SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 17
Lenguaje R: Sesión 9
ING. LUIS FERNANDO AGUAS B
2Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Procedimientos gráficos
Las funciones gráficas son un componente importante y extremadamente versátil
del entorno R.
La función para abrir una ventana gráfica en R es X11 (válida para Windows y
Linux).
En R existen tres tipos de comandos gráficos:
• Alto nivel: crean un nuevo gráfico, probablemente con ejes, etiquetas,
títulos, ...
• Bajo nivel: añaden más información a un gráfico ya existente, como
puntos, líneas, leyendas, etiquetas...
• Interactivos: permiten añadir o extraer información del gráfico de manera
interactiva, usando un dipositivo apuntador como podría ser el ratón.
3Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Comandos gráficos de alto nivel
• Designados para generar un gráfico completo de los datos que se le pasan como
parámetro.
• Suelen generar automáticamente los ejes, las etiquetas y los títulos.
• Siempre inician un nuevo gráfico, borrando el anterior si es necesario.
• Uno de los comandos gráficos más utilizados es la función plot. Ésta es una
función genérica, es decir, el tipo de gráfico que produce es diferente en función
de la clase del objeto que recibe como parámetro.
• Una vez hecho el gráfico, podemos copiar al portapapeles o salvarlo en disco en
uno de los múltiples formatos que nos ofrece R: Metafile, Postscript, pdf, png, jpg
o bmp.
• Mediante la instrucciones recordPlot y replayPlot podemos guardar y recuperar
gráficos en nuestro workspace.
> plot(1:10)
> pl <- recordPlot()
> X11()
> replayPlot(pl)
4Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
La función plot (1)
Si x e y son vectores, produce un gráfico de puntos de x contra y.
> plot(x=1:10, y=1:10) #Otros formatos: plot(xy), plot(x)
2 4 6 8 10
246810
1:10
1:10
5Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
La función plot (2)
Si f es un factor e y es un vector, plot produce un boxplot.
> a <- 1:100
> f <- rep(1:5, 20)
> f <- factor(f)
> plot(f,a)
1 2 3 4 5
020406080100
6Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
La función plot (3)
Si d es un data frame obtenemos gráficas de todos contra todos.
> d <- data.frame(norm=rnorm(10),unif=runif(10),expo=rexp(10))
> plot(d)
norm
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
-0.50.00.51.0
0.20.40.60.81.0
unif
-0.5 0.0 0.5 1.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
0.20.40.60.81.01.2
expo
7Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Parámetros de los comandos de alto nivel.
Plot y la mayoría de los otros comandos gráficos aceptan, entre muchos otros, la
siguiente lista de parámetros:
• type: controla el tipo de gráfico. Los principales son:
"p": puntos (por defecto
"l": líneas
"b": puntos y líneas
"h": histograma
"s": escalones
"n": no dibuja nada
• xlab, ylab: etiquetas de los ejes.
• xlim, ylim: modifica los límites de los ejes
• main: título del gráfico (parte superior de la ventana).
• sub: subtítulo del gráfico (parte inferior de la ventana).
• log: pone los ejes en escala logarítmica: "x", "y", "xy".
• axes: para activar/suprimir el dibujo de los ejes (activo por defecto).
> a <- rnorm(10)
> plot(a,type="p",main="Título (tipo p)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
> plot(a,type="l",main="Título (tipo l)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
> plot(a,type="b",main="Título (tipo b)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
> plot(a,type="h",main="Título (tipo h)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
> plot(a,type="s",main="Título (tipo s)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
> plot(a,type="n",main="Título (tipo n)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
8Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
2 4 6 8 10
-1.5-1.0-0.50.00.51.0
Título (tipo p)
Subtítulo
Etiqueta eje x
Etiquetaejey
2 4 6 8 10
-1.5-1.0-0.50.00.51.0
Título (tipo l)
Subtítulo
Etiqueta eje x
Etiquetaejey
2 4 6 8 10
-1.5-1.0-0.50.00.51.0
Título (tipo b)
Subtítulo
Etiqueta eje x
Etiquetaejey
2 4 6 8 10
-1.5-1.0-0.50.00.51.0
Título (tipo h)
Subtítulo
Etiqueta eje x
Etiquetaejey
2 4 6 8 10
-1.5-1.0-0.50.00.51.0
Título (tipo s)
Subtítulo
Etiqueta eje x
Etiquetaejey
2 4 6 8 10
-1.5-1.0-0.50.00.51.0
Título (tipo n)
Subtítulo
Etiqueta eje x
Etiquetaejey
9Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Comandos gráficos de bajo nivel
points(x, y = NULL, type = "p", pch = par("pch"), col = par("col"), bg = NA, cex = 1, ...)
lines(x, y = NULL, type = "l", col = par("col"), lty = par("lty"), ...)
text (x, y = NULL, labels = seq(along = x), adj = NULL,
pos = NULL, offset = 0.5, vfont = NULL,
cex = 1, col = NULL, font = NULL, xpd = NULL, ...)
abline(a, b, untf = FALSE, ...)
abline(h=, untf = FALSE, ...)
abline(v=, untf = FALSE, ...)
abline(lm.obj)
polygon(x, y = NULL, density = NULL, angle = 45,
border = NULL, col = NA, lty = NULL, xpd = NULL, ...)
legend(x, y = NULL, legend, fill = NULL, col = "black", lty, lwd, pch,
angle = NULL, density = NULL, bty = "o", bg = par("bg"), ...)
title(main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, line = NA, outer = FALSE, ...)
axis(side, at = NULL, labels = TRUE, tick = TRUE, line = NA,
pos = NA, outer = FALSE, font = NA, vfont = NULL,
lty = "solid", lwd = 1, col = NULL, ...)
10Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Comandos gráficos de bajo nivel
> plot(1:10,1:10,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
> points(runif(5,1,10),runif(5,1,10),cex=1.5,col="red")
