Compositional data analysis with R

Examples of compositional data. The simplex, a suitable sample space for compositional data and Aitchison's geometry. R, a free language and environment for statistical computing and graphics

Compositional Data Analysis with R

R from http://www.r-project.org/ is ‘GNU S’ – a language and environment for statistical computing and graphics. The environment in which many classical and modern statistical techniques have been implemented, but many are supplied as packages. There are 8 standard packages and many more are available through the cran family of Internet sites http://cran.r-project.org . We started to develop a library of functions in R to support the analysis of mixtures and our goal is a MixeR package for compositional data analysis that provides support for operations on compositions: perturbation and power multiplication, subcomposition with or without residuals, centering of the data, computing Aitchison’s, Euclidean, Bhattacharyya distances, compositional Kullback-Leibler divergence etc. graphical presentation of compositions in ternary diagrams and tetrahedrons with additional features: barycenter, geometric mean of the data set, the percentiles lines, marking and coloring of subsets of the data set, theirs geometric means, notation of individual data in the set . . . dealing with zeros and missing values in compositional data sets with R procedures for simple and multiplicative replacement strategy, the time series analysis of compositional data. We’ll present the current status of MixeR development and illustrate its use on selected data sets

Implantación de un SIG basado en software libre para el estudio de recursos hídricos y procesos hidrológicos

En este trabajo se describe la solución ideada para la implantación de un Sistema de Información Geográfica que debe dar servicio al Instituto Universitario del Agua y del Medio Ambiente de la Universidad de Murcia y al Instituto Euromediterráneo del Agua. Dada la naturaleza de ambas instituciones, se trata de una herramienta orientada fundamentalmente al estudio de recursos hídricos y procesos hidrológicos. El proceso se inició con una identificación de las necesidades de los usuarios (con perfiles y requerimiento diferentes) y el posterior desarrollo del diseño conceptual que pudiera asegurar la satisfacción de estas necesidades. Debido a que los requerimientos de los usuarios así lo demandaban, se ha tenido en cuenta tanto a usuarios que trabajan en entorno linux como a otros que lo hacen en entorno windows. Se ha optado por un sistema basado en software libre utilizando GRASS para el manejo de información raster y modelización; postgis (sobre postgreSQL) y GRASS para la gestión de información vectorial; y QGIS, gvSIG y Kosmo como interfaces gráficas de usuario. Otros programas utilizados para propósitos específicos han sido R, Mapserver o GMT