1 libreria

library(ggplot2)
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2 graficas

2.1 plot

Tenemos que tener en cuenta la importacia que tiene los diferentes tipos de graficas, dado que es un elemento apropiado para describir dados estadisticos.

altura <- c(160, 165, 170, 175, 180)
peso <- c(55, 60, 65, 72, 80)
plot(altura, peso)

library(ggplot2)

avp <- data.frame(altura = c(160, 165, 170, 175, 180),
peso = c(55, 60, 65, 72, 80))

ggplot(avp, aes(x = altura, y = peso)) +
  geom_point(color = "blue") +
  ggtitle("Altura vs Peso") +
  xlab("Altura (cm)") +
  ylab("Peso (kg)")

Tenemos que ubicar de forma correcta nuestros datos al momento de hacer las graficas; entonces en un caso tal como lo es con (plot), debemos caracterizar que elementos son las variables dependientes e independientes (como se muestra en ejemplo anterior).

Tambien podemos correr nuestras graficas de forma mas llamativa e interesante a la vista. por ejemplo:

altura <- c(160, 165, 170, 175, 180)
peso <- c(55, 60, 65, 72, 80)
plot(altura, peso,
     main = "Altura vs Peso",
     xlab = "Altura (cm)",
     ylab = "Peso (kg)",
     col = "blue",
     pch = 19,
     type = "o") # esta linea une los puntos de la grafica, y es utilizado mayormente cuando son datos continuos

2.2 barplot

Representa cantidades mediante barras, ademas compara frecuencias o cantidades entre distintas categorias.

frutas <- c("Manzana", "Banana", "Pera", "Uva")
ventas <- c(30, 45, 25, 50)
barplot(ventas, names.arg = frutas,
        main = "Ventas por tipo de fruta",
        col = "orange",
        ylab = "Cantidad")

2.3 hist

Muestra la distribucion de una variable numerica dividiendola en intervalos especificos.

edades <- c(18, 22, 21, 25, 20, 22, 24, 26, 28, 22, 23)
hist(edades,
     main = "Distribución de edades",
     xlab = "Edad",
     col = "skyblue",
     border = "black")

2.4 Boxplot

Visualiza los cuartilas, la mediana y los valores atipicos, y es utilizado para comparar distribuciones y detectar cuartiles.

edad <- c(18, 22, 21, 25, 20, 22, 24, 26, 28, 22, 23, 40)
boxplot(edad,
        main = "Boxplot de edades",
        ylab = "Edad",
        col = "green")

2.5 Pie

Representa proporciones

categorias <- c("Aprobados", "Reprobados", "Retirados")
valores <- c(50, 30, 20)
pie(valores, labels = categorias,
    main = "Resultados de los estudiantes",
    col = c("green", "red", "yellow"))

2.6 Barras apiladas

Muestra partes de un todo por categorias y ademas compara composicon dentro de cada grupo.

ventas <- matrix(c(10, 15, 20, 8, 12, 18), nrow = 2, byrow = TRUE)
colnames(ventas) <- c("Ene", "Feb", "Mar")
rownames(ventas) <- c("Producto A", "Producto B")
barplot(ventas,
        beside = FALSE ,
        main = "Ventas mensuales por producto",
        col = c("blue", "red"),
        legend = rownames(ventas))

# la linea beside me garantiza que los datos queden apilados con FALSE, en cambio con TRUE estas agrupadas

3 Uso de la libreria ggplot2

datos <- data.frame(
  altura = c(160, 165, 170, 175, 180),
  peso = c(55, 60, 65, 72, 80)
)

ggplot(datos, aes(x = altura, y = peso)) +
  geom_point(color = "blue") +
  ggtitle("Altura vs Peso") +
  xlab("Altura (cm)") +
  ylab("Peso (kg)")

4 Material de clase

https://rpubs.com/KarolZ/1290137