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#timeseriesweek

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#30DayChartChallenge Día 28: Inclusion! 🤝 O... la falta de ella a nivel territorial en España 🇪🇸. Hoy comparamos la evolución de la tasa de paro trimestral (EPA/INE, 2005-2024) en varias CC.AA. vs la media nacional (rojo). #UncertaintiesWeek #SocialData

¡El gráfico habla por sí solo! Mirad la enorme brecha que se abre, sobre todo tras 2008, entre regiones como Andalucía y otras como País Vasco o Navarra. Madrid, más cerca de la media. Refleja mercados laborales muy diferentes y retos de cohesión enormes. La "inclusión" territorial en el empleo sigue siendo una asignatura pendiente.

Una visualización para reflexionar sobre las desigualdades estructurales.

🛠 #rstats #ggplot2 #data_table | Data: INE (EPA) | Theme: #theme_week5_uncertainty
📂 Código/Viz: t.ly/UwPQG

#30DayChartChallenge Día 27: ¡Ruido! 📉 Analizando los residuos (el "ruido" inexplicable) del modelo CAPM para Telefónica (TEF.MC) vs IBEX 35. #UncertaintiesWeek #Finance

Este gráfico muestra la serie temporal del error diario del modelo (~18 años). ¿Es solo ruido blanco o algo más? 🤔 Para comprobarlo, ¡test de Dickey-Fuller Aumentado (ADF)!

Resultado ADF: p=0.01. ¡Rechazamos la raíz unitaria! 🎉 Esto sugiere que los residuos son estacionarios, fluctúan alrededor de cero como un "ruido" bien comportado (aunque su volatilidad cambia). ¡Buena señal para el modelo! (R²≈0.66).

Visualizando el componente idiosincrático y su (falta de) tendencia.

🛠 #rstats #ggplot2 #quantmod #tseries | Data: Yahoo/Investing | Theme: #theme_week5_uncertainty
📂 Código/Viz: t.ly/nr0nm

#Day27#Noise#dataviz

#30DayChartChallenge Día 24: ¡Usando datos de la @WHO! 🌐 Hoy comparamos la cobertura de vacunación DTP3 (% niños 1 año) entre países agrupados por nivel de ingresos (Banco Mundial, 2000-2022). #TimeseriesWeek #SocialData #GlobalHealth

El gráfico muestra:
✅ ¡Gran mejora en todos los grupos hasta ~2019!
⚠️ ¡Pero una brecha enorme persiste! Los países de ingresos altos (amarillo 🟡) cerca del objetivo 95% (línea rosa).
📉 Los países de ingresos bajos (azul índigo 🔵), aunque mejoraron mucho desde el 2000, se quedaron sobre el 70% y sufrieron un retroceso post-pandemia.

Un reflejo claro de la #EquidadEnSalud (o la falta de ella) a nivel global. ¡El acceso a vacunas básicas no es igual para todos!

🛠 #rstats #ggplot2 #data_table | Data: WHO GHO | Theme: #theme_week4_social
📂 Código/Viz: t.ly/fRi1m

#Day24#WHO#dataviz

#30DayChartChallenge Día 23: ¡El poder de la Escala Logarítmica! 🪵📐 Hoy vemos el PIB per cápita de España 🇪🇸 (1990-2023, PPA $const) de otra manera. #TimeseriesWeek #SocialData

¿La clave? scale_y_log10(). En esta escala, la *pendiente* de la línea azul representa la tasa de crecimiento porcentual. ¡Ideal para comparar el ritmo económico a lo largo del tiempo!

Se ven clarísimas las diferentes fases:
* Crecimiento fuerte pre-2008.
* El largo estancamiento post-Gran Recesión (zona rosa 08-13).
* El bache del COVID (zona rosa 20-21).
* La crisis de los 90 (zona rosa 92-94).

Una herramienta básica pero potente del análisis de series temporales económicas.