> points(runif(5,1,10),runif(5,1,10),pch="+",cex=1.7,col="green")
> lines(1:10,runif(10,1,10),lty=2,lwd=2)
> text(runif(5,1,10),runif(5,1,10),labels=c("uno","dos","tres","cuatro","cinco"),cex=1.7,col=rainbow(5))
> abline(h=5,lty=4)
> polygon(runif(4,1,10),runif(4,1,10),col="blue")
> title("Gráfico inventado")
> axis(1,labels=c("uno","tres","cinco","siete","nueve"),at=seq(1,10,by=2))
> axis(2,labels=1:10,at=1:10)
> legend(8,2.3,lty=c(1:3),col=rainbow(3),legend=c("uno","dos","tres"))
Consultar ?plotmath y ?Hershey para la inclusión de
símbolos matemáticos, letras de alfabetos japonés,
cirílico o griego y caracteres especiales en los gráficos.
+
+
+
+
+
uno
dos
trescuatro
cinco
Gráfico inventado
uno tres cinco siete nueve
12345678910
uno
dos
tres
11Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Interactuando con gráficos
locator(n=512, type="n", ...)
Devuelve las coordenadas del gráfico cada vez que apretamos el botón derecho del
ratón dentro de él. n es el número máximo de puntos a localizar, y type indica qué
se va a pintar cuando marquemos los puntos (por defecto nada).
Locator se suele utilizar sin argumentos, y es especialmente útil cuando queremos
calcular exactamente la posición para elementos del gráfico como etiquetas o
leyendas.
> plot(1:10) #Hacemos un gráfico
> text(locator(1), "Mi punto", adj=0) #Ponemos una etiqueta donde marquemos con el ratón
identify(x, y = NULL, labels = seq(along = x), …)
Identifica los puntos que nosotros marcamos en el gráfico con el ratón y muestra su
índice o la etiqueta que le indicamos en labels.
> a <- rnorm(10)
> b <- rnorm(10)
> plot(a,b)
> identify(a,b,1:10)
12Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Otros comandos de alto nivel
barplot recibe un vector o matriz como parámetro principal. Si es un vector, dibuja tantas
barras como representa el vector. Si es una matriz pinta tantas barras como columnas, y cada
barra estará formada por tantas barras apiladas como filas tiene la matriz.
barplot(height, width = 1, space = NULL, names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE,
horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45, col = heat.colors(NR), border = par("fg"), ...)
> barplot(1:10) > m <- matrix(1:10,2,5,byrow=T)
> barplot(m,horiz=TRUE,beside=TRUE,
col=c("blue","gray")
0246810
0 2 4 6 8 10
13Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Otros comandos de alto nivel
boxplot recibe un vector, fórmula o data frame.
boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, varwidth = FALSE, notch = FALSE, outline = TRUE, names,
boxwex = 0.8, plot = TRUE, border = par("fg"), col = NULL, log = "", pars = NULL, horizontal = FALSE,...)
> d <- data.frame(norm=rnorm(10),
unif=runif(10),
expo=rexp(10))
> boxplot(d,col="lightgray")
norm unif expo
-101234
14Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Otros comandos de alto nivel
hist recibe un vector de valores.
hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE,
density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname),
xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE,
nclass = NULL, ...)
> a <- rnorm(1000)
> hist(a, col="blue",border="white",prob=TRUE) > hist(a,col="blue",border="white",prob=TRUE,breaks=25)
> lines(density(a),col="orange",lwd=3) > lines(density(a),col="orange",lwd=3)
Histogram of a
a
Density
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.30.4
Histogram of a
a
Density
-3 -2 -1 0 1 2 3
0.00.10.20.30.4
15Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Otros comandos de alto nivel
pie recibe un vector de valores.
pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL,
lty = NULL, main = NULL, ...)
> pie(c(5,3,14,7,9,24),labels=paste("Grupo",1:6), > pie(c(5,3,14,7,9,24),labels=paste("Grupo",1:6),
main="Pie chart" main="Pie chart",density = 10, angle = 60 + 10 * 1:6)
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Grupo 5
Grupo 6
Pie chart
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Grupo 5
Grupo 6
Pie chart
16Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Otros comandos de alto nivel
coplot es una función útil cuando tenemos tres o cuatro variables a explorar
coplot(formula, data, given.values, panel = points, rows, columns, show.given = TRUE, col = par("fg"),
pch = par("pch"), bar.bg = c(num = gray(0.8), fac = gray(0.95)),
xlab = c(x.name, paste("Given :", a.name)), ylab = c(y.name, paste("Given :", b.name)),
subscripts = FALSE, axlabels = function(f) abbreviate(levels(f)), number = 6, overlap = 0.5, xlim, ylim, ...)
> a <- rnorm(100) > coplot(a~b|f+f2)
> b <- rnorm(100)
> f <- factor(rep(c("a","b","c","c","a"),20))
> f2 <- factor(rep(c("e","f","g","e","f"),20))
> coplot(a~b|f)
-3-2-1012
-2 -1 0 1 2
-2 -1 0 1 2
-3-2-1012
b
a
a
b
c
Given : f
-2-1012
-3 -2 -1 0 1 2 3
-2-1012
-3 -2 -1 0 1 2 3
-2-1012
-3 -2 -1 0 1 2 3
b
a
a
b
c
Given : f
e
f
g
Given:f2
17Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R
Otros comandos de alto nivel
pairs recibe una matrix y hace gráficos de puntos de todas las columnas contra todas, como un
plot de un data frame.
pairs(x, labels, panel = points, ..., lower.panel = panel, upper.panel = panel, diag.panel = NULL,
text.panel = textPanel, label.pos = 0.5 + has.diag/3, cex.labels = NULL, font.labels = 1,
row1attop = TRUE, gap = 1)
> m <- cbind(norm=rnorm(10),
unif=runif(10),
exp=rexp(10),
beta=rbeta(10,shape1=1,shape2=2),
gam=rgamma(10,2))
> pairs(m)
norm
0.2 0.4 0.6 0.8 0.2 0.4 0.6
-1.5-0.50.5
0.20.40.60.8
unif
exp
0.01.02.03.0
0.20.40.6
beta
-1.5 -0.5 0.5 0.0 1.0 2.0 3.0 0.5 1.5 2.5 3.5
0.51.52.53.5
gam

