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Maestría en EconomíaTaller: 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

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Sesión 7

• Contenido

• Repaso sesión 6

• Otros objetos en R

• Manipulación de objetos

• Operadores lógicos

• Gráficos básicos en R3

Repaso sesión 6

Como construir matrices en R

Funciones para manipulación de matrices ( $, [ ] )

Operaciones con matrices (det, solve, t, eigen)

4

Tarea

5

Tarea -2 2 1

2 1 2

2 -2 -4

1 3 2

-4 -1 2

-1 1 1

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

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 = 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?

8

Contenido

• Repaso sesión

• Otros objetos en R

• Manipulación de objetos

• Operadores lógicos

• Gráficos básicos en R

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Otros objetos en R - ListasListas

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)

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Otros objetos en R - FactoresFactores

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)

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Otros objetos en R - dataframesDataframes

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

¿preguntas?

13

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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Contenido

• Repaso sesión 2

• Otros objetos en R

• Manipulación de objetos

• Operadores lógicos

• Gráficos básicos en R

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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

16

Manipulación de objetosAhora 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)]

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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 ]

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Manipulación de objetosdata(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?

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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

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

Contenido

• Repaso sesión 2

• Otros objetos en R

• Manipulación de objetos

• Operadores lógicos

• Gráficos básicos en R

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Operadores lógicos

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números = c(1:10)números

números[números>8 | números<5] números[números>8 & números<5] números[números<8 & números>5]

númerosnúmeros >= 8números <= 5

números[números == 5]números == 5

números[números !=6 ]números != 6

? mostrarlos

Operador Descripción

< menor que

<= menor o igual que

> mayor que

>= mayor o igual que

== exactamente igual que

!= no igual a

x | y x O y

x & y x Y y

isTRUE(x) prueba si x is verdadero (TRUE)

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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Contenido

• Repaso sesión 2

• Otros objetos en R

• Manipulación de objetos

• Operadores lógicos

• Gráficos básicos en R

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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

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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 / Ycol.axis, col.lab, col.main, col.sub: colores para los elementos individuales

del gráfico25

Opciones para pch

26

Algunos colores disponibles en Rcolors( ) # muestra todos los colores disponibles en R

# Colores básicos en R

27

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

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

60 70 80 90 100

1.6

1.8

2.0

Diagrama de dispersión peso vs altura

muestra número 1peso

altu

ra

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

¿preguntas?

berono@hotmail.com

http://nbecerrauamx.wordpress.com/

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