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Maestría en Economía Taller: Introducción al lenguaje R Sesión 7: Otros objetos en R Profesor: Noé Becerra Rodríguez 26 de septiembre 2013.

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1 Maestría en Economía Taller: Introducción al lenguaje R Sesión 7: Otros objetos en R Profesor: Noé Becerra Rodríguez 26 de septiembre 2013

2 Sesión 7 Repaso sesión 6 Otros objetos en R Manipulación de objetos Operadores lógicos Gráficos básicos en R 2

3 Sesión 7 Contenido Repaso sesión 6 Otros objetos en R Manipulación de objetos Operadores lógicos Gráficos básicos en R 3

4 Repaso sesión 6 Como construir matrices en R Funciones para manipulación de matrices ( $, [ ] ) Operaciones con matrices (det, solve, t, eigen) 4

5 Tarea 5

6 matriz_A = matrix(c(-2,2,1,2,1,2,2,-2,-4), nrow=3) det (matriz_A) solve(matriz_A) objeto1 = eigen(matriz_A); objeto1 valores = objeto1$val; valores vectores = objeto1$vec; vectores matriz_B = matrix(c(1,3,2,-4,-1,2,-1,1,1), nrow=3, byrow=TRUE) det(matriz_B) solve(matriz_B) objeto2 = eigen(matriz_B); objeto2 valores = objeto2$val; valores vectores = objeto2$vec; vectores

7 Tarea x + 2y + 3z = 24 4x + 5y + 6z = 32 7x + 8y + 9z = 41 x + 2y + 3z = 24 4x + 5y + 6z = 32 7x + 8y - 9z = 41 7 x1=scan() matriz_C=matrix(x1,nrow=3) det(matriz_C) solve(matriz_C) Error in solve.default(matriz_C) : system is computationally singular: reciprocal condition number = e-18 x2=scan() matriz_D=matrix(x2, nrow=3, byrow=TRUE) y2=c(24,32,41) det(matriz_D) invmatriz_D=solve(matriz_D) solu1=invmatriz_D%*%y2; solu1 solu2=solve(matriz_D,y2); solu2

8 ¿preguntas? 8

9 Contenido Repaso sesión Otros objetos en R Manipulación de objetos Operadores lógicos Gráficos básicos en R 9

10 Otros objetos en R - Listas Listas Una lista en R es una colección de objetos que pueden ser de distinta clase. Para vectores y matrices sólo es posible juntar elementos de la misma clase rm(list=ls()) a = c("a","b","c","d") b = c(1,2,3,4,4,3,2,1) c = c(TRUE,TRUE,FALSE) lista.objetos = list (a,b,c) class(lista.objetos) lista.objetos lapply(lista.objetos, length) lapply(lista.objetos, class) lapply(lista.objetos, mean) 10

11 Otros objetos en R - Factores Factores Un factor en R es una variable categórica. Por ejemplo nivel de ingreso: bajo, medio, alto, muy-alto. ingreso = c(1,4,2,3,2,3,4,3,2,2,3,1,2,2,2) fingreso = factor (ingreso, levels=1:4, labels= c("bajo","medio","alto","muy- alto")) género = c(2,1,1,2,2,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2) fgénero = factor(género, levels=1:2, labels = c("mujer", "hombre")) class(fingreso); class(fgénero) as.numeric(fingreso); as.numeric(fgénero) levels (fingreso); levels (fgénero) 11

12 Otros objetos en R - dataframes Dataframes Un objeto dataframe es una base de datos que puede contener elementos de distinta clase. Es una lista de vectores de la misma longitud y en la cual los datos en el mismo renglón provienen de la misma observación peso = c(60, 72, 57, 90, 95, 72, 65, 76, 61, 92, 98, 77, 66, 75, 59) altura = c(1.75, 1.80, 1.65, 1.90, 1.74, 1.91, 1.77, 1.83, 1.69, 1.95, 1.78, 1.88,1.73, 1.79, 1.61) datos = data.frame (peso, altura, fgénero, fingreso) datos class(datos) lapply(datos,summary) table(fingreso) table(datos$fingreso) 12

13 ¿preguntas? 13

14 Tarea factores y dataframes Generar dos vectores númericos y un factor para construir un dataframe de 10 elementos Calcule la media y la desviación estándar de las variables del dataframe Aplique la función summary( ) al dataframe 14