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Funciones
FuncionesFunciones
Funcioneseqo2000
 
Graficas en matlab 2 d y 3d
Graficas en matlab 2 d y 3dGraficas en matlab 2 d y 3d
Graficas en matlab 2 d y 3dSebastian Cuenca
 
Graficas 2D y 3D
Graficas 2D y 3DGraficas 2D y 3D
Graficas 2D y 3DEdu Morán
 
Graficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlabGraficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlabJuan Ete
 
Introducción a las Funciones Reales ccesa007
Introducción a las Funciones Reales  ccesa007Introducción a las Funciones Reales  ccesa007
Introducción a las Funciones Reales ccesa007Demetrio Ccesa Rayme
 
Deber graficas en matlab
Deber graficas en matlabDeber graficas en matlab
Deber graficas en matlabSam Chimborazo
 
Funciones 2
Funciones 2Funciones 2
Funciones 2Edyro
 
Gráficas en Matlab
Gráficas en MatlabGráficas en Matlab
Gráficas en MatlabGaby Solano
 
Unidad nº funciones 1º parte
Unidad nº funciones 1º parteUnidad nº funciones 1º parte
Unidad nº funciones 1º parteMiguel Rodriguez
 
Función exponencial
Función exponencialFunción exponencial
Función exponencialLuispi1987
 
Matlab graficas en 2 d y 3d
Matlab   graficas en 2 d y 3dMatlab   graficas en 2 d y 3d
Matlab graficas en 2 d y 3dJohn Jayro
 
Clase integracion matlab
Clase integracion matlabClase integracion matlab
Clase integracion matlabdhanniell
 

Was ist angesagt? (20)

Gráficos en matlab
Gráficos en matlabGráficos en matlab
Gráficos en matlab
 
Funciones
FuncionesFunciones
Funciones
 
Gráficas en matlab
Gráficas en matlabGráficas en matlab
Gráficas en matlab
 
Graficas en matlab
Graficas en matlabGraficas en matlab
Graficas en matlab
 
Graficas en matlab 2 d y 3d
Graficas en matlab 2 d y 3dGraficas en matlab 2 d y 3d
Graficas en matlab 2 d y 3d
 
Graficas 2D y 3D
Graficas 2D y 3DGraficas 2D y 3D
Graficas 2D y 3D
 
Graficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlabGraficas en 2 d y 3d matlab
Graficas en 2 d y 3d matlab
 
Introducción a las Funciones Reales ccesa007
Introducción a las Funciones Reales  ccesa007Introducción a las Funciones Reales  ccesa007
Introducción a las Funciones Reales ccesa007
 
Graficas en matlab
Graficas  en matlabGraficas  en matlab
Graficas en matlab
 
Deber graficas en matlab
Deber graficas en matlabDeber graficas en matlab
Deber graficas en matlab
 
