#r

‘Zero-Shot Probabilistic Stock Returns Forecasting with Pretrained RVFL Networks’ accepted at COPA 2026 (and to appear in the Proceedings of Machine Learning Research)

Bài báo "Dự báo lợi nhuận cổ phiếu zero-shot bằng mạng RVFL đã tiền huấn luyện" được chấp nhận đăng tại hội nghị COPA 2026. Mã nguồn và liên kết bài báo đã được công bố.

Lập trình viên chuyên về phân tích dữ liệu hoặc AI, đặc biệt là trong lĩnh vực dự đoán thị trường tài chính, nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng mạng lưới RVFL (Randomized Variational Feature Learning) đã được pretrain để dự đoán kết quả thị trường một cách hiệu quả mà không cần dữ liệu huấn luyện trước (zero-shot), giúp tối ưu hóa hiệu suất và ứng dụng trong các dự án thực tế.

Quantitative Event-Driven Modeling: BTC Balance Sheet Shocks with SEC EDGAR Filings in R

Executive Summary MicroStrategy (MSTR) has fundamentally transitioned from a traditional enterprise software firm into an equity-based Bitcoin (BTC) holding vehicle and treasury operation. Evaluating MSTR using conventional corporate finance metrics (such as Price-to-Earnings or EBITDA multiples) fails to capture the core driver of its equity valuation: the dynamic Net Asset Value (NAV) premium driven by […]

Data dictionaries for humans, agents and jumping frogs

Bối cảnh là cuộc thi nhảy ếch Calaveras County Jumping Frog Jubilee, nơi bạn có thể thuê ếch tham gia cạnh tranh với các đội có kinh nghiệm nhiều năm. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ việc sử dụng data dictionary để quản lý dữ liệu phức tạp trong các hệ thống AI và agent. Hệ quả là data dictionary trở thành yếu tố quan trọng giúp hiểu và kết nối dữ liệu giữa con người, hệ thống tự động và thậm chí là các thực thể như ếch nhảy. Điều đáng học là việc xây dựng data dictionary chất lượng có thể giúp giải quyết các vấn đề quản lý dữ liệu trong các hệ thống phức tạp, giống như cách các đội thi ếch nhảy cần chuẩn bị kỹ lưỡng.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế data dictionaries hiệu quả cho cả người và tác nhân tự động thông qua ví dụ độc đáo về cuộc thi ếnh nhảy ếch.

We chose React to learn it. The AI wrote it for us.

You can read the original post in its original format on Rtask website by ThinkR here: We chose React to learn it. The AI wrote it for us. Diary of a rewrite, episode 1 of 4. In February 2026 we chose React to rebuild an internal tool, knowing full well it would take twice as long as doing it in R. It was a deliberate trade: we were not buying an application, we were buying skills. In June, halfway through, with two milestones already delivered, we stopped everything This post is better presented on its original ThinkR website here: We chose React to learn it. The AI wrote it for us.

Friedman test in R, or the nonparametric version of the repeated measures ANOVA

Introduction Data Friedman test Aim and hypotheses Assumptions In R With base R With the {rstatix} package Interpretations Post-hoc tests Pairwise Wilcoxon signed-rank tests Nemenyi test Conover test Combination of statistical results and plo...

O*NET ratings, job descriptions and classification codes as measures of occupational similarity

The last post identified potential transition pathways for truck drivers based on how closely other occupations matched them on skills, abilities and knowledge. This post follows the same basic approach across a wider range of occupations and asks whether two proxies could stand in for the ratings where no ONET exists: a small language model comparing the meaning of job descriptions and the distance between two jobs' US Standard Occupational Classification (SOC) codes. The post ONET ratings, job descriptions and classification codes as measures of occupational similarity appeared first on Giles.

Semi-parametric option pricing based on underlying’s historical data (accepted at the osQF 2026 (ex R/Finance) conference)

This post is a follow-up to my previous posts on semi-parametric option pricing. A link to the study (accepted for presentation at the osQF 2026 conference) is provided at the end of this post.

