Proposal to add `spconform` to the Spatial Task View
Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- r
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Review the Spatial CRAN Task View and the linked spconform CRAN package, GitHub repository, and vignette first. Confirm the package's fit and placement with the maintainers, then add the proposed spconform entry if accepted; done means the task view includes accurate package wording and links.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi @rsbivand, @Nowosad, and @kadyb,
I recently published a package called spconform on CRAN and was hoping you might consider it for the Spatial Task View.
In short, the package provides distribution-free, model-agnostic prediction intervals for spatial data using localized conformal calibration (based on Mao, Martin and Reich, 2024). It handles both point-referenced and areal data, and it relaxes the standard exchangeability assumption by using spatial proximity.
I designed it to be as lightweight as possible. It has zero external dependencies (imports only base stats), so it’s very stable and passed all CRAN checks without issues. I also included a diagnose() function to evaluate things like empirical coverage, boundary effects, and spatial residual autocorrelation.
Links:
- CRAN: https://CRAN.R-project.org/package=spconform
- GitHub: https://github.com/amjed-droid/spconform
- Vignette: https://cran.r-project.org/web/packages/spconform/vignettes/spconform-intro.html
I think it could naturally fit into either the "Machine learning of spatial data" section (since it wraps ML predictors) or "Geostatistics". If you think it's a good fit, here is a potential line to include:
- The
r pkg("spconform")package provides distribution-free, model-agnostic prediction intervals for spatial and spatio-temporal data using localized conformal calibration, along with spatial diagnostic tools.
Thanks for your time and for maintaining this view.
Best,
Ahmed
- Lenguaje dominante
- Sin datos de lenguaje
- Estrellas
- 57
- Forks
- 27
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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