Puedes seguir el tutorial por vídeo en https://youtu.be/EA8WLDoCB50
Lo primero es crear los datos que nos servirán para ilustrar el tutorial.
x = c(3,3,5,8,10,7,4,6,8,10)
y = c(15,45,44,40,35,33,30,27,22,16)
z = rep((c("A","B")),c(5,5))
df=data.frame(x,y,z)
df
## x y z
## 1 3 15 A
## 2 3 45 A
## 3 5 44 A
## 4 8 40 A
## 5 10 35 A
## 6 7 33 B
## 7 4 30 B
## 8 6 27 B
## 9 8 22 B
## 10 10 16 B
dev.off() # Desactivamos todas las ventanas gráficas o dispositivos
## null device
## 1
x11() # Abrimos el primer dispositivo
matrix(c(1:4), nrow=2, byrow=FALSE)
## [,1] [,2]
## [1,] 1 3
## [2,] 2 4
layout(matrix(c(1:4), nrow=2, byrow=FALSE))
layout.show(4) # Muestra las cuatro particiones
Conf2x2 = matrix(c(1:4), nrow=2, byrow=FALSE)
Conf2x2
## [,1] [,2]
## [1,] 1 3
## [2,] 2 4
Conf3x2 = matrix(c(1:6), nrow=2, byrow=TRUE)
Conf3x2
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] 4 5 6
layout(Conf3x2)
layout.show(6)
layout(Conf2x2)
layout.show(4)
Ejemplo.
x11()
layout(Conf3x2)
layout.show(6)
plot(df$x, df$y) # Scatter plot.
boxplot(df$x) # Diagrama de cajas y bigotes o boxplot.
boxplot(df$x ~ df$z) # Diagrama de cajas y bigotes o boxplot en función de una variable con dos niveles.
barplot(df$x) # Diagrama de barras
qqnorm(df$x) # Compara la distribución de datos con los valores teóricos de una distribucion normal
qqline(df$x) # Añade una linea.
hist(df$x) # Histograma.
x11()
Conf2mas1 = matrix(c(1:3, 3), nrow=2, byrow=F) # Creamos un matriz a partir de un vector con los valores c(1:3,3) que es igual que c(1,2,3,3)
Conf2mas1
## [,1] [,2]
## [1,] 1 3
## [2,] 2 3
layout(Conf2mas1)
layout.show(3)
plot(df$x, df$y) # Scatter plot.
boxplot(df$x) # Diagrama de cajas y bigotes o boxplot.
boxplot(df$x ~ df$z) # Diagrama de cajas y bigotes o boxplot en función de una variable con dos niveles.
x11()
Conf2mas1
## [,1] [,2]
## [1,] 1 3
## [2,] 2 3
layout(Conf2mas1)
layout.show(3)
layout(Conf2mas1, widths=c(1, 3), # con "widths" configuramos la anchura
heights=c(3, 1)) # con "heights" configuramos la altura
layout.show(3)