linux Foundation anunciou a criação do R Consortium, uma organização com o objetivo de dar suporte à R Foundation e às demais organizações envolvidas com o desenvolvimento do R.  Em resumo, as empresas participantes do consórcio vão se juntar para colocar dinheiro no desenvolvimento de projetos em torno da linguagem principalmente em projetos de infraestrutura (como o R-Forge ou o próprio encontro anual useR! – que será em Stanford em 2016).

Entre os fundadores estão:

  • a própria  R Foundation;
  • membros platinum: Microsoft e RStudio;
  • membros ouro, TIBCO;
  • membros prata:  Alteryx, Google, HP, Soluções Mango, Ketchum Trading e Oracle.

Durante o encontro, todas as empresas mostraram que já implementaram (ou estão implementando) aplicações corporativas do R em seus produtos, como, por exemplo, o R dentro do SQL server 2016 da Microsoft.

O R está ficando e vai ficar ainda mais rápido e eficiente

A popularidade do R está estimulando uma saudável competição em torno de uma implementação eficiente da linguagem. Além do trabalho da Microsoft com a Revolution R – ou de outras implementações corporativas – duas apresentações chamaram bastante a atenção: (i) o projeto CXXR  que reescreve o interpretador do R em C++;  e, (ii) o fastR da Oracle que – na verdade dentro de um projeto mais ambicioso envolvendo várias linguagens – reescreve o interpretador do R em Java.  O fastR não tem uma data precisa para soltar uma versão plenamente funcional, mas o CXXR, aparentemente, já vai ter uma versão compatível com o GNU R a partir da próxima versão (3.3).

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Faço questão de ressaltar aqui – como muitos já o fizeram – que a organização do useR! 2015 foi impecável! Mesmo com um público duas vezes maior do que o esperado (foram mais de 650 pessoas) tudo correu perfeitamente, tendo, inclusive, jantar Viking com arremessos de machados (literalmente). Meus parabéns para o pessoal da universidade de Aalborg e, em especial, ao Torben Tvedebrink –  ano que vem o encontro será em Stanford e Aalborg elevou o nível para os próximos organizadores.

Axes

 

Statistical Analysis of Network Data and Testing R Code


Alguns materiais dos tutoriais de ontem no useR!2015:

O Rasmus também fez um tutorial bem didático de introdução à estatística bayesiana, mas o material ainda não está disponível. Assim que estiver publico aqui.