PDF de programación - Aspectos básicos de R en la automatización del análisis y la representación de datos

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Aspectos básicos de R en la
automatización del análisis
y la representación de datos

José Antonio Palazón Ferrando [email protected]

Dpto. Ecología e Hidrología

Universidad de Murcia.

Murcia, 16 de julio, 2003

Introducción: datos y procedimientos

• Mecanización adecuada de los datos

→ Minimizar errores en la entrada de datos

• Automatización de los protocolos de análisis

→ Evitar errores de procedimiento

• Personalización de los protocolos

→ Optimiza el trabajo

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Necesitamos

• Facilidad para manipular los datos
• Facilidad para realizar análisis y represen-
tación de datos
• Facilidad para escribir, modificar y leer
protocolos

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Herramientas

• R: Nos da la posibilidad de utilizar S el
lenguaje
estadístico orientado a objetos para análisis y repre-
sentación de datos

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Objetivos del taller

Conocer mejor el lenguaje S y el uso de R

• Aprender a crear y escribir protocolos
• Aprender a usar y construir funciones
• Crear y personalizar gráficos
• Exportar resultados, tablas y gráficos

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Elementos de R

• Objetos-variables: vectores, matrices, listas, ...
• Operadores: aritméticos y lógicos
• Funciones: librerías y funciones de usuario
• Expresiones
• ...

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Ejemplo 1

x<-rnorm(1000)
hist(x)
hist(x)->h.x
dev.off()
plot(h.x)

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Tipos de objetos en R

• vectores: conjuntos ordenados de valores
• factores: vectores con sus valores codificados
• arrays es un vector con dimensiones
• matrices es un array con dos dimensiones
• lista: equivalente a la matriz pero con distintos
tipos de datos en sus columnas (numericos,
cadenas, lógicos, factores, ...)
• estructura de datos: Objeto en en el que se
incluyen: matrices, listas, ...

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Ejemplo 1 (cont.)

¿Cómo podemos obtener información sobre los
objetos x y h.x?

mode(x)
typeof(x)

names(h.x)
str(h.x)
mode(h.x)
mode(h.x$counts)
attributes(h.x)

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Funciones

Elementos de una función:

nombre ( argumentos, opciones)

→ obligatorio: nombre y paréntesis
→ argumentos y opciones: valores, objetos o

expresiones

→ etiqueta=expresión si se altera el orden en

que la función espera el valor

Ejemplo:• hist(x,9): representar el histograma, con 9

clases, del vector x.
• hist(x,main="Histograma de x"): se calcula
el número de clases por la regla de Sturges y se
escribe un título.

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Funciones

• Libreria base
• Librerias de la distribución básica:
• Librerias disponibles en
http://cran.au.r-project.org/:
Contributed packages (234)
• Funciones de usuario

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Uso y ayudas para trabajar con funciones

• library(): muestra las librerias diponibles
• library(libreria): carga la libreria en memoria
• library(help=libreria): da información sobre
la libreria, sin cargarla
• apropos(expresión regular): proporciona una
relación de funciones asociadas a la expresión
regular (ej.: ”mean”, ”*err*”)

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Función para el cálculo de la diversidad de Shannon:

pi log2(pi)

i=1

siendo:

Ejemplo 2

Hs = − nX
xiPn

pi =

i=1 xi

y xi cada una de las medidas realizadas sobre el objeto.

diversidad <-

function (x){
p<-x/sum(x);(-sum(P*log2(p)))}

¡Para comprobar que funciona necesitamos ejemplos fiables!

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Representación gráfica de datos

La representación de los datos está condicionada por la sim-
plificación o mejora en el análisis de la información.

Ejemplos de buenas y malas prácticas en:

→ http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/

Utilizamos los gráficos para:

• Describir de las propiedades de una variable:
distribución
• Representar las relaciones entre dos variables
• Búsqueda de patrones
• ...