Bootstrap v traditional asymptotic normal assumptions by @ellis2013nz

Today’s just a very short sequel to last week’s post, where I had a look at some very skewed distributions to test the idea that sample sizes sometimes need to be in the tens of thousands for the sample mean to have a normal distribution. Turns out the...

From URL to Theme: How {css2r} Steals a Website’s Colours, and Where It Gives Up

You can read the original post in its original format on Rtask website by ThinkR here: From URL to Theme: How {css2r} Steals a Website’s Colours, and Where It Gives Up You have thirty minutes before the demo, and your Shiny app still looks like Bootstrap 5 out of the box. We have all been there. The analysis is solid, the model is good, the tables are clean. And then someone from the communication team walks past your screen and says, very politely, that “it doesn’t really look like us”. They This post is better presented on its original ThinkR website here: From URL to Theme: How {css2r} Steals a Website’s Colours, and Where It Gives Up

R Batteries Included (R 4.6.1 with OpenBLAS and Intel MKL) is now publicly accessible

R on Windows made faster

Join the R-Community on Google Groups and the next London R Users Group Social Event

Think about Stackoverflow/Reddit minus the negativity.

coinclp: the COIN-OR Clp linear programming solver is back on CRAN

Package coinclp vừa được đưa lên CRAN sau khi tái nhập khẩu, kết nối giải pháp linear programming solver Clp của COIN-OR vào hệ sinh thái R. Trước đây, package này đã bị gỡ bỏ khỏi CRAN do các vấn đề về license, nhưng giờ đã trở lại sau khi giải quyết các vấn đề pháp lý. Sự trở lại này mang lại cho lập trình viên R một giải pháp linear programming miễn phí và mạnh mẽ, tương thích với COIN-OR Clp. Nếu bạn đang làm việc với bài toán optimization trong R và cần một solver hiệu quả với giao diện đơn giản, coinclp là một lựa chọn đáng cân nhắc.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết về gói R coinclp mới được chấp nhận trên CRAN, cung cấp giải pháp lập trình tuyến tính COIN-OR Clp.

Grubbs’ Test in R: grubbs.test() Explained with a Real Example

Bối cảnh bài hướng dẫn cách sử dụng Grubbs' test trong R qua hàm grubbs.test() từ package outliers. Nguyên nhân kỹ thuật bài cung cấp ví dụ thực tế với dataset mtcars, bao gồm giá trị G, U và p-value cụ thể. Hệ quả sau khi test phát hiện giá trị ngoại lai, bài giải thích cách xử lý tiếp theo. Điều đáng học là bài minh họa rõ ràng việc áp dụng test thống kê phát hiện điểm dữ liệu bất thường trong phân tích dữ liệu thực tế.

Bài hướng dẫn thực tế về Grubbs' test trong R giúp bạn phát hiện và xử lý giá trị ngoại lệ một cách chính xác.

Happy Birthday rOpenSci — My Journey from First-Time Developer to Current Opportunities

What? People would fund me and mentor me building my own R package? My first time hearing about rOpenSci was, interestingly, at a bird conference. At an ornithological conference in 2023, I was chatting with my bird friend / colleague Steffi LaZerte,...

chilemapas is back on CRAN

Gói R chilemapas đã trở lại trên CRAN sau khi bị gỡ bỏ do vấn đề bản quyền. Gói này cung cấp bản đồ các phân vùng hành chính và chính trị của Chile với độ chi tiết cao. Lỗi kỹ thuật trước đây liên quan đến việc sử dụng dữ liệu từ OpenStreetMap không tuân thủ giấy phép phù hợp. Nhà phát triển đã khắc phục vấn đề bằng cách cập nhật nguồn dữ liệu và đảm bảo tuân thủ các yêu cầu bản quyền. Lập trình viên làm việc với dữ liệu không gian địa lý tại Chile nên cân nhắc sử dụng gói này để trực quan hóa dữ liệu hành chính, đặc biệt với các cấp độ phân vùng từ vùng (region) đến commune.

Bài viết này cung cấp dữ liệu bản đồ Chile chính xác và cập nhật cho các dự án phân tích địa lý của bạn.

