Informática Estadística - Curso de R · Gráﬁcos Introducción La presentación de datos mediante gráﬁcos es algo que se realiza a diario y en forma casi natural por personas

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Informática EstadísticaCurso de R

Ricardo Ríoshttp://ricardorios.net

Universidad de El Salvador

17 de Junio de 2013

Ricardo Ríos http://ricardorios.net Informática Estadística

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Indice

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Introducción

La presentación de datos mediante gráficos es algo quese realiza a diario y en forma casi natural por personas delas más diferentes profesionesLa revista americana LIFE tenía como consigna “Una fotovale más que mil palabras”Los gráficos nos permiten, de una mirada, comprender elcomportamiento de los datos, aún de datos muycomplejos, por lo tanto ahorran tiempo al analista deinformación



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Gráficos Unidimensionales

barplot() gráfico de barrasboxplot() gráfico de cajashist() histograma



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Ejecutar lo siguiente:

> tN <- table(Ni <- rpois(100, lambda=5))> r <- barplot(tN, col=rainbow(20))>> y = rnorm(50)> boxplot(y, col="red")>



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> datos1 <- data.frame( y = rnorm(50),> tipo=factor("normal"))>> datos2 <- data.frame( y = rexp(50),> tipo=factor("exponencial"))>> datos3 <- data.frame( y = rpois(50,1),> tipo=factor("poisson"))>> datos <- rbind(datos1, datos2, datos3)>> boxplot( formula = y ~ tipo,> data = datos, col="red")>



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> hist(datos1$y, col="red", main="Histograma")>> hist(datos2$y, col="red", main="Histograma")>> hist(datos3$y, col="red", main="Histograma")>



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Gráficos Bidimensionales

plot() Generica función para graficar objetos en R. Paramodificar el comportamiento de algunos parámetros sedebe usar la función par()curve() Dibuja la gráfica de una función



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plot() Generica función para graficar objetos en R. Paramodificar el comportamiento de algunos parámetros sedebe usar la función par()curve() Dibuja la gráfica de una función



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> ?cars> plot(cars$speed, cars$dist,> xlab="speed", ylab="dist")> abline(a=0, b=0)>> curve(sin, -2*pi, 2*pi)>> curve(tan, -2*pi, 2*pi)>



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> # Definimos una función> no.min.max.global <-> function(x){ return((2*cos(x)) - x ) }>> curve(no.min.max.global, -2*pi, 2*pi,> col="violet")> curve(no.min.max.global, -4*pi, 4*pi,> col="violet")



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> # Dibujando dos gráficas> plot(sin,-2*pi, 2*pi, col="red" ,> xlab="", ylab="")> par(new=TRUE)> plot(cos, -2*pi, 2*pi, col="blue" ,> xlab="", ylab="", axes=FALSE)> title(main="Gráficas del seno y coseno")> abline(a=0, b=0)



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Gráficos Tridimensionales

persp() Gráficos en perspectiva de una superficie en 3Dcontour() Gráficos de contorno de una superfcie en 3D,viene siendo una representación gráfica en 2D de lasuperficie



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persp() Gráficos en perspectiva de una superficie en 3Dcontour() Gráficos de contorno de una superfcie en 3D,viene siendo una representación gráfica en 2D de lasuperficie



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> # Dibujando el sombrero mexicano> require(grDevices)> x <- seq(-10, 10, length= 30)> y <- x> f <- function(x,y)> { r <- sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r }> z <- outer(x, y, f)> z[is.na(z)] <- 1> op <- par(bg = "white")> persp(x, y, z, theta = 30, phi = 30,> expand = 0.5, col = "lightblue")> contour(x, y, z, lty="solid")



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Presentar dos gráficos en una misma ventana


> require(grDevices)> x <- seq(-10, 10, length= 30)> y <- x> f <- function(x,y)> { r <- sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r }> z <- outer(x, y, f)> z[is.na(z)] <- 1> op <- par(bg = "white")> par(mfrow = c(1, 2))> persp(x, y, z, theta = 30, phi = 30,> expand = 0.5, col = "lightblue")> contour(x, y, z, lty="solid")



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La librería ggplot2

Entre las operaciones más comunes estanR tiene un potente sistema gráfico pero en muchos casossi queremos hacer un gráfico sofisticado tenemos querecurrir a funciones de bajo nivelggplot2 es un paquete de la Universidad de Rice quesimplifica muchas tareas para crear gráficos estadísticosusando rutinas gráficas de bajo nivel de R paraproporcionar gráficos esteticos y con sentido



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Entre las operaciones más comunes estanR tiene un potente sistema gráfico pero en muchos casossi queremos hacer un gráfico sofisticado tenemos querecurrir a funciones de bajo nivelggplot2 es un paquete de la Universidad de Rice quesimplifica muchas tareas para crear gráficos estadísticosusando rutinas gráficas de bajo nivel de R paraproporcionar gráficos esteticos y con sentido



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> library(ggplot2)> theme_set(theme_bw())> ?mpg> qplot(displ, hwy, data = mpg)> qplot(displ, hwy, data = mpg,> geom = ’jitter’)> qplot(displ, hwy, data = mpg,> geom = c(’jitter’, ’smooth’))> qplot(class, hwy, data = mpg,> geom = ’boxplot’)> qplot(reorder(class, hwy, mean),> hwy, data = mpg,> geom = ’boxplot’)



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> qplot(reorder(class, hwy, mean),> hwy, data = mpg,> geom = ’boxplot’)> qplot(cty, hwy, data = mpg,> size = displ)> qplot(cty, hwy, data = mpg,> size = displ, geom = ’jitter’)> qplot(cty, hwy, data = mpg,> size = displ, geom = ’jitter’,> alpha = I(1/2))



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Geoestadística en R

Entre las operaciones más comunes estanR tiene los siguientes paquetes maps, mapproj y maptoolsque dan una amplia variedad de funciones de mapas yproyección posibilitando la creación de sofisticados mapasTambién existe el paquete gdam que tiene la posibilidadde dibujar cualquier tipo de dato que cargues desde labase de datos GDAMActualmente se esta desarrollando el paquete Rgis(compuesto por los paquetes terrain, RemoteSensing ygdistance) el cual podria ser una excelente opción comopaquete raster.



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Realizar los siguientes pasos en RIniciar RDescargar el archivo R-SIG.zip desde el servidorDescomprimirlo y establecer ese directorio como directoriode trabajo en R



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> source("programas estadistica en R.txt")> require(car)> require(MASS)> require(akima)> require(gstat)> require(geoR)> require(lattice)> require(maptools)> require(rgdal)> trellis.par.set(sp.theme())



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> cundinamarca = readShapePoly("CUNDINAMARCA.shp")> poligonos = polygons(cundinamarca)> datos = read.table("precipitacion.txt",> sep = "\t", dec = ",", header = T)> xy = SpatialPoints(datos[c("x", "y")])> plot(poligonos)> points(xy, pch = 3, cex = 0.3, col = "red")



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Figura: Mapa generado en R



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