15 Contenido Repaso sesión 2 Otros objetos en R Manipulación de objetos Operadores lógicos Gráficos básicos en R 15

16 Manipulación de objetos [ siempre regresa un objeto de la misma clase que el original y puede ser usado para extraer más de un elemento [[ se usa para extraer elementos de una lista o un dataframe. Únicamente puede ser usado para extraer un solo elemento y la clase de objeto que regresa no necesariamente será una lista o un dataframe $ se emplea para extraer elementos de una lista o un dataframe por nombre del elemento 16

17 Manipulación de objetos Ahora algunos ejemplos con [ y $ una.lista = list(núm=1:6, mediana = 7.4, lógico = TRUE) una.lista una.lista[1] una.lista[2] núm; ls ( ) una.lista$núm una.lista$mediana una.lista$lógico una.lista[c(1, 3)] 17

18 Manipulación de objetos lista2 = list(a = list(10, 12, 14), b = c(3.14, 2.81)) lista2[[c(1, 3)]] lista2[[c(2, 1)]] # Quitando los missing values (NAs) vectorA = c(1:8, NA, 14, NA, 18:21, NA, NA, NA); vectorA faltantes = is.na(vectorA) vectorA[ !faltantes ] 18

19 Manipulación de objetos data(airquality); names(airquality) airquality[1:6, ] completos = complete.cases(airquality) airquality[completos, ][1:6, ] ¿Cómo se calcula el número de casos completos en la base airquality? 19 Ozone Solar.R Wind Temp Month Day Ozone Solar.R Wind Temp Month Day NA NA NA

20 Contenido Repaso sesión 2 Otros objetos en R Manipulación de objetos Operadores lógicos Gráficos básicos en R 20

21 Operadores lógicos 21 números = c(1:10) números números[números>8 | números<5] números[números>8 & números<5] números[números 5] números números >= 8 números <= 5 números[números == 5] números == 5 números[números !=6 ] números != 6 ? mostrarlos

22 Tarea - operadores lógicos Con la información que tiene en la base airquality obtener lo siguiente: a) Determinar los NAs (missing values) en la base y por variable b) Encontrar los valores de Ozone mayores que 100 c) Hallar medidas de Temp menores de 79 e) Encontrar cuantos casos completos se tienen en la base 22

23 Contenido Repaso sesión 2 Otros objetos en R Manipulación de objetos Operadores lógicos Gráficos básicos en R 23

24 Gráficos en R - plot( ) Pueden ser usadas para diagramas de dispersión de dos dimensiones (X, Y) Toma dos vectores como datos de entrada x = c(2,4,6,8,10) y = c(1.5,3,7,8,15) plot(y ~ x) plot(x, y) # es equivalente al anterior 24

25 Argumentos básicos - plot( ) col = : color del gráfico pch: tipo de punto (círculo, cuadrado, círculo relleno, etc.) cex: tamaño de la figura (pch) usada en el gráfico type = : tipo de elemento gráfico (puntos, líneas, etc.) main = : título del gráfico sub = : subtítulo del gráfico xlab, ylab = : etiquetas de los ejes X / Y xlim, ylim = c( mínimo, máximo): rango de los ejes X / Y col.axis, col.lab, col.main, col.sub: colores para los elementos individuales del gráfico 25

26 Opciones para pch 26

27 Algunos colores disponibles en R colors( ) # muestra todos los colores disponibles en R # Colores básicos en R 27

28 Ejemplo de gráficos - plot( ) names(datos) head(datos) ls.str(datos) La base datos es la que se construyó en la dispositiva 15 y 16. plot(peso, altura) plot(datos$peso, datos$altura) plot(datos$peso, datos$altura, col="blue", pch=19) plot(datos$peso, datos$altura, col="blue", pch=19, type="p", main="Diagrama de dispersión peso vs altura") 28

29 Ejemplos - plot( ) plot(datos$peso, datos$altura, col=datos$fgénero, pch=19, type="p", main="Diagrama de dispersión peso vs altura", sub = "muestra número 1", xlab="peso", ylab="altura") plot(datos$peso, datos$altura, col=datos$fgénero, pch=19, type="p", main="Diagrama de dispersión peso vs altura", sub = "muestra número 1", xlab="peso", ylab="altura", xlim=c(55,100), ylim=c(1.55,2)) 29

30 30

31 Tarea gráficos - plot( ) data(airquality) help(airquality) names (airquality) Construir un gráfico de dispersión sobre dos variables numéricas de la base airquality aumentando los argumentos de dos en dos. Use diferentes colores y formas (pch) de los elementos del gráfico a los usados en el ejemplo anterior 31

32 ¿preguntas? 32


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