Gráfica de dispersión R
Gráfico de dispersión
Aprendió del capítulo Trazar que la plot()función se usa para graficar números entre sí.
Un "diagrama de dispersión" es un tipo de gráfico que se utiliza para mostrar la relación entre dos variables numéricas y traza un punto para cada observación.
Necesita dos vectores de la misma longitud, uno para el eje x (horizontal) y otro para el eje y (vertical):
Ejemplo
x <- c(5,7,8,7,2,2,9,4,11,12,9,6)
y <-
c(99,86,87,88,111,103,87,94,78,77,85,86)
plot(x, y)
Resultado:
La observación en el ejemplo anterior debería mostrar el resultado de 12 autos que pasan.
Eso podría no estar claro para alguien que ve el gráfico por primera vez, así que agreguemos un encabezado y diferentes etiquetas para describir mejor el diagrama de dispersión:
Ejemplo
x <- c(5,7,8,7,2,2,9,4,11,12,9,6)
y <-
c(99,86,87,88,111,103,87,94,78,77,85,86)
plot(x, y, main="Observation
of Cars", xlab="Car age", ylab="Car speed")
Resultado:
En resumen, la observación en el ejemplo anterior es el resultado del paso de 12 autos.
El eje x muestra la edad del automóvil.
El eje y muestra la velocidad del automóvil cuando pasa.
¿Hay alguna relación entre las observaciones?
Parece que cuanto más nuevo es el auto, más rápido conduce, pero eso podría ser una coincidencia, después de todo, solo registramos 12 autos.
Comparar Parcelas
En el ejemplo anterior, parece haber una relación entre la velocidad del automóvil y la edad, pero ¿qué pasa si también graficamos las observaciones de otro día? ¿El diagrama de dispersión nos dirá algo más?
Para comparar la parcela con otra parcela, utilice la points()función:
Ejemplo
Dibuja dos gráficos en la misma figura:
# day one, the age and speed of 12 cars:
x1 <- c(5,7,8,7,2,2,9,4,11,12,9,6)
y1 <- c(99,86,87,88,111,103,87,94,78,77,85,86)
# day two, the age and speed of 15 cars:
x2 <-
c(2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12)
y2 <-
c(100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85)
plot(x1, y1,
main="Observation of Cars", xlab="Car age", ylab="Car speed", col="red",
cex=2)
points(x2, y2, col="blue", cex=2)
Resultado:
Nota: Para poder ver la diferencia de la comparación, debe asignar diferentes colores a las parcelas (usando el colparámetro). El rojo representa los valores del día 1, mientras que el azul representa el día 2. Tenga en cuenta que también hemos agregado el cexparámetro para aumentar el tamaño de los puntos.
Conclusión de la observación: al comparar las dos gráficas, creo que es seguro decir que ambas nos dan la misma conclusión: cuanto más nuevo es el automóvil, más rápido conduce.