Clase 17/07/2020

#Catalina Mednina

# Importar datos
anscombe <- read.csv2("D:/OneDrive - CELSIA S.A E.S.P/Universidad/7. Comunicacion de Analisis/Visualizacion de datos/Data/anscombe.csv")
View(anscombe)

#convertir la variable set a categorica
anscombe$Set <- as.factor(anscombe$Set)
str(anscombe)

## 'data.frame':    44 obs. of  3 variables:
##  $ Set: Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ X  : int  10 8 13 9 11 14 6 4 12 7 ...
##  $ Y  : num  8.04 6.95 7.58 8.81 8.33 ...

#convertir el dataset a subsets
uno <- subset(anscombe, Set=="1")
dos <- subset(anscombe, Set=="2")
tres <- subset(anscombe, Set=="3")
cuatro <- subset(anscombe, Set=="4")

#Calcular estadisticas descriptivas para el sub set "uno"
XProm <- mean(uno$X)
YProm <- mean (uno$Y)
Xvar <- var(uno$X)
Yvar <- var(uno$Y)
Corr <- cor(uno$X, uno$Y)

# Se guardan en un dataset
SummaryStats <- data.frame(XProm, YProm, Xvar, Yvar, Corr)
SummaryStats

##   XProm    YProm Xvar     Yvar      Corr
## 1     9 7.500909   11 4.127269 0.8164205

#Calcular estadisticas descriptivas para el sub set "dos"
XProm <- mean(dos$X)
YProm <- mean (dos$Y)
Xvar <- var(dos$X)
Yvar <- var(dos$Y)
Corr <- cor(dos$X, dos$Y)

# Se guardan en un dataset
SummaryStats <- data.frame(XProm, YProm, Xvar, Yvar, Corr)
SummaryStats

##   XProm    YProm Xvar     Yvar      Corr
## 1     9 7.500909   11 4.127629 0.8162365

#Calcular estadisticas descriptivas para el sub set "tress"
XProm <- mean(tres$X)
YProm <- mean (tres$Y)
Xvar <- var(tres$X)
Yvar <- var(tres$Y)
Corr <- cor(tres$X, tres$Y)

# Se guardan en un dataset
SummaryStats <- data.frame(XProm, YProm, Xvar, Yvar, Corr)
SummaryStats

##   XProm YProm Xvar    Yvar      Corr
## 1     9   7.5   11 4.12262 0.8162867

#Calcular estadisticas descriptivas para el sub set "cuatro"
XProm <- mean(cuatro$X)
YProm <- mean (cuatro$Y)
Xvar <- var(cuatro$X)
Yvar <- var(cuatro$Y)
Corr <- cor(cuatro$X, cuatro$Y)

# Se guardan en un dataset
SummaryStats <- data.frame(XProm, YProm, Xvar, Yvar, Corr)
SummaryStats

##   XProm    YProm Xvar     Yvar      Corr
## 1     9 7.500909   11 4.123249 0.8165214

library(ggplot2)
# Canvas sobre el que vamos a dibujar
plotAns <- ggplot(anscombe,aes(X,Y, color = Set))

# Diagrama de lineas
plotAns <- plotAns + geom_line()
# Regresion lineal
plotAns <- plotAns + geom_smooth(method=lm, se=FALSE)
# promedio X
plotAns <- plotAns + geom_vline (aes ( xintercept = SummaryStats[1,1]))
# promedio Y
plotAns <- plotAns + geom_hline (aes ( yintercept = SummaryStats[1,2]))
plotAns

## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

library(ggplot2)
# Canvas sobre el que vamos a dibujar
plotAns <- ggplot(anscombe,aes(X,Y))
# Diagrama de dispersion
plotAns <- plotAns + geom_point()
# Regresion lineal
plotAns <- plotAns + geom_smooth(method=lm, se=FALSE)
# promedio X
plotAns <- plotAns + geom_vline (aes ( xintercept = SummaryStats[1,1]))
# promedio Y
plotAns <- plotAns + geom_hline (aes ( yintercept = SummaryStats[1,2]))
# facetas
plotAns <- plotAns + facet_grid(. ~ Set)
plotAns

## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'