Graficos matlab
Graficos matlabGraficos matlab
Graficos matlab
 
Funciones 2
Funciones 2Funciones 2
Funciones 2
 
Gráficas en Matlab
Gráficas en MatlabGráficas en Matlab
Gráficas en Matlab
 
Unidad nº funciones 1º parte
Unidad nº funciones 1º parteUnidad nº funciones 1º parte
Unidad nº funciones 1º parte
 
Tic9°
Tic9°Tic9°
Tic9°
 
Matlab graficas
Matlab graficasMatlab graficas
Matlab graficas
 
Función exponencial
Función exponencialFunción exponencial
Función exponencial
 
Matlab graficas en 2 d y 3d
Matlab   graficas en 2 d y 3dMatlab   graficas en 2 d y 3d
Matlab graficas en 2 d y 3d
 
Praedo ii
Praedo iiPraedo ii
Praedo ii
 
Clase integracion matlab
Clase integracion matlabClase integracion matlab
Clase integracion matlab
 

Andere mochten auch

Thermal resistance spectroradiometer system for led
Thermal resistance spectroradiometer system for ledThermal resistance spectroradiometer system for led
Thermal resistance spectroradiometer system for led世满 江
 
Anforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus München
Anforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus MünchenAnforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus München
Anforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus MünchenLea-María Louzada
 
Tutoriais para criação e edição de gráficos no r
Tutoriais para criação e edição de gráficos no rTutoriais para criação e edição de gráficos no r
Tutoriais para criação e edição de gráficos no rAna Maria Souza
 
Philips - LED in der Praxis
Philips - LED in der PraxisPhilips - LED in der Praxis
Philips - LED in der Praxisineltec 2011
 
Empreendedor - palestra realizada no Instituto _ Ibratep _ palestrante _ ...
Empreendedor -  palestra realizada no Instituto  _  Ibratep _  palestrante _ ...Empreendedor -  palestra realizada no Instituto  _  Ibratep _  palestrante _ ...
Empreendedor - palestra realizada no Instituto _ Ibratep _ palestrante _ ...JP Jeronymo
 
Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat
 Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat
Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSatBruno Anacleto
 
El Arquitecto y el Medio Ambiente Urbano
El Arquitecto y el Medio Ambiente UrbanoEl Arquitecto y el Medio Ambiente Urbano
El Arquitecto y el Medio Ambiente UrbanoCEDURE
 
IluminacióN Para TelevisióN
IluminacióN Para TelevisióNIluminacióN Para TelevisióN
IluminacióN Para TelevisióNJersain Gonzalez
 
Accueil numérique dans les offices de tourisme
Accueil numérique dans les offices de tourismeAccueil numérique dans les offices de tourisme
Accueil numérique dans les offices de tourismePhilippe Fabry
 

Andere mochten auch (20)

Thermal Transfer - LED PCB
Thermal Transfer - LED PCBThermal Transfer - LED PCB
Thermal Transfer - LED PCB
 
Thermal resistance spectroradiometer system for led
Thermal resistance spectroradiometer system for ledThermal resistance spectroradiometer system for led
Thermal resistance spectroradiometer system for led
 
Internal Thermal Resistance of LEDs: LED Fundamentals
Internal Thermal Resistance of LEDs: LED FundamentalsInternal Thermal Resistance of LEDs: LED Fundamentals
Internal Thermal Resistance of LEDs: LED Fundamentals
 
Gryphon 4100 healthcare
Gryphon 4100 healthcareGryphon 4100 healthcare
Gryphon 4100 healthcare
 
Projeto Sun SPOT
Projeto Sun SPOTProjeto Sun SPOT
Projeto Sun SPOT
 
Led Highlights 2010
Led Highlights 2010Led Highlights 2010
Led Highlights 2010
 
Ds GD4100
Ds GD4100Ds GD4100
Ds GD4100
 
Anforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus München
Anforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus MünchenAnforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus München
Anforderungen an Tunable White – Beispiel Lenbachhaus München
 
Présentation DLEDS
Présentation DLEDSPrésentation DLEDS
Présentation DLEDS
 
Présentation LED par Megaman
Présentation LED par MegamanPrésentation LED par Megaman
Présentation LED par Megaman
 
Detas dleds streetlight esp
Detas dleds streetlight espDetas dleds streetlight esp
Detas dleds streetlight esp
 
Tutoriais para criação e edição de gráficos no r
Tutoriais para criação e edição de gráficos no rTutoriais para criação e edição de gráficos no r
Tutoriais para criação e edição de gráficos no r
 
Philips - LED in der Praxis
Philips - LED in der PraxisPhilips - LED in der Praxis
Philips - LED in der Praxis
 
Empreendedor - palestra realizada no Instituto _ Ibratep _ palestrante _ ...
Empreendedor -  palestra realizada no Instituto  _  Ibratep _  palestrante _ ...Empreendedor -  palestra realizada no Instituto  _  Ibratep _  palestrante _ ...
Empreendedor - palestra realizada no Instituto _ Ibratep _ palestrante _ ...
 
Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat
 Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat
Sensoriamento Remoto - Satélites Spot e ResourceSat
 
El Arquitecto y el Medio Ambiente Urbano
El Arquitecto y el Medio Ambiente UrbanoEl Arquitecto y el Medio Ambiente Urbano
El Arquitecto y el Medio Ambiente Urbano
 
Catálogo LED Residencial
Catálogo LED ResidencialCatálogo LED Residencial
Catálogo LED Residencial
 
Análise exploratória de dados no SPSS
Análise exploratória de dados no SPSSAnálise exploratória de dados no SPSS
Análise exploratória de dados no SPSS
 
IluminacióN Para TelevisióN
IluminacióN Para TelevisióNIluminacióN Para TelevisióN
IluminacióN Para TelevisióN
 
Accueil numérique dans les offices de tourisme
Accueil numérique dans les offices de tourismeAccueil numérique dans les offices de tourisme
Accueil numérique dans les offices de tourisme
 

Ähnlich wie Estadística con Lenguaje R: Sesión 9

Ähnlich wie Estadística con Lenguaje R: Sesión 9 (20)

clase 7 GRAFICOS 2D.pdf
clase 7 GRAFICOS 2D.pdfclase 7 GRAFICOS 2D.pdf
clase 7 GRAFICOS 2D.pdf
 
Electrónica: Tutorial de Matlab aplicado
Electrónica: Tutorial de Matlab aplicadoElectrónica: Tutorial de Matlab aplicado
Electrónica: Tutorial de Matlab aplicado
 
Diapograficos
DiapograficosDiapograficos
Diapograficos
 
matlab
matlabmatlab
matlab
 
Lab 3 de tele final
Lab 3 de tele finalLab 3 de tele final
Lab 3 de tele final
 
Plots
PlotsPlots
Plots
 
Graficas en matlab juan villacis 2 do b
Graficas en matlab juan villacis 2 do bGraficas en matlab juan villacis 2 do b
Graficas en matlab juan villacis 2 do b
 
Graficas en matlab juan villacis 2 do b
Graficas en matlab juan villacis 2 do bGraficas en matlab juan villacis 2 do b
Graficas en matlab juan villacis 2 do b
 
Graficas en matlab juan villacis 2 do b
Graficas en matlab juan villacis 2 do bGraficas en matlab juan villacis 2 do b
Graficas en matlab juan villacis 2 do b
 
Referencias MATLAB
Referencias MATLABReferencias MATLAB
Referencias MATLAB
 
COMANDOS EJEMPLOS DE MATLAB.pdf
COMANDOS EJEMPLOS DE MATLAB.pdfCOMANDOS EJEMPLOS DE MATLAB.pdf
COMANDOS EJEMPLOS DE MATLAB.pdf
 
Clase 3 (1)
Clase 3 (1)Clase 3 (1)
Clase 3 (1)
 
SlE ADSI
SlE ADSISlE ADSI
SlE ADSI
 
Graficos matlab
Graficos matlabGraficos matlab
Graficos matlab
 
Gnuplot tut
Gnuplot tutGnuplot tut
Gnuplot tut
 
Matlab2009b -clase2
Matlab2009b  -clase2Matlab2009b  -clase2
Matlab2009b -clase2
 
Matlab
MatlabMatlab
Matlab
 
tema 3 a.pdf
tema 3 a.pdftema 3 a.pdf
tema 3 a.pdf
 
Matlab
MatlabMatlab
Matlab
 
Newton And Neville Interpolation
Newton And Neville InterpolationNewton And Neville Interpolation
Newton And Neville Interpolation
 

Mehr von Luis Fernando Aguas Bucheli (20)

EFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptx
EFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptxEFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptx
EFC-ISW-Luis Fernando Aguas.pptx
 
