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Primero demostraremos como establecer relaciones mediante diagramas de dispersión

data(mtcars)
names(mtcars)

 [1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"  
[10] "gear" "carb"

ggplot (data=mtcars, aes(x=hp , y= qsec ))+
  geom_point(aes(color=vs,size=gear))

El diagrama resultante es bueno pero entre más factores se incluyen más complicado de leer el diagrama

Si queremos ver en diagramas simples la función pairs() nos permite automatizar el proceso . Aunque el resultado no de lo mejor

pairs(mtcars[1:4], main = "ANALISIS MTCARS ",
      pch = 21, bg = c("red", "green3", "blue")[unclass(mtcars$mpg)])

El gráfico anterior presenta una serie de mapeos en tamaño, color,y puede tener otras más, esto hace que el programa sea dificil de digerir Una alternativa sería definir pequeños múltiples

ggplot (data=mtcars, aes(x=hp , y= qsec ))+
  geom_point(aes(color=vs,size=gear))+
  facet_wrap(~vs+gear)

Esos diagramas funcionana bien porque se puede observar la relación entre variables pero el problema es que la cantidad de multiples es directamente prporcional con la la cantidad de niveles de cada factor. Si tenemos 3 factores y cada uno tiene 4 niveles tendremos ya 12 gráficos.

En estos puede resultar útil realizar una reducción de dimensiones, por ejemplo, en forma de análisis de componentes principales , pero para esto necesitamos encontrar las relaciones entre variables Otra vez si hacemos una matriz de correlacion de 4 variables tendremos 16 valores y la mejor forma de graficarlos es mediante un diagrama de calor CALCULAMOS LA MATRIZ DE CORRELACION

cor_mat <- round(cor(mtcars),2)
head(cor_mat)

       mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear
mpg   1.00 -0.85 -0.85 -0.78  0.68 -0.87  0.42  0.66  0.60  0.48
cyl  -0.85  1.00  0.90  0.83 -0.70  0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49
disp -0.85  0.90  1.00  0.79 -0.71  0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56
hp   -0.78  0.83  0.79  1.00 -0.45  0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13
drat  0.68 -0.70 -0.71 -0.45  1.00 -0.71  0.09  0.44  0.71  0.70
wt   -0.87  0.78  0.89  0.66 -0.71  1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58
      carb
mpg  -0.55
cyl   0.53
disp  0.39
hp    0.75
drat -0.09
wt    0.43