Dispersion

library(ggplot2)
library(readr)
library(dplyr)
library(DT)
library(visualize)
library(mosaic)
library(PerformanceAnalytics) # Para coorelaciones gráficas
source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/2023/funciones/funciones%20para%20dispersion%20correlacion%20regresion.R", encoding = "UTF-8")

Datos

juegos = c(138,1050,1327,650,900,2500,3100,2800,4700,3200)
lugar = c(700,502,120,1500,800,101,50,68,2,31)
datos = data.frame(juegos,lugar)
datos

##    juegos lugar
## 1     138   700
## 2    1050   502
## 3    1327   120
## 4     650  1500
## 5     900   800
## 6    2500   101
## 7    3100    50
## 8    2800    68
## 9    4700     2
## 10   3200    31

Diagrama de dispersion

f_diag.dispersion(datos)

Covarianza

covarianza <- cov(x = datos$juegos, y = datos$lugar, )
r <- cor(x = datos$juegos, y = datos$lugar)
         
covarianza

## [1] -522773.4

Correlacion

prod.dispersion = sd(datos$juegos) * sd(datos$lugar)
prod.dispersion

## [1] 706265.6

r <- covarianza / prod.dispersion
r

## [1] -0.7401938

Chat correlation

chart.Correlation(datos[], histogram = TRUE)

## Warning in par(usr): argument 1 does not name a graphical parameter