A
abline() {graphics}
| Añade una o más líneas rectas a través del gráfico existente |
h = uno o más valores donde se debe trazar una línea horizontal v = uno o más valores donde se debe trazar una línea vertical col = especifica el color de las líneas trazadas lty = establece el tipo de línea que se utilizará |
Cuando lty = ...
1: línea entera
2: línea entrecortada
3: línea punteada
4: línea más punto
# Primero crear un gráfico
plot(c(-1,5), # Define los límites del eje x desde -1 hasta 5
c(-10,5), # Define los límites del eje y desde -10 hasta 5
type = "n", # "n" especifica que no se dibujen puntos ni líneas en el gráfico, simplemente se establezcan los límites de los ejes
xlab = "Eje x", # Establece la etiqueta del eje x
ylab = "Eje y") # Establece la etiqueta del eje y
# abline()
abline(h = c(-6,4),
v = c(3,1),
col = c("red","blue"),
lty = 3)
En este caso se observa que se trazan dos puntos: (-6,3) en rojo y (4,1) en azul. En ambos casos el trazado se realizó con líneas punteadas.
abs() {base}
| Calcula el valor absoluto de los elementos de un vector |
x = objeto numérico |
a = c(-5,2.6,-14.3)
abs(a) #Devuelve los valores absolutos del vector a
## [1] 5.0 2.6 14.3
abs(-10) #Devuelve el valor absoluto del elemento -10
## [1] 10
add_xy_position() {rstatix}
¡Atención!
Instalar el paquete rstatix para hacer uso de la función add_xy_position.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("rstatix")
| Calcula las posiciones x e y del valor p para trazar los niveles de significación |
x = variable en el eje x |
Ejemplo práctico disponible en letra G, función ggboxplot() {ggpubr}
addmargins() {stats}
| Suma todos los margenes de la tabla |
|
# Creación de tabla a partir de la función xtabs()
tabla.cyd = xtabs(pH ~ Caracterización + Departamento)
addmargins(A = tabla.cyd)
## Departamento
## Caracterización Humahuaca Tumbaya Sum
## Acido 10.17 0.00 10.17
## Acido-amargo 3.42 0.00 3.42
## Acidulado 6.55 2.97 9.52
## Amargo 4.86 0.00 4.86
## Amargo-acidulado 3.95 0.00 3.95
## Dulce 17.12 11.01 28.13
## Dulce-amargo 4.79 0.00 4.79
## Sum 50.86 13.98 64.84
Anova() {car}
¡Atención!
Instalar el paquete car para hacer uso de la función Anova.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("car")
| Calcula tablas de análisis de varianza de tipo II o III para objetos modelo producidos por lm |
|
#Construcción del modelo
Modelo = lm(formula = pH ~ Departamento, data = datos)
library(car)
Anava = Anova(mod = Modelo, type = 2)
Anava
## Anova Table (Type II tests)
##
## Response: pH
## Sum Sq Df F value Pr(>F)
## Departamento 0.5327 1 1.5076 0.2384
## Residuals 5.2999 15
anova() {stats}
| Calcula tablas de análisis de varianza para uno o más objetos modelo ajustados |
object = objeto que contiene los resultados devueltos por una función de ajuste de modelos (por ejemplo, lm) |
#Construcción del modelo
modelo = lm(formula = pH ~ Departamento, data = datos)
AnAvA = anova(object = modelo)
AnAvA
## Analysis of Variance Table
##
## Response: pH
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Departamento 1 0.5327 0.53268 1.5076 0.2384
## Residuals 15 5.2999 0.35333
aov() {stats}
| Permite realizar un análisis de la varianza |
|
#Construcción del modelo
modelo = lm(formula = pH ~ Departamento, data = datos)
anava = aov(formula = modelo, data = datos)
summary(anava)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Departamento 1 0.533 0.5327 1.508 0.238
## Residuals 15 5.300 0.3533
apply() {base}
| Aplica una función sobre los márgenes de una matriz o data frame |
X = Array, matriz o data frame MARGIN =1: filas, 2: columnas FUN = Función a ser aplicada |
Si consideramos los datos de la Tabla 1: datos, las columnas Brix y pH, posicionadas en las columnas 3 y 4, respectivamente:
apply(X = datos[c(3, 4)], MARGIN = 2, FUN = mean)
## Brix pH
## 12.000000 3.814118
En R el simbolo “[]” se utiliza para seleccionar las columnas 3 y 4 de la Tabla 1: datos. Con las variables seleccionadas se solicita la media aritmética con la función mean.
