Hondunauta#Day25 | Uncertainties – Space | #30DayChartChallenge | Near-Earth Asteroid Orbit Uncertainties. Built with #RStats using #ggplot2 and #ggrepel.
#Day18 | Relationships – UNICEF – Data Day | #30DayChartChallenge | UNICEF Children's Climate and Environment Risk Index (CCRI). Built with #RStats using #ggplot2, #dplyr, #ggrepel, and #showtext.
#Día16 | Relaciones – Causalidad | #30DayChartChallenge | ¿Más personas = más ciudad?. Creada usando #Rstats con #ggplot2, # patchwork, #grid, #ggrepel, #scales, #showtext y #ggflags.
#Día15 | Relaciones – Correlación | #30DayChartChallenge | Población vs Área Urbana en Centroamérica. Creada usando #Rstats con #ggplot2, #ggrepel, #scales, #showtext y #ggflags.
Miki :rstats:#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
Day 24 | Timeseries – Data Day – WHO | #30DayChartChallenge. Visualization made with R using #ggplot2, #dplyr, #showtext, #patchwork, #ggrepel, #glue, #ggtext, #sf and #rnaturalearth. | Source: WHO.
Day 21 | Timeseries – Fossils| #30DayChartChallenge. Visualization made with R using #ggplot2, #dplyr, #showtext, #ggrepel and #janitor. | Source: Our World in Data
Día 1 | Comparaciones – Fracciones | #30DayChartChallenge. La visualización fue creada usando R basado en los paquetes #ggplot2, #dplyr, #scales, #ggtext, #patchwork, #showtext, #sf, #rnaturalearth, #rnaturalearthdata y #ggrepel. Fuente HDX - https://data.humdata.org/dataset/cod-ps-hnd
Honduras - Subnational Population Statistics | Humanitarian Dataset | HDX
Proyecciones de Población del Instituto Nacional de Estadística - INE - por edad y sexo según Departamento y Municipio 2020 REFERENCE YEAR: 2024 These tables are suitable for database or GIS linkage to the [Honduras - Subnational Administrative Boundaries](https://data.humdata.org/dataset/cod-ab-hnd) using the ADM0, ADM1, or ADM2_PCODE fields. Access the Honduras - Subnational Population Statistics dataset to support humanitarian efforts.
ClintonFirst day of #30DayMapChallenge complete! I used #rstats for this, including several new (to me) packages: #rnaturalearth #ggrepel and sf (for #SimpleFeatures which is new to me...this is all new given this is the first map I've made in R 🗺️). Lots more to learn...
Aditya Dahiya