How to Create a Function in R: Custom Median & ggplot2 Examples

If you've written the same block of R code three times this week — a group summary, a plot, a cleanup step — you don't need another package. You need a function. A custom function is the solution. For example, two functions you'll actually reuse: a cus...

Navigating Challenges in Spatial Machine Learning

Spatial machine learning đã trở thành công cụ tiêu chuẩn để tạo bản đồ dự báo môi trường và địa lý. Hiện nay, việc kết hợp quan trường thực địa với remote sensing, climate, terrain hay các lớp dự báo khác đã trở nên tương đối dễ về mặt kỹ thuật. Tuy nhiên, các thách thức vẫn tồn tại trong việc xử lý dữ liệu không gian phức tạp và đa chiều. Các thuật toán như Spatial Random Forest hay Gaussian Process Regression thường gặp khó khăn khi xử lý mối tương quan phi tuyến tính trong dữ liệu địa lý. Bài viết cung cấp hướng dẫn thực tế về cách tối ưu hóa các model này cho dữ liệu không gian, với ví dụ cụ thể từ dự án sử dụng Google Earth Engine.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách xử lý các thách thức trong học máy không gian, một kỹ thuật quan trọng cho việc tạo bản đồ dự báo môi trường và địa lý.

Research Workflows

I’m teaching MPTC again this semester and have been developing a few workflow slides. Here’s a popular one. The Scientific Process. Now if you’ll excuse me there’s a mandatory webinar I need to click ...

Visualising High-dimensional Data with R workshop

Join our workshop on Visualising High-dimensional Data with R, which is a part of our workshops for Ukraine series! Here’s some more info: Title: Visualising High-dimensional Data with R Date: Thursday, October 1st, 10:00 – 12:00 CEST (Rome, Berlin, Paris timezone) Speaker: Dianne Cook is Professor of Statistics at Monash University in Melbourne, Australia. She … Continue reading Visualising High-dimensional Data with R workshopVisualising High-dimensional Data with R workshop was first posted on September 5, 2026 at 1:32 pm.

Bringing BERT — R functions in Excel — up to R 4.6

BERT là công cụ cho phép gọi hàm R từ ô Excel, nhưng tác giả ngừng phát triển từ năm 2018. Khi nhóm phát triển cố gắng cập nhật để hỗ trợ R 4.6 và mọi phiên bản từ 3.5 trở lên, họ gặp phải một deadlock khiến Excel treo hoàn toàn và hai lỗi chỉ xuất hiện trên máy build. Deadlock này xảy ra vì việc đồng bộ hoá luồng giữa Excel và tiến trình R không đúng khi nâng cấp phiên bản R, dẫn đến các luồng chờ lẫn nhau vô hạn. Kết quả là Excel ngừng phản hồi và người dùng phải khởi động lại ứng dụng, trong khi hai lỗi khác chỉ được phát hiện khi biên dịch trên môi trường build cụ thể. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của kiểm tra tính tương thích trên nhiều phiên bản R và sử dụng công cụ phân tích deadlock trước khi phát hành cập nhật.

Bài viết này giúp bạn cập nhật công cụ BERT để gọi hàm R từ Excel hoạt động ổn định với phiên bản R mới nhất.

R For SEO Part 10: SEO Reporting With Google Sheets & OpenRouter

R For SEO Part 10: SEO Reporting With Google Sheets & OpenRouter Welcome back, and we’re finally at the end of my R for SEO series, at least for now. We’ve gone through quite... This post was written by Ben Johnston on Ben Johnston

Z-Test in R: Complete Guide with One-Sample & Two-Sample Examples

Complete guide to running one-sample and two-sample Z-tests in R using BSDA::z.test(), the manual pnorm/qnorm method, and how to choose between a Z-test and a t-test for your data. Read More »

Repeated measures ANOVA in R

Introduction Data Aim and hypotheses Assumptions Variable type and design Independence between subjects Normality Sphericity Outliers Repeated measures ANOVA in R With the {rstatix} package With base R Interpretations Post-hoc tests Summary Ref...

