Adrianistán

Hoy os traigo una librería muy potente y muy útil, ahora que Rust compila a WebAssembly de forma nativa. Se trata de Yew, una librería para diseñar frontends, single-page-applications y en general, una librería que es una alternativa a Angular, React, Vue y Elm

JSON es un formato muy popular para guardar y transmitir información. En Rust podemos leer y escribir JSON de forma transparente gracias a Serde. Serde es una librería para Rust, que permite transformar las structs nativas de Rust en ficheros JSON, YAML, BSON, MsgPack, XML y viceversa. Serde está compuesto de varios plugins, uno para cada formato de archivo, así que vamos a necesitar el plugin de JSON. Es lo que se dice serializar (guardar) y deserializar (leer)

En enero de 2018, el Museo Reina Sofía de Madrid acogerá la exposición Bugs, una exposición dedicada a esas obras de arte que muchas veces pasan inadvertidas, los bugs

Feliz Navidad! Si estás leyendo esto, darte las gracias por seguir leyendo este blog. Me alegro mucho de tener cada vez más lectores y es algo que me anima a escribir más y más. En este especial navideño disfrutaremos de éxitos musicales de la navidad, veremos como hacer un fractal muy navideño en Rust y os pediré vuestra opinión

Antes de acabar el año, es momento de hacer un repaso a las estadísticas del blog. Sé que el año no ha acabado, pero no creo que vaya a haber muchos cambios hasta que sean las campanadas

Después del rollo del capítulo anterior, vamos a entrar en algo más práctico, modelos de probabilidad. Hemos hablado de las funciones de probabilidad y de densidad, sin embargo, nos falta algo muy importante. ¿Cuáles son esas funciones exactamente? Es donde entran los modelos de probabilidad, modelos estadísticos que se pueden ajustar a una variable aleatoria con mejor o peor precisión y que nos dan los valores de la probabilidad. Empecemos, pero antes hagamos un apunte sobre las equivalencias en SciPy:

• cdf(x) - Función de distribución F(X)
• sf(x) = 1 - cdf(x)
• pmf(x) - Función de probabilidad f(x) (distribuciones discretas)
• pdf(x) - Función de densidad f(x) (distribuciones continuas)
• ppf(x) - Función inversa a cdf(x). Nos permite obtener el valor correspondiente a una probabilidad.

Distribución Binomial

Un ensayo de Bernouilli se define como un experimento donde puede darse un éxito o fracaso y donde cada ensayo es independiente del anterior. Por ejemplo, un ensayo de Bernoulli de parámetro 0.5 sería lanzar una moneda a cara o cruz (mitad de posibilidades de cara, mitad de posibilidades de cruz)

Ahora entramos en una de mis partes favoritas de la estadística, el cálculo de probabilidades, sin embargo va a ser muy teórico, sin apenas Python. En primer lugar vamos a definir algunos conceptos:

• Experimento cualquier proceso de obtención de una observación o medida en el que se suponen fijos ciertos factores. Los experimentos puede ser deterministas si solo es posible un resultado (aunque sea desconocido) y aleatorios. Llamamos azar a los factores que no controlamos de un experimento aleatorio.
• Probabilidad: la incertidumbre de observar un determinado resultado antes de que se realice el experimento.
• Suceso: el resultado o conjunto de resultados de un experimento aleatorio
• Espacio muestral: el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio
• Suceso complementario de A: lo que ocurre cuando no ocurre A
• Suceso seguro: Aquel que ocurre siempre. Se representa con Ω
• Suceso imposible: Aquel que no forma parte del espacio muestral
• Sucesos incompatibles: Aquellos que no pueden ocurrir de forma simultánea

El cálculo de probabilidades nos sirve para valorar el riesgo de nuestras decisiones, anticipar eventos y valorar si nuestras hipótesis eran razonables

Hace poco llegó a mi conocimiento la existencia de Curve, se trata de una tarjeta que te permite tener todas tus tarjetas combinadas en una única tarjeta. Así, con la misma tarjeta, puedes pagar una compra con tu tarjeta del BBVA y después pagar con la de Bankia

Recientemente se ha sabido de un easter egg escondido en el comando man de GNU/Linux. Se trata de una referencia al popular grupo de música sueco, ABBA