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#30DayChartChallenge ¡Día 30 y FIN! 🎉 Último tema: National Geographic 🗺. Mi mapa: Riesgo de Desertificación en España (Península, Baleares y Canarias), estilo NatGeo. #UncertaintiesWeek #Mapping

Visualizando la vulnerabilidad territorial (riesgo/incertidumbre) con datos del PAND (MITECO 2008). Colores de amarillo pálido (Bajo) a rojo oscuro (Muy Alto).

Intenté capturar la esencia NatGeo: paleta, fuentes (Lato/Gudea), escala, norte y la famosa ¡banda amarilla! 🟨 (añadida con grid). Canarias colocadas con {mapSpain}.

¡Un desafío cartográfico para terminar el mes! ¡Encantado de haber completado los 30 días! 💪

🛠 #rstats #ggplot2 #sf #ggspatial #mapSpain #grid | Data: MITECO PAND | Theme: Custom NatGeo
📂 Código Final del Reto: https://t.ly/Ol06w

#Day30 #NationalGeographic #dataviz #DataVisualization #Desertificacion #España #MedioAmbiente #RiskMap #Cartografia #GIS #ggplot2 #RStats #ChallengeComplete

Mapa de España (Península, Baleares y un recuadro insertado para Canarias) mostrando polígonos coloreados según cuatro niveles de riesgo de desertificación. La paleta de colores es secuencial: amarillo muy pálido para 'Bajo', amarillo-naranja para 'Medio', naranja-rojo para 'Alto', y rojo muy oscuro/marrón para 'Muy Alto'. Las zonas de mayor riesgo predominan en el sur y este de la península. Incluye una escala gráfica y una flecha de norte. En la esquina superior izquierda hay un pequeño rectángulo amarillo sólido. El estilo es limpio, tipo infografía, con fondo gris muy claro. Leyenda en la parte inferior. Fuente: MITECO PAND (2008).

#30DayChartChallenge Día 29: Extraterrestrial! 👽✨ ¡Planetas con su incertidumbre a cuestas! #UncertaintiesWeek #Astronomy

Volvemos al gráfico Radio vs Insolación (log-log, color=Temp) de exoplanetas (NASA Archive). Pero hoy añadimos una capa visual para la incertidumbre: el "halo" gris ⚪️ detrás de cada punto.

El tamaño del halo es proporcional al log(error) reportado para la Insolación. ¡Halos grandes = más incertidumbre en la energía que recibe ese planeta!

Es un recordatorio de que los datos astronómicos tienen errores y no todos los puntos son igual de "seguros". Interesante ver qué planetas en la zona habitable (verde) tienen más incertidumbre. (+ Venus/Tierra/Marte 💎).

🛠 #rstats #ggplot2 #ggrepel | Data: NASA | Theme: #theme_week5_uncertainty
📂 Código/Viz: https://t.ly/ygNLW

#Day29 #Extraterrestrial #dataviz #DataVisualization #Exoplanets #HabitableZone #Astrobiology #UncertaintyViz #ErrorVisualization #NASA #ggplot2 #RStats #Science

Gráfico de dispersión log-log que muestra exoplanetas según el Flujo de Insolación recibido (relativo a la Tierra, eje Y) frente al Radio Planetario (Radios Terrestres, eje X). Cada exoplaneta se representa con dos puntos superpuestos: uno de fondo, más grande, gris y semitransparente (halo), cuyo tamaño indica la incertidumbre en la insolación; y uno encima, más pequeño y menos transparente, coloreado por Temperatura de Equilibrio (K) [escala continua púrpura-amarillo]. Una banda horizontal verde translúcida marca la zona habitable aproximada. Puntos en forma de diamante blanco etiquetan Venus, Tierra y Marte como referencia. Fuente: NASA Exoplanet Archive.

#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: https://t.ly/UwPQG

#Day28 #Inclusion #dataviz #DataVisualization #Paro #Unemployment #EPA #INE #España #Desigualdad #Territorio #ggplot2 #RStats #TimeseriesWeek

Gráfico de líneas que compara la evolución de la tasa de paro trimestral estimada (%) en España (línea roja más gruesa) y cinco Comunidades Autónomas seleccionadas (Andalucía - azul oscuro, Navarra - rosa, Madrid - verde azulado, País Vasco - naranja, Castilla y León - púrpura) desde 2005 hasta 2024. El eje Y muestra la tasa de paro (%), el eje X los años. Se observan grandes diferencias entre las regiones, especialmente después de 2008, cuando la tasa de Andalucía aumenta muy por encima de las demás y de la media nacional, mientras que País Vasco y Navarra se mantienen comparativamente bajas. El gráfico utiliza un tema claro con fondo blanco. Fuente: INE - Encuesta de Población Activa.

#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: https://t.ly/nr0nm

#Day27 #Noise #dataviz #DataVisualization #CAPM #Residuals #Stationarity #ADFtest #Econometrics #RiskManagement #TEF #IBEX35 #Bolsa #RStats #ggplot2 #TimeseriesWeek

Gráfico de serie temporal que muestra los residuos diarios (error en %) del modelo CAPM para Telefónica (TEF.MC) frente al IBEX 35, desde aproximadamente 2004 hasta 2022. El eje Y muestra los residuos (%) y el eje X la fecha (Año). Los residuos, representados por una línea gris, fluctúan alrededor de una línea horizontal discontinua roja en cero. Se observan periodos de mayor fluctuación (volatilidad) alrededor de 2008-2009 y 2020. El subtítulo indica que un Test de Dickey-Fuller Aumentado sobre los residuos dio un estadístico de -15.38 y un p-valor de 0.01, sugiriendo estacionariedad. El gráfico usa un tema claro con fondo blanco. Fuente: Yahoo Finance, Investing, Cálculos Propios.

#30DayChartChallenge Día 26: Monochrome! 🖤🤍 Riesgo y Recompensa en el IBEX 35, versión minimalista. #UncertaintiesWeek #Finance

Este gráfico monocromo muestra la evolución (ventana móvil 1 año) de:
⚫️ Ratio de Sharpe Anualizado (eje izq.): ¿Compensa el riesgo asumido? (Usando Bono Alemán 10A como Rf).
▒ Volatilidad Anualizada (eje der., discontinua): ¡El riesgo puro y duro!

La historia que cuenta: ¡cuando sube la volatilidad (gris), el Sharpe (negro) tiende a caer en picado (a veces bajo cero)! Visualiza la dinámica riesgo-recompensa del índice español en las últimas dos décadas.

🛠 #rstats #ggplot2 #data_table #quantmod | Data: Yahoo/Investing | Theme: Mod. theme_light
📂 Código/Viz: https://t.ly/pI1aF

#Day26 #Monochrome #dataviz #DataVisualization #SharpeRatio #Volatility #RiskManagement #MarketRisk #IBEX35 #Bolsa #RStats #ggplot2 #TimeSeries

#UncertaintiesWeek

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