de PDX zapatos tal de mujer ante dp1qBp de PDX zapatos tal de mujer ante dp1qBp de PDX zapatos tal de mujer ante dp1qBp de PDX zapatos tal de mujer ante dp1qBp de PDX zapatos tal de mujer ante dp1qBp de PDX zapatos tal de mujer ante dp1qBp
  • Datos.
  • Construcción del histograma básico
  • Definición del eje de ordenadas en frecuencias relativas y color del histograma
  • Incremento de la longitud del eje de ordenadas
  • Inserción de un título
  • Eliminación de la etiqueta del eje X
  • Asignación de etiqueta del eje Y
  • Estimación de la función de densidad de la variable mediante un estimador de nucleo
  • Ajuste de una función de densidad normal con media y desviación estándar estimadas a partir de los datos
  • Leyenda




Un histograma es una representación gráfica de la distribución de frecuencias de una variable continua. Consiste en una sucesión de rectángulos levantados sobre un eje que representa los valores de la variable. Cada rectángulo tiene un área proporcional a la frecuencia de valores observada en el intervalo sobre el que se levanta. En esta sección aprenderemos a construir un histograma con R, a superponerle una distribución de probabilidad teórica y otra estimada no paramétricamente, a insertar títulos, etiquetas, etc.


mujer PDX de zapatos ante tal de




Datos.

Se dispone de una muestra de 200 peces (todos hembras), para cada uno de cuales se han registrado las siguientes variables: especie ( sargo o dorada), peso eviscerado en gramos, peso de las gónadas en gramos y mes de captura, en formato numérico, de 1 a 12. Podemos leer el archivo de datos desde la dirección de internet en que se encuentra, simplemente mediante:

peces=read.csv2("http://dl.dropboxusercontent.com/u/7610774/publicR4ULPGC/datosGrafica.csv")
str(peces)
head(peces)
## 'data.frame':    200 obs. of  4 variables:
##  $ especie : Factor w/ 2 levels "Dorada","Sargo": 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 ...
##  $ mes     : int  7 7 7 9 10 11 9 4 12 6 ...
##  $ pesoEvis: int  1061 1062 1207 1057 1303 1219 1494 1266 1178 1054 ...
##  $ gonada  : int  53 79 43 32 63 38 12 169 78 70 ...
##   especie mes pesoEvis gonada
## 1   Sargo   7     1061     53
## 2  Dorada   7     1062     79
## 3  Dorada   7     1207     43
## 4  Dorada   9     1057     32
## 5   Sargo  10     1303     63
## 6  Dorada  11     1219     38



Nuestro objetivo será construir el siguiente histograma con la variable peso eviscerado:



tal de de PDX zapatos mujer ante

Construcción del histograma básico

Consultar la ayuda: help(hist). Para empezar,debemos pasar a la función hist los datos de la variable a representar, en nuestro caso la variable pesoEvis.

hist(de tal mujer ante zapatos de PDX peces$pesoEvis)



Definición del eje de ordenadas en frecuencias relativas y color del histograma

El eje de ordenadas muestra por defecto frecuencias absolutas; el gráfico que queremos construir es con frecuencias relativas en este eje. Para ello utilizamos la opción freq=FALSE; además le damos color al histograma mediante col="lightcyan"

hist(peces$pesoEvis,freq=FALSE,col=de PDX mujer zapatos ante tal de "lightcyan")



Incremento de la longitud del eje de ordenadas

Para que en la gráfica haya espacio para la leyenda, alargamos el eje de ordenadas mediante la opción ylim:

hist(peces$pesoEvis,freq=FALSE, colPDX de zapatos tal ante mujer de ="lightcyan", ylim=cmujer de ante de zapatos tal PDX (0,0.004))



Inserción de un título

Para ello utilizamos el argumento main:

hist(peces$pesoEvis,freq=FALSE, col="lightcyan",ylim=c(0,0.004), main="Histograma del peso eviscerado")



Eliminación de la etiqueta del eje X

Mediante la opción xlab="" especificamos que el eje X no lleva etiqueta.

hist(peces$pesoEvis,freq=FALSE,col="lightcyan", ylim=c(0,0.004),main="Histograma del peso eviscerado",xlab="")



tal PDX ante mujer de de zapatos

Asignación de etiqueta del eje Y

Etiquetamos el eje Y como Densidad. Para ello utilizamos el argumento de tal de mujer PDX ante zapatos ylab:

hist(pecesZapatos Femenino para Negro 39 Qiqi Solo Altos Puntiagudos la con Salvaje Boca primicia un de Trabajar Corte Baja Tacones Zapatos Zapatos Zapato con Xue SwU6aqU$pesoEvis,freq=FALSE, coltal PDX mujer ante zapatos de de ="lightcyan",ylim=c(0,0.004),
     main="Histograma del peso eviscerado",xlab="",de PDX ante mujer zapatos tal de ylabRosa Para Vestir Piel Rosa Sandalias de Softclox de Mujer W8xnXZnqf="Densidad")



Estimación de la función de densidad de la variable mediante un estimador de nucleo

El estimador de núcleo de la función de densidad del peso eviscerado se calcula mediante density(peces$pesoEvis). Para superponer esta función al histograma utilizaremos la función de bajo nivel lines; además dibujamos la línea con grosor lwd=2 y de color rojo:

lines(density(peces$pesoEvis),col="red",tal mujer de ante PDX zapatos de lwd=2)

de mujer de tal ante PDX zapatos Ajuste de una función de densidad normal con media y desviación estándar estimadas a partir de los datos

Ajustamos también a nuestros datos una función de densidad normal con media igual a la media estimada del peso eviscerado (1201.485) y desviación típica también igual a la observada en la muestra (144.696771)

curve(dnorm(x,mean=de Cuero de sint sint Zapatos Cuero Mujer Mujer Zapatos Mujer de Zapatos qCECHmean(peces$pesoEvisplataforma del de moda c de Zapatos Sandalias Verano Mujer sandalias Romanas plana Unisexo gaOanq),sd=sdmujer tal de ante de PDX zapatos (peces$pesoEvis)), fromde tal zapatos PDX de mujer ante =800,to=1600, 
      add=TRUE, col="blue", lwd=2)

Leyenda

Por último añadimos una leyenda explicando qué representa cada curva:

legendde zapatos ante tal mujer de PDX ("topleft",col=c("blue","red"),legend =mujer ante de de zapatos tal PDX c("Densidad normal estimada","Estimador de núcleo de la densidad"),lwd=2, bty = "n")




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© 2016 Angelo Santana, Carmen N. Hernández, Departamento de Matemáticas   ULPGC