Datos agrupados
- Objetivo: Generar datos agrupados, tabla de frecuencia y gráfica los datos agrupados
Proceso:
- Identificar y mostrar datos de la muestra
- Ordenar datos y mostrar
- Encontrar número de elementos n, valores mínimos y máximos , rango y amplitud del rango de la muestra
- Determianr número de intérvalos igual a 5
- Identificar rango de cada intérvalo mediante: VALOR MINIMO / INTERVALOS
- Mostrar tabla de frecuencia de datos agrupados
- Plot o graficar tabla de frecuencia
Identificar datos de la muestra
muestra <- c(18, 19, 20, 24, 26, 28, 18, 19, 23, 16, 21, 30, 23, 27, 29, 15, 18, 26, 34, 45, 23, 46, 53, 23, 38, 46, 34, 13, 46, 87, 46, 62, 56, 27, 22, 29, 65, 54, 76, 86, 74, 34, 45, 54, 65, 76, 23, 45)
muestra
## [1] 18 19 20 24 26 28 18 19 23 16 21 30 23 27 29 15 18 26 34 45 23 46 53
## [24] 23 38 46 34 13 46 87 46 62 56 27 22 29 65 54 76 86 74 34 45 54 65 76
## [47] 23 45
* Ordenar datos y mostrar
muestraord <- sort(muestra)
muestraord
## [1] 13 15 16 18 18 18 19 19 20 21 22 23 23 23 23 23 24 26 26 27 27 28 29
## [24] 29 30 34 34 34 38 45 45 45 46 46 46 46 53 54 54 56 62 65 65 74 76 76
## [47] 86 87
Encontrar número de elementos n, valores máximos y máximos , rango y amplitud del rango de la muestra
n <- length(muestra)
n
## [1] 48
max(muestra)
## [1] 87
min(muestra)
## [1] 13
rango <- range(muestra) # Valores mínimo y máximo
rango
## [1] 13 87
amplitud <- diff(rango) # amplitud del rango. Tambien es max(muestra) - min(muestra)
amplitud
## [1] 74
Agrupando datos de manera habitual
- ¿Cuántos intérvalos se quiere tener? ?Cuántos grupos?
- Determinar número de intervalos igual a 5
# Fórmula : valor mínimo / intérvalos
nointervalos <- 5 # Número de intervalos que se desea
rangointervalos <- amplitud / nointervalos
rangointervalos
## [1] 14.8
# paste significa concatenar
print(paste("Los valores de cada grupos van ..."," de ", rangointervalos, " en ", rangointervalos, " a partir de :", min(muestra)))
## [1] "Los valores de cada grupos van ... de 14.8 en 14.8 a partir de : 13"
Tabla de frecuencia de datos agrupados
- Se empieza del valor menor para evitar errores de agrupamiento
tabla.intervalos <- transform(table(cut(muestra, breaks = 5)))
tabla.intervalos
## Var1 Freq
## 1 (12.9,27.8] 21
## 2 (27.8,42.6] 8
## 3 (42.6,57.4] 11
## 4 (57.4,72.2] 3
## 5 (72.2,87.1] 5
Plot o visualiar tabla de frecuencia
plot(tabla.intervalos, main = "¿De cuál intervalo hay más y menos elementos?")
Regla de Sturges.
- De manera matemática sugiere los intérvalos y las amplitudes de cada intérvalo
- ¿Cuál es la amplitud de cada intérvalo?
- Fórmula: K=1+3.322(log N) /* Logaritmo de base 10 */
1 + 3.3222* (log10(n)) ## Redondeado hacia arriba entonces sale 6 igual que siguiente
## [1] 6.58542
nointervalos <- nclass.Sturges(muestra) # igual al número de intervalos aquí sale 6
nointervalos
## [1] 7
cut(muestra, breaks = nointervalos) #Cortes de cada intérvalo
## [1] (12.9,23.6] (12.9,23.6] (12.9,23.6] (23.6,34.1] (23.6,34.1]
## [6] (23.6,34.1] (12.9,23.6] (12.9,23.6] (12.9,23.6] (12.9,23.6]
## [11] (12.9,23.6] (23.6,34.1] (12.9,23.6] (23.6,34.1] (23.6,34.1]
## [16] (12.9,23.6] (12.9,23.6] (23.6,34.1] (23.6,34.1] (44.7,55.3]
## [21] (12.9,23.6] (44.7,55.3] (44.7,55.3] (12.9,23.6] (34.1,44.7]
## [26] (44.7,55.3] (23.6,34.1] (12.9,23.6] (44.7,55.3] (76.4,87.1]
## [31] (44.7,55.3] (55.3,65.9] (55.3,65.9] (23.6,34.1] (12.9,23.6]
## [36] (23.6,34.1] (55.3,65.9] (44.7,55.3] (65.9,76.4] (76.4,87.1]
## [41] (65.9,76.4] (23.6,34.1] (44.7,55.3] (44.7,55.3] (55.3,65.9]
## [46] (65.9,76.4] (12.9,23.6] (44.7,55.3]
## 7 Levels: (12.9,23.6] (23.6,34.1] (34.1,44.7] (44.7,55.3] ... (76.4,87.1]
tabla.intervalos <- transform(table(cut(muestra, breaks = nointervalos))) # son 6
tabla.intervalos
## Var1 Freq
## 1 (12.9,23.6] 16
## 2 (23.6,34.1] 12
## 3 (34.1,44.7] 1
## 4 (44.7,55.3] 10
## 5 (55.3,65.9] 4
## 6 (65.9,76.4] 3
## 7 (76.4,87.1] 2
pie(tabla.intervalos$Freq, labels = paste(tabla.intervalos$Var1, " - ", tabla.intervalos$Freq), main = "¿De cuál intervalo hay más y menos elementos?. Sturges")