names(datos) #Se observa que en la posición 3 y 4 están las variables Brix y pH
## [1] "Departamento" "Variedad" "Brix" "pH"
## [5] "AT" "PT" "Caracterización"
arrange() {dplyr}
¡Atención!
Instalar el paquete dplyr para hacer uso de la función arrange.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("dplyr")
| Ordena las filas de un marco de datos por los valores de las columnas seleccionadas. Por defecto ordena de forma ascendente (de menor a mayor). En caso de elegir una columna de tipo categórica ordena la secuencia de A a Z |
library(dplyr)
datos %>%
arrange(pH)
## Departamento Variedad Brix pH AT PT Caracterización
## 1 Tumbaya Granny Smith 10.5 2.97 6.05 1.02 Acidulado
## 2 Humahuaca Gran Delicius 9.0 3.17 5.61 1.01 Acidulado
## 3 Humahuaca Rojita 9.0 3.28 6.28 0.83 Acido
## 4 Humahuaca O'Henry 17.0 3.38 4.83 0.90 Acidulado
## 5 Humahuaca Gran Delicius 10.0 3.40 6.52 1.27 Acido
## 6 Humahuaca Cara sucia 12.0 3.42 7.53 1.41 Acido-amargo
## 7 Humahuaca Amarilla deliciosa 12.0 3.49 6.52 0.98 Acido
## 8 Tumbaya Red Delicius 8.0 3.59 3.08 0.77 Dulce
## 9 Tumbaya Red Delicius 11.0 3.70 2.18 1.30 Dulce
## 10 Tumbaya Red Delicius 10.0 3.72 2.32 1.03 Dulce
## 11 Humahuaca Desconocida roja I 14.5 3.74 2.99 0.64 Dulce
## 12 Humahuaca Verde deliciosa 10.0 3.94 3.31 0.86 Dulce
## 13 Humahuaca Criolla chata 16.0 3.95 4.71 2.05 Amargo-acidulado
## 14 Humahuaca Red Delicius 12.0 4.71 1.06 0.95 Dulce
## 15 Humahuaca Desconocida roja II 12.0 4.73 0.87 1.18 Dulce
## 16 Humahuaca Melona 16.0 4.79 2.12 1.79 Dulce-amargo
## 17 Humahuaca Amarilla tempranera 15.0 4.86 0.96 0.33 Amargo
datos %>%
arrange(Caracterización)
## Departamento Variedad Brix pH AT PT Caracterización
## 1 Humahuaca Gran Delicius 10.0 3.40 6.52 1.27 Acido
## 2 Humahuaca Rojita 9.0 3.28 6.28 0.83 Acido
## 3 Humahuaca Amarilla deliciosa 12.0 3.49 6.52 0.98 Acido
## 4 Humahuaca Cara sucia 12.0 3.42 7.53 1.41 Acido-amargo
## 5 Tumbaya Granny Smith 10.5 2.97 6.05 1.02 Acidulado
## 6 Humahuaca O'Henry 17.0 3.38 4.83 0.90 Acidulado
## 7 Humahuaca Gran Delicius 9.0 3.17 5.61 1.01 Acidulado
## 8 Humahuaca Amarilla tempranera 15.0 4.86 0.96 0.33 Amargo
## 9 Humahuaca Criolla chata 16.0 3.95 4.71 2.05 Amargo-acidulado
## 10 Tumbaya Red Delicius 10.0 3.72 2.32 1.03 Dulce
## 11 Tumbaya Red Delicius 11.0 3.70 2.18 1.30 Dulce
## 12 Tumbaya Red Delicius 8.0 3.59 3.08 0.77 Dulce
## 13 Humahuaca Red Delicius 12.0 4.71 1.06 0.95 Dulce
## 14 Humahuaca Verde deliciosa 10.0 3.94 3.31 0.86 Dulce
## 15 Humahuaca Desconocida roja I 14.5 3.74 2.99 0.64 Dulce
## 16 Humahuaca Desconocida roja II 12.0 4.73 0.87 1.18 Dulce
## 17 Humahuaca Melona 16.0 4.79 2.12 1.79 Dulce-amargo
as.character() {base}
