##Gráficos de Base R

Fórmula geral - graphics_function(data, arg1, arg2.....)

1. Histogramas

library(MASS)
View(Cars93)

Para criar um histograma da distribuição de preços nesse data frame, digite:

hist(Cars93$Price)

Ajeita-se o histograma, adicionando argumentos a ele. Adiciona-se:

hist(Cars93$Price, xlab="Price (x $1,000)" , xlim = c(0,70), main = "Price of the Models of 1993 Cars")

xlab - mudar o rótulo do eixo x; ylab - mudar eixo y (não usamos aqui); xlim - aumentar limite inferior para superior (nesse caso de 0 a 70); main - título do histograma.

O número de colunas o R escolheu (nesse caso 12), mas podemos por meio do breaks determinar:

hist(Cars93$Price, xlab="Price (x $1,000)" , xlim = c(0,70), breaks = 2, main = "Price of the Models of 1993 Cars")

2. Gráfico de Barras

table(Cars93$Type)
## 
## Compact   Large Midsize   Small  Sporty     Van 
##      16      11      22      21      14       9

Plotar com Barplot

barplot(table(Cars93$Type))

Adicionando rótulos:

ylim = c(0,25) - colocar de 0 a 25 no eixo y;

xlab = "Type" e ylab = "Frequency" para os rótulos x e y;

axis.lty = "solid" - Desenhar um eixo sólido (tipo de linha de eixo);

space = .05- aumentar o espaçamento entre as barras

barplot(table(Cars93$Type), ylim = c(0,25), xlab = "Type", ylab = "Frequency", axis.lty = "solid", space = .05)

3. Gráfico de pizza

pie(table(Cars93$Type))

4. Gráfico de pontos

type.frame <- data.frame(table(Cars93$Type))

type.frame
##      Var1 Freq
## 1 Compact   16
## 2   Large   11
## 3 Midsize   22
## 4   Small   21
## 5  Sporty   14
## 6     Van    9
dotchart(type.frame$Freq, type.frame$Var1)

Essa outra linha de comando também funciona

dotchart(type.frame[, 2], type.frame[, 1])

5. Gráfico de Barras montando vetor e tabelas

Criar vetor de valores nas células

rev.values <- c(1000,1300,1300,1100,1400,800,1200,1500,1850,2330,860,1300,1400,1600,1970,570,380,450,465,580,155,190,210,250,300)

Transformar valores em matriz, informando o R quantas linhas (ou colunas) terá a matriz e quais valores carregar na matriz linha a linha:

space.rev <- matrix(rev.values,nrow = 5,byrow = T)

Por fim, fornecer os nomes das colunas e das linhas da matriz:

colnames(space.rev) <- c("1990","1991","1992","1993","1994")

row.names(space.rev) <- c("Commercial Satellites Delivered","Satellite Services","Satellite Ground equipment","Commercial Launches","Remote Sensing Data")

Vejamos a matriz:

space.rev
##                                 1990 1991 1992 1993 1994
## Commercial Satellites Delivered 1000 1300 1300 1100 1400
## Satellite Services               800 1200 1500 1850 2330
## Satellite Ground equipment       860 1300 1400 1600 1970
## Commercial Launches              570  380  450  465  580
## Remote Sensing Data              155  190  210  250  300

Dados nas mãos, vamos pro gráfico.

1 - Criar um vetor de cores para as barras:

color.names = c("black","gray25","grey50","grey75","white")

Finalmente o gráfico:

barplot(space.rev, beside = T, xlab= "Year", ylab= "Revenue (X $1,000", col=color.names)

beside=Tsignifica que as barras ficarão lado a lado. O col=color.namesfornece as cores especificadas no vetor.

6. Diagrama de Dispersão

plot(Cars93$Horsepower, Cars93$MPG.city, xlab = "Horsepower", ylab = "MPG City", main = "MPG City vs Horsepower")

O R possibilita a mudança do símbolo que representa os pontos. Use o argumento pch. O R tem um conjunto de valores numéricos de 0 a 25, ONDE de 0 a 15 formas ocas e 16 a 25 formas preenchidas.

plot(Cars93$Horsepower, Cars93$MPG.city, xlab = "Horsepower", ylab = "MPG City", main = "MPG City vs Horsepower", pch=16)

Para configurar cada ponto com o número do cilindro em vez de símbolo:

plot(Cars93$Horsepower, Cars93$MPG.city, xlab = "Horsepower", ylab = "MPG City", main = "MPG City vs Horsepower", pch= as.character(Cars93$Cylinders))

7. Matriz do diagrama de dispersão

Visualizar relacionamento entre mais de 2 variáveis. Os nomes das variáveis estão nas células da diagonal principal. Cada célula fora da diagonal, mostra o diagrama de dispersão para sua própria variável de linha (eixo y) e sua variável de coluna (eixo x).

Para diagramar essa matriz é a função pairs.

Criar um dataframe que seja um subconjunto do Cars93.

A função subsetfaz isso:

cars.subset <- subset(Cars93, select = c(MPG.city,Price,Horsepower))

Para dar uma olhada, usar a função head.

head(cars.subset)
##   MPG.city Price Horsepower
## 1       25  15.9        140
## 2       18  33.9        200
## 3       20  29.1        172
## 4       19  37.7        172
## 5       22  30.0        208
## 6       22  15.7        110

E finalmente:

pairs(cars.subset)

8. Diagrama de caixa

boxplot(Cars93$Horsepower ~ Cars93$Cylinders, xlab = "Cylinders", ylab = "Horsepower")

Outra maneira:

boxplot(Horsepower ~ Cylinders, data = Cars93, xlab = "Cylinders", ylab = "Horsepower")

Referência

Schmuller, Joseph. Análise Estatística com R - Para leigos - Tradução da 2a edição. Alta Books Editora. 2019.