🛠 #rstats #ggplot2 #WDI | Data: World Bank | Theme: #theme_week4_social
📂 Código/Viz: t.ly/e3_cv

#30DayChartChallenge Día 22: Stars! ✨ Planetas, planetas por todas partes! 🪐 Gráfico del nº acumulado de exoplanetas confirmados (NASA Exoplanet Archive). #TimeseriesWeek #Astronomy

La curva muestra la explosión de descubrimientos desde los 90, ¡especialmente con Kepler & TESS! Ya superamos los miles de mundos conocidos. 🤯

*(Aclaración: El último punto de 2025 es el acumulado hasta hoy, 22 de Abril, no el año completo).*

Impresionante cómo avanza la ciencia que estudia los planetas de otras estrellas.

🛠️ #rstats #ggplot2 | Data: NASA Exoplanet Archive | Theme: #theme_week4_social
📂 Código: t.ly/bCzwJ

#30DayChartChallenge Día 21: Fossils! 🦖➡️☀️💨 Evolución del mix eléctrico peninsular en España (2015-2025). #TimeseriesWeek #SocialData

Gráfico de áreas apiladas con la proporción (%) de cada fuente (Fósiles/Térmica No Ren., Nuclear, Hidro, Eólica, Solar, Otras Renov.), usando datos diarios de @REDElectrica **suavizados con media móvil de 30 días** (`frollmean`).

¡La #TransicionEnergetica en tendencia!
⚫ Fósiles: Pierden peso relativo.
☢️ Nuclear: Base estable.
💧 Hidro: Variable pero importante.
💨 Eólica: Crecimiento sólido.
☀️ Solar: ¡El boom!

La media móvil ayuda a ver la señal principal sobre el ruido diario.

🛠️ #rstats #ggplot2 #data_table #qs | Data: REE | Theme: #theme_week4_social
📂 Código/Viz: t.ly/v3lz_

#30DayChartChallenge Día 20: Urbanización 🏙➡️🏘 ¿Cómo ha cambiado la distribución de la población española por tamaño de municipio entre 2003 y 2022? #TimeseriesWeek #SocialData

Este gráfico de áreas apiladas (geom_area) lo visualiza usando datos del Padrón del INE. Cada color representa un tramo de tamaño municipal.

Observaciones clave:
* La España rural (<5k hab.) pierde peso porcentual (~14% -> 12%).
* Los municipios medianos (especialmente 20k-50k y 50k-100k) ganan algo de proporción.
* Las grandes ciudades (>100k) mantienen su cuota bastante estable (~40%).

Parece que en estas dos décadas, más que un éxodo masivo a las grandes urbes, ha habido una consolidación en ciudades intermedias. ¿Reflejo de la "España Vaciada" y crecimiento periurbano?

🛠 #rstats #ggplot2 #data_table | Data: INE | Theme: #theme_week4_social
📂 Código/Viz: t.ly/AN1-q

#30DayChartChallenge Día 19: Smooth! 〰️🇵🇱 Hoy aplicamos suavizado (geom_smooth) a las encuestas presidenciales de Polonia (Ene-Abr 2025) para ver las tendencias más allá del ruido. #TimeseriesWeek #SocialData

El gráfico muestra la evolución estimada para los 6 candidatos principales (según apoyo medio). Los puntos tenues son las encuestas individuales. La leyenda incluye orientación política para contexto.

Observaciones rápidas:
* Trzaskowski (PO, centro) lidera ~34%.
* Nawrocki (PiS, ext-der) y Mentzen (Konf, ext-der) compiten por el 2º/3º puesto (~16-23%).
* ¡Bastante estabilidad en estos primeros meses!

Una forma útil de seguir la "foto" general de la carrera electoral.

🛠 #rstats #ggplot2 #data_table | Data: CSV propio | Theme: #theme_week4_social
📂 Código/Viz: t.ly/FxTJa