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

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

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

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

Tarea

Tarea -2 2 1 2 1 2 2 -2 -4 1 3 2 -4 -1 2 -1 1 1 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

Tarea x + 2y + 3z = 24 4x + 5y + 6z = 32 7x + 8y + 9z = 41 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 = 2.20304e-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

¿preguntas?

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Otros objetos en R - 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)

Otros objetos en R - 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)

Otros objetos en R - 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)

¿preguntas?

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

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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

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)]

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 ]

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? Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 5 NA NA 14.3 56 5 5 6 28 NA 14.9 66 5 6 Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 7 23 299 8.6 65 5 7 8 19 99 13.8 59 5 8

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

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

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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

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

Opciones para pch

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

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")

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") sub = "muestra número 1", xlab="peso", ylab="altura", xlim=c(55,100), ylim=c(1.55,2))

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

¿preguntas? berono@hotmail.com http://nbecerrauamx.wordpress.com/