P-S2.pptx
P-S2.pptxP-S2.pptx
P-S2.pptx
 
EBTS-S1.pptx
EBTS-S1.pptxEBTS-S1.pptx
EBTS-S1.pptx
 
P-S3.pptx
P-S3.pptxP-S3.pptx
P-S3.pptx
 
EBTS-S4.pptx
EBTS-S4.pptxEBTS-S4.pptx
EBTS-S4.pptx
 
P-S4.pptx
P-S4.pptxP-S4.pptx
P-S4.pptx
 
P-S1.pptx
P-S1.pptxP-S1.pptx
P-S1.pptx
 
EBTS-S3.pptx
EBTS-S3.pptxEBTS-S3.pptx
EBTS-S3.pptx
 
EBTS-S2.pptx
EBTS-S2.pptxEBTS-S2.pptx
EBTS-S2.pptx
 
PDIDTI-S7.pptx
PDIDTI-S7.pptxPDIDTI-S7.pptx
PDIDTI-S7.pptx
 
PDIDTI-S4.pptx
PDIDTI-S4.pptxPDIDTI-S4.pptx
PDIDTI-S4.pptx
 
PDIDTI-S2.pptx
PDIDTI-S2.pptxPDIDTI-S2.pptx
PDIDTI-S2.pptx
 
PDIDTI-S1.pptx
PDIDTI-S1.pptxPDIDTI-S1.pptx
PDIDTI-S1.pptx
 
PDIDTI-S8.pptx
PDIDTI-S8.pptxPDIDTI-S8.pptx
PDIDTI-S8.pptx
 
PDIDTI-S6.pptx
PDIDTI-S6.pptxPDIDTI-S6.pptx
PDIDTI-S6.pptx
 
PDIDTI-S5.pptx
PDIDTI-S5.pptxPDIDTI-S5.pptx
PDIDTI-S5.pptx
 
PDIDTI-S3.pptx
PDIDTI-S3.pptxPDIDTI-S3.pptx
PDIDTI-S3.pptx
 
TIC-S4.pptx
TIC-S4.pptxTIC-S4.pptx
TIC-S4.pptx
 
TIC-S3.pptx
TIC-S3.pptxTIC-S3.pptx
TIC-S3.pptx
 
TIC-S2.pptx
TIC-S2.pptxTIC-S2.pptx
TIC-S2.pptx
 

Kürzlich hochgeladen

ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxzulyvero07
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMarjorie Burga
 
RETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docxRETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docxAna Fernandez
 
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuacortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuaDANNYISAACCARVAJALGA
 
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024AndreRiva2
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.amayarogel
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCCesarFernandez937857
 
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptxEXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptxPryhaSalam
 
SINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptx
SINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptxSINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptx
SINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptxlclcarmen
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADauxsoporte
 
Historia y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteHistoria y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteRaquel Martín Contreras
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadAlejandrino Halire Ccahuana
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxMaritzaRetamozoVera
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdfBaker Publishing Company
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzprofefilete
 

Kürzlich hochgeladen (20)

ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
 
RETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docxRETO MES DE ABRIL .............................docx
RETO MES DE ABRIL .............................docx
 
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia GeneralRepaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
Repaso Pruebas CRECE PR 2024. Ciencia General
 
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahuacortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
cortes de luz abril 2024 en la provincia de tungurahua
 
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PC
 
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdfSesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
 
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptxEXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
EXPANSIÓN ECONÓMICA DE OCCIDENTE LEÓN.pptx
 
SINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptx
SINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptxSINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptx
SINTAXIS DE LA ORACIÓN SIMPLE 2023-2024.pptx
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
Historia y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arteHistoria y técnica del collage en el arte
Historia y técnica del collage en el arte
 
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdadLecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
Lecciones 04 Esc. Sabática. Defendamos la verdad
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptxMedición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
 
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyzel CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
el CTE 6 DOCENTES 2 2023-2024abcdefghijoklmnñopqrstuvwxyz
 

