Introducción a R - Departamento de Matemática
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Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción a R Juan F. Olivares-Pacheco1 1 Universidad de Atacama Facultad de Ingenierı́a Departamento de Matemática [email protected] Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos 1 Introducción 2 Cálculos sencillos. Números y vectores 3 Escritura de nuevas funciones 4 Procedimientos gráficos Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Antecedentes R es un lenguaje y entorno de programación para manipulación de datos, cálculo y gráficos. Se trata de un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del premiado lenguaje S. R y S-Plus (versión comercial de S) son, probablemente, los dos lenguajes más utilizados en investigación por la comunidad estadı́stica, siendo además muy populares en el campo de la investigación biomédica y en la bioinformática. El proyecto más conocido desarrollados sobre R es Bioconductor (http://www.bioconductor.org), un proyecto de software libre enfocado al análisis y la comprensión de datos genómicos. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Antecedentes R se distribuye bajo licencia GNU GPL (el acrónimo GNU significa “GNU No es Unix”) y está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix, Linux. El sitio oficial del proyecto R es http://www.r-project.org, donde se encuentra el software R y los paquetes disponibles en CRAN. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Antecedentes R se distribuye bajo licencia GNU GPL (el acrónimo GNU significa “GNU No es Unix”) y está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix, Linux. El sitio oficial del proyecto R es http://www.r-project.org, donde se encuentra el software R y los paquetes disponibles en CRAN. Entorno El término “entorno” se caracteriza como un sistema completamente diseñado y coherente, antes que como una agregación incremental de herramientas muy especificas e inflexibles, como ocurre frecuentemente con otros programas de análisis de datos. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Caracterı́sticas Almacenamiento y manipulación efectiva de datos. Operaciones para cálculo sobre variables indexadas (Array), en particular matrices. Una amplia, coherente e integrada colección de herramientas para análisis de datos. Posibilidades gráficas para análisis de datos, que funcionan directamente sobre pantalla o impresora. Un lenguaje de programación bien desarrollado, simple y efectivo, que incluye condicionales, ciclos, funciones recursivas y posibilidad de entradas y salidas. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Estadı́stica R R se utiliza principalmente como un sistema estadı́stico. Algunos prefieren describirlo como un entorno en el que se han implementado muchas técnicas estadı́sticas. Algunas están incluidas en el entorno base de R y otras se acompañan en forma de bibliotecas (packages). Junto con R se incluyen ocho bibliotecas (llamadas bibliotecas estándar) pero otras muchas están disponibles a través de Internet en CRAN. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Órdenes de R R es un lenguaje de expresiones con una sintaxis muy simple. Consecuentemente con sus orı́genes en UNIX, distingue entre mayúsculas y minúsculas. Las órdenes elementales en R, consisten en expresiones o en asignaciones. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Órdenes de R R es un lenguaje de expresiones con una sintaxis muy simple. Consecuentemente con sus orı́genes en UNIX, distingue entre mayúsculas y minúsculas. Las órdenes elementales en R, consisten en expresiones o en asignaciones. Ejemplo > runif(5) #Esto es una expresión [1] 0.1591750 0.1905021 0.8916526 0.2458037 0.2514848 > x <- runif(5) #Esto es una asignación Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Órdenes de R Las órdenes se separan mediante punto y coma, o mediante un cambio de lı́nea. Si al terminar la lı́nea, las ordenes no están sintácticamente completa, R mostrará un signo de continuación. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Órdenes de R Las órdenes se separan mediante punto y coma, o mediante un cambio de lı́nea. Si al terminar la lı́nea, las ordenes no están sintácticamente completa, R mostrará un signo de continuación. Ejemplo > x <+ runif( + 5 + ) > Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Almacenamiento y eliminación de objetos Las entidades que R crea y manipula se denominan objetos (variables). Estos objetos pueden ser de muchos tipos: variables indexadas, cadenas de caracteres, funciones, etc. Las ordenes object() y ls() se pueden utilizar para obtener los nombres de los objetos almacenados en R. Para eliminar objetos se pueden utilizar la orden rm(x, y, z, tinta, chatarra, temporal, barra). Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Introducción Una primera sesión con R 1. Lo recomendable antes de trabajar con R, es generar una nueva carpeta en donde se almacenara la sesión de R o el Workspace. 2. El workspace corresponde a un archivo con el nombre .RData, que contiene todos los objetos generados con R, ası́ como el historial de las instrucciones generadas en la sesión de trabajo. 3. Luego de creada la carpeta (por ejemplo: Test), se tiene que dirigirse a: File→Change dir... y seleccionar la ubicación de la carpeta creada Test. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación R utiliza diferentes estructuras de datos. La estructura más simple es el vector. Para crear un vector x, consistente con los siguientes números: 10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7, usamos la función c() que en una función de concatenación. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación R utiliza diferentes estructuras de datos. La estructura más simple es el vector. Para crear un vector x, consistente con los siguientes números: 10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7, usamos la función c() que en una función de concatenación. Ejemplo > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación R utiliza diferentes estructuras de datos. La estructura más simple es el vector. Para crear un vector x, consistente con los siguientes números: 10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7, usamos la función c() que en una función de concatenación. Ejemplo > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) Nota Un número, por si mismo se considera un vector de longitud uno. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación La asignación puede realizarse también con la función assign() Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación La asignación puede realizarse también con la función assign() Ejemplo > assign("x", c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)) Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación La asignación puede realizarse también con la función assign() Ejemplo > assign("x", c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)) Vectores (numéricos). Asignación La asignación, también puede realizarse con una “flecha” apuntando a la derecha. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Vectores (numéricos). Asignación La asignación puede realizarse también con la función assign() Ejemplo > assign("x", c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)) Vectores (numéricos). Asignación La asignación, también puede realizarse con una “flecha” apuntando a la derecha. Ejemplo > c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) -> x Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Expresión Si una expresión se utiliza como una orden por sı́ misma, su valor se imprime y se “pierde”. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Expresión Si una expresión se utiliza como una orden por sı́ misma, su valor se imprime y se “pierde”. Ejemplo > 1/x [1] 0.09615385 0.17857143 0.32258065 0.15625000 0.04608295 Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Expresión Si una expresión se utiliza como una orden por sı́ misma, su valor se imprime y se “pierde”. Ejemplo > 1/x [1] 0.09615385 0.17857143 0.32258065 0.15625000 0.04608295 Ejercicio ¿Qué sucede si se realiza la siguiente asignación y <- c(x, 0, x)? Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones En R existen varias funciones para generar sucesiones numéricas. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones En R existen varias funciones para generar sucesiones numéricas. Ejemplo > 1:20 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones En R existen varias funciones para generar sucesiones numéricas. Ejemplo > 1:20 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 Sucesiones La función seq() permite generar sucesiones más complejas. Dispone de cinco argumentos seq(from, to, by, length, along), aunque no se utilizan todos simultáneamente. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones En R existen varias funciones para generar sucesiones numéricas. Ejemplo > 1:20 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 Sucesiones La función seq() permite generar sucesiones más complejas. Dispone de cinco argumentos seq(from, to, by, length, along), aunque no se utilizan todos simultáneamente. Ejemplo > seq(1, 20) #Coincide con 1:20 Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones Los argumentos de seq(), y de muchas funciones en R, pueden darse por posición o por nombre, en cuyo caso, el orden en que aparecen es irrelevante. Por ejemplo seq(1, 20), seq(from = 1, to = 20) y seq(to = 20, from = 1) son formas equivalentes a 1:20. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones Los argumentos de seq(), y de muchas funciones en R, pueden darse por posición o por nombre, en cuyo caso, el orden en que aparecen es irrelevante. Por ejemplo seq(1, 20), seq(from = 1, to = 20) y seq(to = 20, from = 1) son formas equivalentes a 1:20. Sucesiones Los siguientes dos argumentos de seq() son by y length, y especifican el paso y la longitud. El valor por defecto es by = 1 y length se calcula. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Cálculos sencillos. Números y vectores Sucesiones Los argumentos de seq(), y de muchas funciones en R, pueden darse por posición o por nombre, en cuyo caso, el orden en que aparecen es irrelevante. Por ejemplo seq(1, 20), seq(from = 1, to = 20) y seq(to = 20, from = 1) son formas equivalentes a 1:20. Sucesiones Los siguientes dos argumentos de seq() son by y length, y especifican el paso y la longitud. El valor por defecto es by = 1 y length se calcula. Ejemplo > S1 <- seq(-5, 5, by = 0.2) [1] -5.0 -4.8 -4.6 ... 4.6 4.8 5.0 > S2 <- seq(length = 51, from = -5, by = 0.2) Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Funciones R permite crear objetos del modo function, que constituyen nuevas funciones de R, que se puede utilizar a su vez en expresiones posteriores. En este proceso, el lenguaje gana considerablemente en potencia, comodidad y elegancia. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Funciones R permite crear objetos del modo function, que constituyen nuevas funciones de R, que se puede utilizar a su vez en expresiones posteriores. En este proceso, el lenguaje gana considerablemente en potencia, comodidad y elegancia. Ejemplo NombreFuncion <- function(Argumento1, ... ,ArgumentoN) { expresión 1 ... expresión N } Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Funciones Los argumentos de las funciones se pueden dar por nombre o posición. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Funciones Los argumentos de las funciones se pueden dar por nombre o posición. Ejemplo funcion1 <- function(variable, vector, caracteres) {[aquı́ irı́a la definición]} Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Funciones Los argumentos de las funciones se pueden dar por nombre o posición. Ejemplo funcion1 <- function(variable, vector, caracteres) {[aquı́ irı́a la definición]} Ejemplo > resultado <- funcion1(20, X, "juan") > resultado <- funcion1(variable = 20, vector = X, caracteres = "juan") > resultado <- funcion1(caracteres = "juan", variable = 20, vector = X) Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras condicionales: if Las estructuras condicionales se evalúa una condición y en función del resultado de la misma se realiza una opción u otra. Las estructuras condicionales pueden ser: simples, dobles, múltiples. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras condicionales: if Las estructuras condicionales se evalúa una condición y en función del resultado de la misma se realiza una opción u otra. Las estructuras condicionales pueden ser: simples, dobles, múltiples. Ejemplo if (condición) {expresiones} Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras condicionales: if Las estructuras condicionales se evalúa una condición y en función del resultado de la misma se realiza una opción u otra. Las estructuras condicionales pueden ser: simples, dobles, múltiples. Ejemplo if (condición) {expresiones} Condición La condición se evalúa a través de los operadores binarios: <, >, <=, >=, ==, !=. Para utilizar más de una condición se puede utilizar los operadores lógicos and y or (&& y ||). Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras condicionales: if-else La estructura anterior es muy limitada cuando se necesite elegir entre dos o más opciones. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras condicionales: if-else La estructura anterior es muy limitada cuando se necesite elegir entre dos o más opciones. Ejemplo if (condición) {expresiones1} else {expresiones2} Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras repetitivas: for La estructura for ejecuta las acciones del cuerpo del bucle un número especificado de veces. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras repetitivas: for La estructura for ejecuta las acciones del cuerpo del bucle un número especificado de veces. Ejemplo for (variable in 1 : N) { ... expresiones ... } Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras repetitivas: while La estructura while, es aquella en que el cuerpo del bucle se repite mientras se cumple una determinada condición. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras repetitivas: while La estructura while, es aquella en que el cuerpo del bucle se repite mientras se cumple una determinada condición. Ejemplo while (condición) { ... expresiones ... } Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras repetitivas: repeat La estructura repeat, se ejecuta hasta que se cumpla una condición determinada. Normalmente se utiliza con if-else. Y los comandos next y break. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Escritura de nuevas funciones Estructuras repetitivas: repeat La estructura repeat, se ejecuta hasta que se cumpla una condición determinada. Normalmente se utiliza con if-else. Y los comandos next y break. Ejemplo repeat { ... expresiones ... if (condición) } Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos Caracterı́sticas Las posibilidades gráficas son un componente de R muy importante y versátil. Las órdenes gráficas se divides en dos grupos básicos: Alto nivel y Bajo nivel. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos Caracterı́sticas Las posibilidades gráficas son un componente de R muy importante y versátil. Las órdenes gráficas se divides en dos grupos básicos: Alto nivel y Bajo nivel. Alto nivel: Son funciones que crean un nuevo gráfico, posiblemente con ejes, etiquetas, tı́tulos, etc. Bajo nivel: Son funciones que añaden información a un gráfico existente, tales como puntos adicionales, lı́neas y etiquetas. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos Caracterı́sticas Las posibilidades gráficas son un componente de R muy importante y versátil. Las órdenes gráficas se divides en dos grupos básicos: Alto nivel y Bajo nivel. Alto nivel: Son funciones que crean un nuevo gráfico, posiblemente con ejes, etiquetas, tı́tulos, etc. Bajo nivel: Son funciones que añaden información a un gráfico existente, tales como puntos adicionales, lı́neas y etiquetas. Nota En este curso analizaremos tres tipos de funciones gráficas, las cuales son: plot(), lines(), hist(). Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos plot() La función plot() es una función de primer nivel. Quiere decir que genera un gráfico nuevo cada vez que se ejecuta, eliminando al anterior. La función plot() posee dos argumentos que se pueden considerar obligatorios, estos argumentos son vectores numéricos. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos plot() La función plot() es una función de primer nivel. Quiere decir que genera un gráfico nuevo cada vez que se ejecuta, eliminando al anterior. La función plot() posee dos argumentos que se pueden considerar obligatorios, estos argumentos son vectores numéricos. Ejemplo plot(x, y, ...) #Produce un diagrama de dispersión de y sobre x. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos Argumentos adicionales de plot() Los argumentos adicionales que pueden especificarse con la función plot() son: type=: Este argumento controla el tipo de gráfico producido, sus opciones más usadas son: "p", "l". xlab= ,ylab=: Definen las etiquetas de los ejes X e Y. xlim=, ylim=: Definen los limites de los ejes X e Y. main=, sub=: Definen el tı́tulo y el subtı́tulo del gráfico. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos Argumentos adicionales de plot() Los argumentos adicionales que pueden especificarse con la función plot() son: type=: Este argumento controla el tipo de gráfico producido, sus opciones más usadas son: "p", "l". xlab= ,ylab=: Definen las etiquetas de los ejes X e Y. xlim=, ylim=: Definen los limites de los ejes X e Y. main=, sub=: Definen el tı́tulo y el subtı́tulo del gráfico. Nota Estos argumentos pueden ser usados en cualquier función gráfica de alto nivel. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos hist() Esta función es una función gráfica de alto nivel, y posee un argumento que es obligatorio, este argumento es un vector numérico. Esta función genera el histograma del vector numérico. Si está presente el argumento probability=TRUE, se representan frecuencias relativas en vez de absolutas. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos Procedimientos gráficos hist() Esta función es una función gráfica de alto nivel, y posee un argumento que es obligatorio, este argumento es un vector numérico. Esta función genera el histograma del vector numérico. Si está presente el argumento probability=TRUE, se representan frecuencias relativas en vez de absolutas. lines() Esta función es de bajo nivel y añade información a un gráfico de alto nivel. Los argumentos obligatorios son x e y que son vectores numéricos. El único argumento adicional que posee es type. Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006 Introducción Cálculos sencillos. Números y vectores Escritura de nuevas funciones Procedimientos gráficos FIN Juan F. Olivares-Pacheco Probabilidad y Estadı́stica, 2006
