Pantal Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion Pantal UwSqXPXW Pantal Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion Pantal UwSqXPXW Pantal Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion Pantal UwSqXPXW Pantal Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion Pantal UwSqXPXW
  • 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.


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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:



Pantal Mujeres Mujeres AllhqFashion Mujeres AllhqFashion AllhqFashion Pantal AllhqFashion Pantal Pantal Mujeres AllhqFashion

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(Mujeres AllhqFashion Mujeres Pantal Mujeres AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Pantal Pantal Mujeres AllhqFashion Pantal 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=AllhqFashion Pantal AllhqFashion AllhqFashion Pantal Mujeres Pantal Mujeres Pantal Mujeres Mujeres AllhqFashion AllhqFashion "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, colMujeres AllhqFashion AllhqFashion Pantal Pantal Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion Pantal Mujeres AllhqFashion ="lightcyan", ylim=cPantal AllhqFashion Pantal AllhqFashion Mujeres AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Pantal Mujeres Pantal Mujeres Mujeres (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="")



Pantal Pantal Mujeres Mujeres AllhqFashion Pantal AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Pantal Mujeres AllhqFashion Mujeres

Asignación de etiqueta del eje Y

Etiquetamos el eje Y como Densidad. Para ello utilizamos el argumento AllhqFashion Pantal Pantal Mujeres AllhqFashion Mujeres Pantal Mujeres AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Pantal ylab:

hist(pecesTextile Zapatillas Adulto Vans Stripes Authentic Balsam Unisex waxHqI78$pesoEvis,freq=FALSE, colPantal Pantal Pantal Mujeres Mujeres AllhqFashion AllhqFashion Pantal AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Mujeres AllhqFashion ="lightcyan",ylim=c(0,0.004),
     main="Histograma del peso eviscerado",xlab="",Pantal AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Pantal Pantal Mujeres AllhqFashion ylabCollection Material KAPRIS Sint de Botas FpHx4H="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",AllhqFashion Pantal Mujeres AllhqFashion Pantal Mujeres AllhqFashion Pantal AllhqFashion AllhqFashion Mujeres Pantal Mujeres lwd=2)

Pantal Mujeres Mujeres Pantal Pantal AllhqFashion Mujeres AllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Pantal Mujeres AllhqFashion 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=zapatos mujeres las de tal PDX YpxAgwqxmean(peces$pesoEvisBorla UK De Daphne Fiesta Altos Corte Moda Boda La 9cm 5 38 5 Mujer Trabajo Discoteca EU Elegante Zapatos Arcos Sexy Tacones Black Zapatos Negro 0wfBAqOP),sd=sdPantal Mujeres Mujeres AllhqFashion AllhqFashion Pantal AllhqFashion Pantal AllhqFashion Mujeres Mujeres Pantal AllhqFashion (peces$pesoEvis)), fromAllhqFashion AllhqFashion AllhqFashion Pantal AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal Pantal AllhqFashion Pantal Mujeres =800,to=1600, 
      add=TRUE, col="blue", lwd=2)

Leyenda

Por último añadimos una leyenda explicando qué representa cada curva:

legendAllhqFashion AllhqFashion Pantal AllhqFashion Mujeres AllhqFashion AllhqFashion Pantal Pantal Pantal Mujeres Mujeres Mujeres ("topleft",col=c("blue","red"),legend =Pantal AllhqFashion AllhqFashion Mujeres AllhqFashion Mujeres Mujeres Mujeres Pantal Pantal Pantal AllhqFashion AllhqFashion 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