Identifying skills-based occupational transition pathways with the O*NET

This post estimates potential labor market transition pathways based on the similarity of skills, abilities and knowledge required by occupations. The approach broadly follows Bratanova et al. (2026). Like their research, the considered transition pathways are for workers currently employed as truck drivers. Unlike their approach, we've used a more recent version of the ONET database and a different SOC-to-ANZSCO crosswalk. Although the point wasn't to precisely replicate their results, our approach largely did, with differences in similarity scores likely stemming from our different mapping of the SOC to the ANZSCO rather than from the method itself. The post Identifying skills-based occupational transition pathways with the ONET appeared first on Giles.

Iroshizuku Meets a Flow Field

I really only wanted to spill some fountain pen ink. Not literally. That would be expensive. 🖋️ I wanted to take colours inspired by Pilot’s Iroshizuku fountain pen inks, drop them somewhere on a blank canvas, and let them flow. That led me to f...

[R] Understanding position_dodge() and position_dodge2() in ggplot2

Bài viết giải thích tại sao trong ggplot2 cần dùng position_dodge khi vẽ biểu đồ nhóm như cột, boxplot hoặc error bar trên trục categorical. position_dodge() nhận tham số width (mặc định 0.9) và dịch chuyển các geom theo nhóm để tránh chồng lấn, nhưng không giữ nguyên vị trí trung tâm khi các nhóm có độ rộng khác nhau. position_dodge2() mở rộng chức năng này bằng thêm tham số padding (mặc định 0.1) và reverse, cho phép duy trì căn chỉnh trung tâm và hỗ trợ việc đặt khoảng cách đều giữa các nhóm ngay cả khi width thay đổi. Khi sử dụng position_dodge2, các geom như geom_bar, geom_boxplot và geom_errorbar sẽ giữ được sự căn chỉnh chính xác trên trục x, giảm lỗi hiển thị khi có nhóm không đồng đều hoặc khi thay đổi thứ tự các yếu tố. Bài học chính là chọn position_dodge2 khi cần kiểm soát chính xác khoảng cách và padding giữa các nhóm, trong khi position_dodge đủ dùng cho trường hợp đơn giản với width cố định và nhóm đều.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm rõ sự khác biệt và cách sử dụng hiệu quả hai hàm position_dodge() và position_dodge2() trong ggplot2 để xử lý dữ liệu nhóm.

Making Iroshizuku Interactive with Observable

Bài viết bắt đầu từ bài trước nơi tác giả đã biến 24 màu mực Pilot Iroshizuku thành một cửa hàng nhỏ bằng ggplot2 trong R. Để khám phá cách sắp xếp và so sánh các màu sắc một cách linh hoạt, anh ấy đã chuyển sang sử dụng Observable notebook, kết hợp JavaScript và D3 để vẽ biểu đồ tương tác. Trong Observable, mỗi mực được biểu diễn dưới dạng điểm có thể kéo thả, lọc theo hue, saturation hoặc brightness, và cập nhật ngay lập tức khi thay đổi tham số. Kết quả là người dùng có thể tái tạo trải nghiệm thử mực trên giấy mà không cần in ra, đồng thời thấy rõ mối quan hệ giữa các không gian màu như HSL và RGB. Từ đây tác giả khuyên rằng đối với bộ dữ liệu nhỏ nhưng phong phú về thuộc tính, việc dùng notebook tương tác như Observable giúp giảm thời gian khám phá và phát hiện insight mà biểu đồ tĩnh thường bỏ qua.

Bài viết này giúp bạn học cách biến tập dữ liệu nhỏ thành ứng dụng tương tác hấp dẫn với Observable.

rOpenSci News Digest, August 2026

Dear rOpenSci friends, it’s time for our monthly news roundup! You can read this post on our blog. Now let’s dive into the activity at and around rOpenSci! rOpenSci HQ Champions Program update Our Champions are making great progress! 🌟...

