Tablas y gráficos de frecuencias
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table(x) tabla de frecuencias absolutas
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names(table(x)) nombres de las columnas de una tabla unidimensional
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z=factor(x, levels=1:7) |
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table(z) Si x contiene números que no sean 7, hacemos que el 7 también aparezca en la tabla de frecuencias.
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table(x)[4] Referirnos a tabla de frecuencias por el índice
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table(x)["5"] Referirnos a tabla de frecuencias por el nombre
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prop.table(table(x)) Tabla de frecuencias relativas
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names(which(table(x)==3)) Elementos cuya frecuencia = 3
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names(which(table(x)==max(table(x)))) Moda
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Otros
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attach(empleados) |
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attr(empleados, "variable.labels") = NULL Eliminar etiquetas de columnas
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Gráfico de puntos
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dotchart(salario, xlab='salarios') |
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stripchart(salario~sexo, method='jitter') Salario según sexo
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Medidas de tendencia central
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as.numeric(names(which(table(edades)==max(table(edades))))) Moda
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mean(edades) Media
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median(edades) Mediana
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Medidas de posición
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quantile(x, 0.1) Percentil
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quantile(salario) Todos los cuartiles
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quantile(salario, probs=c(0.25,0.5,0.75)) |
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quantile(salario, probs=seq(0.1, 0.9, 0.1)) Todos los deciles
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summary(x) |
R dispone de 9 métodos diferentes para calcular cuantiles, que se pueden especificar dentro de quantile con el parámetro type. En la mayoría de las ocasiones se obtiene el mismo resultado con todos los métodos, pero no siempre. Para saber en detalle las fórmulas que usa quantile para cada valor de type. El método que usa R por defecto si no especificamos otro es type=7.
Medidas de dispersión
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diff(range(x)) Rango
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IQR(x) Rango intercuatílico
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var(x) Varianza
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sd(x) Desviación típica
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cv=sd(consumo)/abs(mean(consumo)) Coeficiente de variación. nos permite, entre otras cosas, comparar dispersiones de variables medidas en diferentes unidades
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summary(subset(iris, Species=="setosa", c("Sepal.Length","Petal.Length"))) |
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Tablas bidimensionales de frecuencias
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Respuestas=c("No","No","Sí","No","Sí","No","No","Sí") |
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Sexo=c("M","M","M","H","H","H","H","H") |
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table(Sexo,Respuestas) Tabla bidimensional de frecuencias. El primer conjunto de valores es las filas y el segundo las columnas.
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t(table(Respuestas,Sexo)) Intercambiar filas por columnas
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table(Respuestas,Sexo)[1,2] |
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table(Respuestas,Sexo)["No","M"] Formas de referirnos a una tabla bidimensional
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prop.table(table(Sexo,Respuestas), margin=1) Frecuencias relativas marginales por filas
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prop.table(table(Sexo,Respuestas), margin=2) Frecuencias relativas marginales por columnas
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library(gmodels) |
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CrossTable(Sexo, Respuestas, prop.chisq=FALSE) tabla de frecuencias absolutas y las tres tablas de frecuencias relativas de dos variables
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colSums(table(Sexo,Respuestas)) Sumar columnas
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rowSums(prop.table(table(Sexo,Respuestas))) Sumar filas en tabla de frecuencias relativas
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Diagrama de barras
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barplot(table(Sexo_Ger), col=c("lightblue","pink"), main="Title") Va alternando los colores indicados
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barplot(prop.table(table(Respuestas)), main="Diagrama de barras de frecuencias relativas") |
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barplot(table(x), horiz=TRUE) Diagrama horizontal
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barplot(table(Sexo,Respuestas)) Dibujará una barra dentro de otra (el total) con distinto color según la primera variable
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barplot(table(Sexo,Respuestas), beside=TRUE) Dibuja una barra al lado de otra
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legend.text=TRUE Mostrar leyenda
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legend.text=c("A","B") Cambiar texto leyenda
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pie(table(Respuestas), main="Diagrama circular") Diagrama circular
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par(mfrow = c(1, 3) Matriz de 3 filas donde se mostarán las gráficas
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tt <- table(cut(expprev, breaks=5)) |
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tt <- table(cut(expprev, breaks=c(0,40,80,150,250,400))) |
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barplot(tt,xlab="Experiencia previa", main="Categorización en 5 clases") Uso con variables continuas
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Tablas multidimensionales de frecuencias
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table(Sexo,Respuestas,Pais) |
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ftable(Sexo,Respuestas,Pais) Tabla de frecuencias agrupando con tercera variable (la primera opción hace tres tablas, la segunda hace una)
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ftable(Sexo,Respuestas,Pais, col.vars=c("Sexo","Respuestas")) especificar qué variables queremos que aparezcan como filas o como columnas
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table(Sexo,Respuestas,Pais)["H","Sí","Italia"] |
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table(Sexo,Respuestas,Pais)[ , ,"Italia"] |
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table(Sexo,Respuestas,Pais)["M", ,"Italia"] referirnos a una entrada, o a una subtabla
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prop.table(table(Sexo,Respuestas,Pais), margin=3) Tabla de frecuencias relativas margianales. Con axis = 3, vemos la frecuencia dentro de la tercera variable.
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prop.table(table(Sexo,Respuestas,Pais), margin=c(1,3)) De esta forma se suma según la primera variable dentro de cada país.
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prop.table(ftable(Sexo,Respuestas,Pais)) Otra forma de mostrar la tabla de frecuencias relativas
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apply(table(Sexo,Respuestas,Pais), MARGIN=c(1,3), FUN=sum) |
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apply(table(Sexo,Respuestas,Pais), MARGIN=2, FUN=sum) Aplicación de funciones
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Histograma
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fruta=c(8,11,11,8,9,10,16,6,12,19,13,6,9,13,15,9,12,16,8,7,14,11,15,6,14, 14,17,11,6,9,10,19,12,11,12,6,15,16,16,12,13,12,12,8,17,13,7,12,14,12) |
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plot(density(fruta), type="l", xlab="Número de árboles", ylab="Densidad", main="Densidad de la variable \"fruta\"") |
representar datos continuos (variables numéricas)
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