Estadística con Lenguaje R: Sesión 9

  • 1. Lenguaje R: Sesión 9 ING. LUIS FERNANDO AGUAS B
  • 2. 2Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Procedimientos gráficos Las funciones gráficas son un componente importante y extremadamente versátil del entorno R. La función para abrir una ventana gráfica en R es X11 (válida para Windows y Linux). En R existen tres tipos de comandos gráficos: • Alto nivel: crean un nuevo gráfico, probablemente con ejes, etiquetas, títulos, ... • Bajo nivel: añaden más información a un gráfico ya existente, como puntos, líneas, leyendas, etiquetas... • Interactivos: permiten añadir o extraer información del gráfico de manera interactiva, usando un dipositivo apuntador como podría ser el ratón.
  • 3. 3Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Comandos gráficos de alto nivel • Designados para generar un gráfico completo de los datos que se le pasan como parámetro. • Suelen generar automáticamente los ejes, las etiquetas y los títulos. • Siempre inician un nuevo gráfico, borrando el anterior si es necesario. • Uno de los comandos gráficos más utilizados es la función plot. Ésta es una función genérica, es decir, el tipo de gráfico que produce es diferente en función de la clase del objeto que recibe como parámetro. • Una vez hecho el gráfico, podemos copiar al portapapeles o salvarlo en disco en uno de los múltiples formatos que nos ofrece R: Metafile, Postscript, pdf, png, jpg o bmp. • Mediante la instrucciones recordPlot y replayPlot podemos guardar y recuperar gráficos en nuestro workspace. > plot(1:10) > pl <- recordPlot() > X11() > replayPlot(pl)
  • 4. 4Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R La función plot (1) Si x e y son vectores, produce un gráfico de puntos de x contra y. > plot(x=1:10, y=1:10) #Otros formatos: plot(xy), plot(x) 2 4 6 8 10 246810 1:10 1:10
  • 5. 5Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R La función plot (2) Si f es un factor e y es un vector, plot produce un boxplot. > a <- 1:100 > f <- rep(1:5, 20) > f <- factor(f) > plot(f,a) 1 2 3 4 5 020406080100
  • 6. 6Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R La función plot (3) Si d es un data frame obtenemos gráficas de todos contra todos. > d <- data.frame(norm=rnorm(10),unif=runif(10),expo=rexp(10)) > plot(d) norm 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -0.50.00.51.0 0.20.40.60.81.0 unif -0.5 0.0 0.5 1.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 0.20.40.60.81.01.2 expo
  • 7. 7Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Parámetros de los comandos de alto nivel. Plot y la mayoría de los otros comandos gráficos aceptan, entre muchos otros, la siguiente lista de parámetros: • type: controla el tipo de gráfico. Los principales son: "p": puntos (por defecto "l": líneas "b": puntos y líneas "h": histograma "s": escalones "n": no dibuja nada • xlab, ylab: etiquetas de los ejes. • xlim, ylim: modifica los límites de los ejes • main: título del gráfico (parte superior de la ventana). • sub: subtítulo del gráfico (parte inferior de la ventana). • log: pone los ejes en escala logarítmica: "x", "y", "xy". • axes: para activar/suprimir el dibujo de los ejes (activo por defecto). > a <- rnorm(10) > plot(a,type="p",main="Título (tipo p)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10)) > plot(a,type="l",main="Título (tipo l)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10)) > plot(a,type="b",main="Título (tipo b)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10)) > plot(a,type="h",main="Título (tipo h)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10)) > plot(a,type="s",main="Título (tipo s)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10)) > plot(a,type="n",main="Título (tipo n)",sub="Subtítulo",xlab="Etiqueta eje x",ylab="Etiqueta eje y",xlim=c(1,10))
  • 8. 8Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R 2 4 6 8 10 -1.5-1.0-0.50.00.51.0 Título (tipo p) Subtítulo Etiqueta eje x Etiquetaejey 2 4 6 8 10 -1.5-1.0-0.50.00.51.0 Título (tipo l) Subtítulo Etiqueta eje x Etiquetaejey 2 4 6 8 10 -1.5-1.0-0.50.00.51.0 Título (tipo b) Subtítulo Etiqueta eje x Etiquetaejey 2 4 6 8 10 -1.5-1.0-0.50.00.51.0 Título (tipo h) Subtítulo Etiqueta eje x Etiquetaejey 2 4 6 8 10 -1.5-1.0-0.50.00.51.0 Título (tipo s) Subtítulo Etiqueta eje x Etiquetaejey 2 4 6 8 10 -1.5-1.0-0.50.00.51.0 Título (tipo n) Subtítulo Etiqueta eje x Etiquetaejey
  • 9. 9Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Comandos gráficos de bajo nivel points(x, y = NULL, type = "p", pch = par("pch"), col = par("col"), bg = NA, cex = 1, ...) lines(x, y = NULL, type = "l", col = par("col"), lty = par("lty"), ...) text (x, y = NULL, labels = seq(along = x), adj = NULL, pos = NULL, offset = 0.5, vfont = NULL, cex = 1, col = NULL, font = NULL, xpd = NULL, ...) abline(a, b, untf = FALSE, ...) abline(h=, untf = FALSE, ...) abline(v=, untf = FALSE, ...) abline(lm.obj) polygon(x, y = NULL, density = NULL, angle = 45, border = NULL, col = NA, lty = NULL, xpd = NULL, ...) legend(x, y = NULL, legend, fill = NULL, col = "black", lty, lwd, pch, angle = NULL, density = NULL, bty = "o", bg = par("bg"), ...) title(main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, line = NA, outer = FALSE, ...) axis(side, at = NULL, labels = TRUE, tick = TRUE, line = NA, pos = NA, outer = FALSE, font = NA, vfont = NULL, lty = "solid", lwd = 1, col = NULL, ...)