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Las funciones gráficas básicas

curve()
plot()
points() lines()
mtext()
polygon() arrows()

par()
text()
segments() rect()

ablines()

rug()

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Ejemplo 3

x<-1:10
plot (x)
plot (x,col=2)
plot (x,col=x)

Uso de plot()

plot(x, y, xlim = range(x), ylim = range(y),
type="p", main, xlab, ylab, ..., axes, ann, ...,
xaxs, yaxs, ... )

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Ejercicio 1

Utilizando los datos iris:

• Representar la longitud del sépalo frente a la
longitud del pétalo
• Representar cada individuo por un color asocia-
do a la especie
• Añadir a la representación una rejilla de malla
unidad

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Parámetros gráficos

La función par() contiene los valores que describen las ca-
racterísticas del gráfico: color del fondo, tamaño de letra, ...:

par (adj, ann, ask, bg, bty, cex, cex.axis,
cex.lab, cex.main, cex.sub, cin, col,
col.axis, col.lab, col.main, col.sub, cra,
crt, csi, cxy, din, err, fg, fig, fin, font,
font.axis, font.lab, font.main, font.sub,
gamma, lab, las, lty, lwd, mai, mar, mex,
mfcol, mfg, mfrow, mgp, mkh, new, oma, omd,
omi, pch, pin, plt, ps, pty, smo, srt, tck,
tcl, tmag, type, usr, xaxp, xaxs, xaxt,
xlog, xpd, yaxp, yaxs, yaxt, ylog)

Conviene “recordar los valores originales”:

par()->par.originales
...
par()<-par.originales

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Representación de datos

• Distribución de frecuencias

→ variables continuas: hist()
→ variables discretas o cualitativas: pie(),
barplot() y plot(), que deben aplicarse
sobre tablas (table())

• Tablas de doble entrada: dotchart(), barplot()
• Nubes de puntos: plot(), pairs()
• Interacciones: coplot()
• ...

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Preparando un protocolo

• Almacenamiento del histórico de la sesión de
trabajo: savehistory()
• Manipulación del histórico: editor de textos (vim,
emacs, joe, scite pico, ... block de notas)
• Utilización del guión mediante: source()
• Truquillos de recorta y pega
• Truquillos de depuración

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Ejercicio 2

Utilizando los resultados del ejercicio 1 prepara un protocolo
que represente el gráfico solicitado:

• Guardar el histórico del proceso (el nombre del
fichero: rep.iris.R
• Editar el fichero conservando las líneas conve-
nientes
• Evaluar su funcionamiento y prepararlo para una
presentación bien documentada: Título, ejes ...

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Ejercicio 3

Considerando los resultados de los ejercicios anteriores pre-
para una función (migraf())que represente el gráfico que
cumpla las condiciones siguientes:

• Se dispone de tres variables: x e x cuantitativas y
z cualitativa
• Se desea representar una nube de puntos (y,x)
• El simbolo que representa a los puntos depen-
derá de z
• Al llamar a la función se le indicará el título del
gráfico

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Exportación de gráficos

• R puede utilizar varios formatos de exportación de
gráficos: X11(), postscript(), pdf(), pictex(),
png(), jpeg(), GTK(), GNOME(), xfig(), bitmap()
• Adicionalmente pueden ser
incoporados resursos
dependientes de la plataforma: formato metawindows
• Existe una libreria que permite exportar los gráficos a
XML

Ejemplo

pdf(00mifigura.pdf00)
source(00rep.iris.R00)
dev.off()

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Múltiples gráficos por página

Pueden crearse varios gráficos en una página utilizan-
do:

• la función; layout()
• modificando el parámetro mfrow o mfcol
de par()

Ejemplo:

par(mfrow=c(3,1))
lapply(iris,hist)

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Animaciones con R

• Pueden conseguirse una animación superpo-
niendo las imagenes obtenidas para condiciones
cambiantes
• Presentado en pantalla o almacenando en fiche-
ros gráficos y montando una animación

Ejemplo:

example(persp)

for (i in 1:60*5)persp(x,y,z,theta=i,
phi=30,col="green3",scale=FALSE,ltheta=-120,
shade=0.75,border=NA,box=FALSE)

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