| Crea objetos a tipo carácter |
x = objeto |
m = c(10,20,30,40)
class(m)
## [1] "numeric"
n = as.character(m) #Transforma el vector m (numérico) a carácter y lo asigna en el objeto n
class(n)
## [1] "character"
as.data.frame() {base}
| Convierte una matriz en un objeto de tipo tabla o data.frame. Como argumento se utiliza el nombre del objeto table |
#Crear el vector numérico
insectos = c(0,4,6,8,1,2,2,2,3,4,6,1,1,1,1)
#Asignar un nombre al objeto table
a = table(insectos)
#Aplico la función as.data.frame en el objeto a
b = as.data.frame(a)
b
## insectos Freq
## 1 0 1
## 2 1 5
## 3 2 3
## 4 3 1
## 5 4 2
## 6 6 2
## 7 8 1
## [1] "data.frame"
as.numeric() {base}
| Crea objetos a tipo numérico |
x = objeto |
x = c("12","13","5")
class(x)
## [1] "character"
y = as.numeric(x = x) #Transforma el vector x (carácter) a numérico y lo asigna en el objeto y
class(y)
## [1] "numeric"
y = c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)
class(y)
## [1] "logical"
x = as.numeric(y) #Transforma el vector y (logical) a numérico y lo asigna en el objeto x
class(x)
## [1] "numeric"
attach() {base}
| Permite acceder a las “columnas” de un data frame |
what = data frame |
attach(what = datos) #Indica las columnas que contiene el objeto datos
## The following objects are masked _by_ .GlobalEnv:
##
## AT, Brix, Caracterización, Departamento, pH, PT, Variedad
axis() {graphics}
| Modifica las propiedades de los ejes de abscisas (“1”) y de ordenadas (“2”) |
side = un entero que especifica en qué lado del gráfico se dibujará el eje at = especifica las ubicaciones en el eje y dónde se colocarán las marcas labels = especifica las etiquetas que se mostrarán en las marcas del eje cex.axis = especifica el tamaño de las etiquetas del eje col = especifica el color de las marcas en el eje |
Cuando...
side = 1 (abajo)
side = 2 (izquerda)
side = 3 (arriba)
side = 4 (derecha)
# Primero crear un gráfico
plot(c(-1,5), # Define los límites del eje x desde -1 hasta 5
c(-10,5), # Define los límites del eje y desde -10 hasta 5
type = "n", # "n" especifica que no se dibujen puntos ni líneas en el gráfico, simplemente se establezcan los límites de los ejes
xlab = "Eje x", # Establece la etiqueta del eje x
ylab = "Eje y", # Establece la etiqueta del eje y
axes = FALSE) # Suprime los ejes del gráfico
# axis()
axis(side = 2,
at = seq(-10,5,2),
labels = seq(-10,5,2),
cex.axis = 1,
col = "red")
axis(side = 1,
at = seq(-1,5,1.5),
labels = seq(-1,5,1.5),
cex.axis = 0.5,
col = "purple")
