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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.07%3A_Lectura_y_recursos_adicionalesreferencia del tema ggplot temas de tecnología de knockoff
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.05%3A_Parcelas_con_dos_variablesEn lugar de mirar solo los medios, podemos tener una idea de la distribución completa de los valores de kilometraje para cada fabricante. Ahora, hagamos algo un poco más complejo, pero mucho más útil ...En lugar de mirar solo los medios, podemos tener una idea de la distribución completa de los valores de kilometraje para cada fabricante. Ahora, hagamos algo un poco más complejo, pero mucho más útil —vamos a crear nuestro propio resumen de los datos, para que podamos elegir qué estadística de resumen trazar y también calcular una medida de dispersión de nuestra elección.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.02%3A_Primeros_pasosCarga ggplot y elige un tema que te guste (mira aquí para ver ejemplos). library(tidyverse) theme_set(theme_bw()) # I like this fairly minimal one
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.06%3A_Creando_una_parcela_m%C3%A1s_complejaoringDf %>% ggplot(aes(x = Temperature, y = DamageIndex)) + geom_point() + geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, span = 1) + ylim(0, 12) + geom_vline(xintercept = 27.5, size =8, alpha = 0.3, color...oringDf %>% ggplot(aes(x = Temperature, y = DamageIndex)) + geom_point() + geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, span = 1) + ylim(0, 12) + geom_vline(xintercept = 27.5, size =8, alpha = 0.3, color = "red") + labs( y = "Damage Index", x = "Temperature at time of launch" ) + scale_x_continuous(breaks = seq.int(25, 85, 5)) + annotate( "text", angle=90, x = 27.5, y = 6, label = "Forecasted temperature on Jan 28", size = 5 )
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.01%3A_La_gram%C3%A1tica_de_los_gr%C3%A1ficosDe igual manera, las parcelas se pueden dividir en sus componentes centrales, que se unen a través de un conjunto de reglas. Ya has visto geom_histograma, que básicamente le da a nuestra gráfica una f...De igual manera, las parcelas se pueden dividir en sus componentes centrales, que se unen a través de un conjunto de reglas. Ya has visto geom_histograma, que básicamente le da a nuestra gráfica una forma de gráfico de barras, excepto que también establece la variable del eje y predeterminada para ser count. Comencemos a visualizar algunos datos eligiendo primero un tema, que describe toda la tinta que no es de datos en nuestra trama, como líneas de cuadrícula y texto.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.03%3A_Pensemos_a_trav%C3%A9s_de_una_visualizaci%C3%B3nPrincipios que queremos tener en cuenta: Usa el color, la forma y la ubicación para fomentar las comparaciones Minimice el desorden visual (maximice su relación de información a tinta) Las dos pregunt...Principios que queremos tener en cuenta: Usa el color, la forma y la ubicación para fomentar las comparaciones Minimice el desorden visual (maximice su relación de información a tinta) Las dos preguntas que te quieres hacer antes de empezar son: ¿Qué tipo de variable (s) estoy trazando? ¿Qué comparación quiero destacar para el espectador (posiblemente yo mismo)? Encontrar cómo resaltar una comparación e incluir variables relevantes generalmente se beneficia de esbozar primero la trama.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_RThere are many different tools for plotting data in R, but we will focus on the ggplot() function provided by a package called ggplot2. ggplot is very powerful, but using it requires getting one’s hea...There are many different tools for plotting data in R, but we will focus on the ggplot() function provided by a package called ggplot2. ggplot is very powerful, but using it requires getting one’s head around how it works.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Pensamiento_estad%C3%ADstico_para_el_siglo_XXI_(Poldrack)/07%3A_Visualizaci%C3%B3n_de_datos_con_R/7.04%3A_Trazando_la_distribuci%C3%B3n_de_una_sola_variableUtilizaremos el conjunto de datos mpg incorporado, que contiene datos de eficiencia de combustible para varios autos diferentes. La estadística predeterminada para geom_histograma es “count”. ¿Qué cre...Utilizaremos el conjunto de datos mpg incorporado, que contiene datos de eficiencia de combustible para varios autos diferentes. La estadística predeterminada para geom_histograma es “count”. ¿Qué crees que pasaría si anularas el valor predeterminado y estableces stat="count”? Tenga en cuenta que la geometría le dice a ggplot qué tipo de parcela usar, y la estadística (stat) le dice qué tipo de resumen presentar.
