Mi primer documento Quarto

En los documentos de Quarto se utiliza markdown para la elaboración del texto.

Encabezado YAML

Al inicio viene el encabezado del documento. No se puede eliminar, pero sí modificar. El código ahí no es código de R, sino YAML. Es importante respetar la indentación y los espacios.

Visualización del editor

RStudio permite trabajar los documentos de Quarto desde el código fuente; Source, o utilizando el editor visual; Visual. El último es similar a los softwares WYSIWYG (What You See is What You Get), como Word, PowerPoint, etc. Pueden utilizar el que más les guste.

pkgs

Es conveniente cargar (importar) las librerías al inicio del documento.

Algunos atajos del teclado

Se puede utilizar el atajo del teclado: CTRL + ALT + I para agregar nuevos chunks de código.

• CTRL/CMD + SHIFT + ENTER corre todo un chunk completo.

• CTRL/CMD + ENTER corre la línea o selección actual.

library(tidyverse)
library(fpp3)
library(plotly)

Acciones

tsibble

Las tsibbles son data frames (tibbles para series de tiempo. Las tibbles son los data frames utilizados en todo el tidyverse). Tienen dos argumentos característicos para series de tiempo, a diferencia de una tibble tradicional:

• index: una columna que contiene a la variable temporal. En este caso es la columna Date.
• key: no es obligatorio cuando solo tiene una serie de tiempo. Si la tabla contiene más de una serie de tiempo (en filas), sí es obligatorio definir el key.

La tabla gafa_stock (de la paquetería tsibbledata, importada al cargar fpp3 al inicio), contiene información de cuatro acciones:

gafa_stock

gafa_stock |> # pipe
  distinct(Symbol)

Important

\> Es un “pipe”. El atajo del teclado es CTRL + SHIFT + M. Se lee como “luego”. Es una función disponible en R que nos puede ayudar a simplificar el código bastante.

Nos sirve para modificar código que tradicionalmente se escribiría algo como:

pivot_wider(
  summarise(
    group_by(
      as_tibble(
        pivot_longer(
          gafa_stock, 
          cols = -c(Symbol, Date), 
          names_to = "tipo", values_to = "valor")),
      Symbol,tipo),
    media = mean(valor),
    .groups = "drop"),
  names_from = tipo, 
  values_from = media)

En este tipo de escritura, el código se lee de “adentro hacia afuera”. Cuando el flujo se vuelve más complejo, entender el código y encontrar errores se vuelve más complicado.

El atajo del teclado para escribir |> es CTRL/CMD + SHIFT + M.

Utilizando el flujo del pipe, el código anterior quedaría de la siguiente forma:

gafa_stock |> 
  # pasar las columnas a filas
  pivot_longer(cols = -c(Symbol, Date), names_to = "tipo", values_to = "valor") |> 
  # convertir a tibble
  as_tibble() |> 
  # agrupar por accion y tipo de var.
  group_by(Symbol, tipo) |> 
  # sacar la media por grupos
  summarise(media = mean(valor), .groups = "drop") |> 
  # pasar los tipos a columnas
  pivot_wider(names_from = Symbol, values_from = media)

g1 <- gafa_stock |> 
  autoplot(Close) +
  facet_wrap(~ Symbol, scales = "free_y") +
  theme(legend.position = "none")
g1

ggplotly(g1)

gafa_stock |> 
  select(-Volume) |>
  pivot_longer(cols = -c(Symbol, Date), names_to = "tipo", values_to = "valor") |> 
  autoplot(valor) +
  facet_grid(Symbol ~ tipo, scales = "free_y") +
  theme(legend.position = "none")

aus_production |> 
  autoplot(Gas)

• Heterocedasticidad: Varianza desigual en el tiempo.

• Homocedasticidad: Varianza constante en el tiempo.