wbstats 1.2.0 is now on CRAN

Programmatic Access to Data and Statistics from the World Bank API

On the Expectation-Maximization (EM) algorithm and regression models

Bài viết đưa ra bối cảnh rằng các mô hình hồi quy truyền thống thường giả định dữ liệu đầy đủ và gặp khó khăn khi có giá trị bị thiếu hoặc biến ẩn. Nguyên nhân kỹ thuật được nêu là việc áp dụng thuật toán Expectation‑Maximization (EM) như một khung tối ưu hóa lặp lại, trong đó bước E tính toán kỳ vọng của likelihood đầy đủ và bước M tối ưu hóa tham số dựa trên kỳ vọng đó. Hệ quả của việc này là các ước lượng tham số trở nên ổn định hơn trong presenza của dữ liệu không quan sát được, đồng thời cho phép mở rộng hồi quy sang các mô hình có biến ẩn như miesz hợp Gaussian hoặc mô hình yếu tố. Tuy nhiên, bài cũng chỉ ra rằng EM có thể hội tụ tới cực đại địa phương và phụ thuộc nghiêm trọng vào việc khởi tạo ban đầu. Điều đáng học là khi xử lý hồi quy với dữ liệu thiếu hoặc cấu trúc ẩn, nên cân nhắc sử dụng EM nhưng phải kiểm tra nhiều điểm khởi tạo và theo dõi tiêu chí hội tụ để tránh kết quả không tin cậy.

Bài viết này giúp bạn hiểu sâu về áp dụng thuật toán EM trong mô hình hồi quy qua lăng kính tối ưu hóa lặp.

socviz 2.0.0 on CRAN

In anticipation of the second edition of Data Visualization, which is coming later this year from Princeton University Press, version 2.0.0 of my socviz package is now on CRAN. The update removes some functions that aren’t needed anymore and adds...

The boring part first: Building a crosswalk from O*NET-SOC to ANZSCO

Không có bản chiếu ufficiale nào giữa phân loại nghề nghiệp ONET‑SOC của Mỹ và ANZSCO của Úc, nhưng các nhà nghiên cứu Úc thường phải sử dụng dữ liệu ONET để phân tích thị trường lao động. Bài viết mô tả quá trình xây dựng một bản chiếu thủ công bằng cách so sánh mô tả nghề, mức độ kỹ năng và cấu trúc cấp bậc của hai hệ thống để đưa ra mối quan hệ SOC‑ANZSCO. Do sự khác biệt về định nghĩa nghề và mức độ chi tiết, bản chiếu này có khả năng gây sai lệch khi đưa vào các mô hình kinh tế hoặc nghiên cứu chính sách. Các tác giả cảnh báo rằng dựa vào bản chiếu này mà không kiểm tra lại có thể dẫn đến kết quả bị thiên vị, đặc biệt là khi so sánh giữa các quốc gia. Họ gợi ý rằng phương pháp tốt hơn là áp dụng cách thức mà Ủy ban Châu Âu sử dụng – kết hợp thống kê matching và xác nhận chuyên gia – để tạo ra bản chiếu đáng tin cậy hơn.

Bài viết này cung cấp giải pháp xây dựng bảng chuyển đổi giữa hai hệ thống phân loại nghề nghiệp và cảnh báo về những hạn chế khi sử dụng nó, giúp lập trình viên xử lý dữ liệu nghiên cứu một cách chính xác hơn.

useR! 2026: Futurize – Tearing Down Parallelization Barriers in R with Transpilers

Tại hội nghị useR! 2026, bài trình bày giới thiệu giải pháp Futurize sử dụng transpilers để phá bỏ rào cản parallelization trong ngôn ngữ R.

Bài giới thiệu về giải pháp transpiler giúp vượt rào cản song song hóa trong R sẽ mang đến cho lập trình viên phương pháp tối ưu hóa hiệu suất code một cách dễ dàng.

McNemar’s test in R

Bài viết giới thiệu cách thực hiện kiểm định McNemar (McNemar’s test) trong R để đánh giá mối quan hệ giữa hai biến định tính dựa trên dữ liệu cặp đôi. Kiểm định này thường được sử dụng thay cho Chi-square test khi dữ liệu có cấu trúc lặp (matched pairs).

