data(iris)
head(iris)
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
require(ggplot2)
require(plotly)
p1=ggplot(data = iris,aes(x=Sepal.Length))
p1+geom_histogram()+theme_bw()

Aquí podemos observar un histograma con distribución asimétrica de los datos correspondientes a la longitud del sepalo

p2=ggplot(data = iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))
p2+geom_point()+theme_bw()

Aquí observamos un diagrama de puntos con la longitud y el ancho del sepalo, en el eje X y Y respectivamente

p2=ggplot(data = iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width,color=Species))
p2+geom_point()+theme_bw()

Aquí observamos el mismo diagrama de puntos anteriormente mencionado ahora con distincion por colores para cada especie

p2=ggplot(data = iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width,color=Species))
p2+geom_point()+theme_bw()+geom_smooth(method= "lm")

aquí observamos que la linea de tendencia tiene un comportamiento directo para la setosa, mientras que para la especie versicolor y virgnicia la pendiente no es muy clara pues hay más dispersión.

p3=ggplot(data = iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length,fill=Species))
p3+geom_boxplot()+theme_bw()

Acá podemos apreciar los cuartiles de las medidas de sepalo para cada especie. vale la mena destacar que la especie virginica fue la que tuvo observaciones más altas, por tanto longitudes de sepalo mayores.