  • 10. 10Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Comandos gráficos de bajo nivel > plot(1:10,1:10,axes=FALSE,xlab="",ylab="") > points(runif(5,1,10),runif(5,1,10),cex=1.5,col="red") > points(runif(5,1,10),runif(5,1,10),pch="+",cex=1.7,col="green") > lines(1:10,runif(10,1,10),lty=2,lwd=2) > text(runif(5,1,10),runif(5,1,10),labels=c("uno","dos","tres","cuatro","cinco"),cex=1.7,col=rainbow(5)) > abline(h=5,lty=4) > polygon(runif(4,1,10),runif(4,1,10),col="blue") > title("Gráfico inventado") > axis(1,labels=c("uno","tres","cinco","siete","nueve"),at=seq(1,10,by=2)) > axis(2,labels=1:10,at=1:10) > legend(8,2.3,lty=c(1:3),col=rainbow(3),legend=c("uno","dos","tres")) Consultar ?plotmath y ?Hershey para la inclusión de símbolos matemáticos, letras de alfabetos japonés, cirílico o griego y caracteres especiales en los gráficos. + + + + + uno dos trescuatro cinco Gráfico inventado uno tres cinco siete nueve 12345678910 uno dos tres
  • 11. 11Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Interactuando con gráficos locator(n=512, type="n", ...) Devuelve las coordenadas del gráfico cada vez que apretamos el botón derecho del ratón dentro de él. n es el número máximo de puntos a localizar, y type indica qué se va a pintar cuando marquemos los puntos (por defecto nada). Locator se suele utilizar sin argumentos, y es especialmente útil cuando queremos calcular exactamente la posición para elementos del gráfico como etiquetas o leyendas. > plot(1:10) #Hacemos un gráfico > text(locator(1), "Mi punto", adj=0) #Ponemos una etiqueta donde marquemos con el ratón identify(x, y = NULL, labels = seq(along = x), …) Identifica los puntos que nosotros marcamos en el gráfico con el ratón y muestra su índice o la etiqueta que le indicamos en labels. > a <- rnorm(10) > b <- rnorm(10) > plot(a,b) > identify(a,b,1:10)
  • 12. 12Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Otros comandos de alto nivel barplot recibe un vector o matriz como parámetro principal. Si es un vector, dibuja tantas barras como representa el vector. Si es una matriz pinta tantas barras como columnas, y cada barra estará formada por tantas barras apiladas como filas tiene la matriz. barplot(height, width = 1, space = NULL, names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE, horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45, col = heat.colors(NR), border = par("fg"), ...) > barplot(1:10) > m <- matrix(1:10,2,5,byrow=T) > barplot(m,horiz=TRUE,beside=TRUE, col=c("blue","gray") 0246810 0 2 4 6 8 10
  • 13. 13Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Otros comandos de alto nivel boxplot recibe un vector, fórmula o data frame. boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, varwidth = FALSE, notch = FALSE, outline = TRUE, names, boxwex = 0.8, plot = TRUE, border = par("fg"), col = NULL, log = "", pars = NULL, horizontal = FALSE,...) > d <- data.frame(norm=rnorm(10), unif=runif(10), expo=rexp(10)) > boxplot(d,col="lightgray") norm unif expo -101234
  • 14. 14Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Otros comandos de alto nivel hist recibe un vector de valores. hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, ...) > a <- rnorm(1000) > hist(a, col="blue",border="white",prob=TRUE) > hist(a,col="blue",border="white",prob=TRUE,breaks=25) > lines(density(a),col="orange",lwd=3) > lines(density(a),col="orange",lwd=3) Histogram of a a Density -3 -2 -1 0 1 2 3 0.00.10.20.30.4 Histogram of a a Density -3 -2 -1 0 1 2 3 0.00.10.20.30.4
  • 15. 15Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Otros comandos de alto nivel pie recibe un vector de valores. pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, lty = NULL, main = NULL, ...) > pie(c(5,3,14,7,9,24),labels=paste("Grupo",1:6), > pie(c(5,3,14,7,9,24),labels=paste("Grupo",1:6), main="Pie chart" main="Pie chart",density = 10, angle = 60 + 10 * 1:6) Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Grupo 5 Grupo 6 Pie chart Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Grupo 5 Grupo 6 Pie chart
  • 16. 16Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Otros comandos de alto nivel coplot es una función útil cuando tenemos tres o cuatro variables a explorar coplot(formula, data, given.values, panel = points, rows, columns, show.given = TRUE, col = par("fg"), pch = par("pch"), bar.bg = c(num = gray(0.8), fac = gray(0.95)), xlab = c(x.name, paste("Given :", a.name)), ylab = c(y.name, paste("Given :", b.name)), subscripts = FALSE, axlabels = function(f) abbreviate(levels(f)), number = 6, overlap = 0.5, xlim, ylim, ...) > a <- rnorm(100) > coplot(a~b|f+f2) > b <- rnorm(100) > f <- factor(rep(c("a","b","c","c","a"),20)) > f2 <- factor(rep(c("e","f","g","e","f"),20)) > coplot(a~b|f) -3-2-1012 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 -3-2-1012 b a a b c Given : f -2-1012 -3 -2 -1 0 1 2 3 -2-1012 -3 -2 -1 0 1 2 3 -2-1012 -3 -2 -1 0 1 2 3 b a a b c Given : f e f g Given:f2
  • 17. 17Sesión 9 – Procedimientos gráficos en R Otros comandos de alto nivel pairs recibe una matrix y hace gráficos de puntos de todas las columnas contra todas, como un plot de un data frame. pairs(x, labels, panel = points, ..., lower.panel = panel, upper.panel = panel, diag.panel = NULL, text.panel = textPanel, label.pos = 0.5 + has.diag/3, cex.labels = NULL, font.labels = 1, row1attop = TRUE, gap = 1) > m <- cbind(norm=rnorm(10), unif=runif(10), exp=rexp(10), beta=rbeta(10,shape1=1,shape2=2), gam=rgamma(10,2)) > pairs(m) norm 0.2 0.4 0.6 0.8 0.2 0.4 0.6 -1.5-0.50.5 0.20.40.60.8 unif exp 0.01.02.03.0 0.20.40.6 beta -1.5 -0.5 0.5 0.0 1.0 2.0 3.0 0.5 1.5 2.5 3.5 0.51.52.53.5 gam