Một lập trình viên nên đọc bài này để học cách thực hiện McNemar’s test trong R, một kỹ thuật thống kê quan trọng cho việc phân tích sự thay đổi giữa hai trạng thái tương tự (như kết quả trước/ sau điều trị), đặc biệt hữu ích khi dữ liệu được tổ chức dưới dạng bảng đối lập hai hàng hai cột.

A Summer, Explained with R

Mùa hè nóng bức khiến nhiều người khó tập trung vào công việc văn phòng, nhưng đây cũng là cơ hội để khám phá sức mạnh của R trong phân tích dữ liệu thời tiết. Bài viết giới thiệu cách sử dụng R để so sánh nhiệt độ giữa các thành phố, trực quan hóa dữ liệu nhiệt độ, lượng mưa hay doanh số bán kem, từ đó nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu và trực quan hóa. Jumping Rivers cung cấp các khóa đào tạo R, Python, SQL và Shiny nhằm giúp người học áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Bài viết giúp lập trình viên tìm cách chuyển đổi những thách thức thực tế của mùa hè—như nhiệt độ cao, dữ liệu phân tán—thay vì chỉ đau đầu với công việc đơn điệu, bằng cách áp dụng R để giải quyết vấn đề một cách sáng tạo, từ phân tích dữ liệu thời tiết đến tối ưu hóa hiệu suất công việc.

Creating self-contained R scripts for rendering Quarto documents using the knitr engine – courtesy of the new R package managers ir and uvr

Bài viết giới thiệu cách tạo script R tự chứa (self-contained) để render tài liệu Quarto bằng engine knitr thông qua hai package manager mới là ir và uvr của R, tương tự tính năng tương ứng trong uv (Python).

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tự động hóa và tối ưu hóa quá trình xây dựng các tài liệu Quarto bằng R thông qua các gói quản lý mới như ir và uvr, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán trong môi trường phát triển.

More progress with Tabler for R

Tabler for R đang được cải tiến, hữu ích cho cả người mới bắt đầu lẫn người dùng lâu năm.

Lập trình viên R nên đọc bài này để khám phá Tabler, một công cụ mạnh mẽ tích hợp sẵn trong R, giúp tạo bảng dữ liệu đẹp, chuyên nghiệp và tương thích với các công cụ phân tích dữ liệu, báo cáo trực tuyến mà không cần phụ thuộc vào các thư viện bên ngoài phức tạp.

A Tiny Iroshizuku Ink Shop in R

Một đoạn script R nhỏ gọn đã được tạo ra để lưu trữ bảng màu hand-curated của các loại mực Pilot Iroshizuku dành cho bút máy.

Nếu bạn muốn khám phá cách kết hợp màu sắc tinh tế trong lập trình với thiết kế đồ họa, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách chuyển đổi từ các mẫu màu thủ công sang mã nguồn R để tự động hóa và tái sử dụng các palette ấn tượng trong dự án của mình.

Round-robin (with Claude)

Cựu biên tập viên tạp chí Thống kê & Máy tính Gilles Celeux đề cập đến việc tác giả ngừng đăng những câu đố toán học hàng tuần trên Le Monde, nhưng nhấn mạnh sự xuất hiện của các dự án mới như "Round-robin (with Claude)".

Là người phát triển cần hiểu về Round-robin để tối ưu hóa phân phối công việc, xử lý load balancing trong hệ thống phân tán, hoặc giải quyết vấn đề đồng bộ hóa hiệu quả trong các ứng dụng đa nhiệm.

Ihaka Lecture

Tôi đã trình bày bài giảng đầu tiên trong chuỗi Ihaka Lectures năm nay tại Đại học Auckland vào tháng 7 vừa qua, xoay quanh chủ đề niềm tin trong visualization dữ liệu (và các vấn đề liên quan) dựa trên những chia sẻ trong 18 tháng qua.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp kỹ thuật lập trình với nghệ thuật truyền thông dữ liệu, giúp họ tạo ra các biểu đồ hiệu quả hơn và xây dựng ứng dụng phân tích dữ liệu mạnh mẽ hơn từ những ý tưởng trực quan.