library(GGally)
## Loading required package: ggplot2
## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2
library(fields)
## Loading required package: spam
## Loading required package: dotCall64
## Loading required package: grid
## Spam version 2.6-0 (2020-12-14) is loaded.
## Type 'help( Spam)' or 'demo( spam)' for a short introduction
## and overview of this package.
## Help for individual functions is also obtained by adding the
## suffix '.spam' to the function name, e.g. 'help( chol.spam)'.
##
## Attaching package: 'spam'
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## backsolve, forwardsolve
## Loading required package: viridis
## Loading required package: viridisLite
## See https://github.com/NCAR/Fields for
## an extensive vignette, other supplements and source code
library(CCA)
## Loading required package: fda
## Loading required package: splines
## Loading required package: Matrix
##
## Attaching package: 'Matrix'
## The following object is masked from 'package:spam':
##
## det
## Loading required package: fds
## Loading required package: rainbow
## Loading required package: MASS
## Loading required package: pcaPP
## Loading required package: RCurl
##
## Attaching package: 'fda'
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## matplot
library(vegan)
## Loading required package: permute
## Loading required package: lattice
##
## Attaching package: 'lattice'
## The following object is masked from 'package:fda':
##
## melanoma
## This is vegan 2.5-7
clima<-read.table("CLIMA.csv",sep=";")
agua<-read.table("AGUA.csv",sep=";")
colnames(agua)<-c("Produccion de agua [miles de m3]","Caudal Promedio [m3/s]")
colnames(clima)<-c("Humedad [%]","Temperatura [C]","Precipitacion [mm]")
clima
## Humedad [%] Temperatura [C] Precipitacion [mm]
## 1 73.08 23.5 136
## 2 68.50 24.5 134
## 3 68.30 26.5 144
## 4 74.20 24.0 146
## 5 74.80 28.0 161
## 6 73.30 24.0 146
## 7 76.60 25.0 142
## 8 75.00 27.5 147
## 9 67.00 25.5 139
## 10 69.80 25.5 142
## 11 80.00 28.0 155
## 12 58.00 29.0 157
## 13 76.00 27.0 151
## 14 68.00 30.0 165
agua
## Produccion de agua [miles de m3] Caudal Promedio [m3/s]
## 1 12666.5 25.60
## 2 49344.9 57.03
## 3 17259.4 2.96
## 4 3335.1 1.93
## 5 31390.6 10.41
## 6 177522.5 7.86
## 7 12592.4 1.92
## 8 12088.5 2.94
## 9 5520.0 2.94
## 10 8366.0 7.86
## 11 14627.8 2.94
## 12 15266.2 19.01
## 13 488.3 30.65
## 14 10655.4 12.59
#gráficas la correlación dentro de cada conjunto de variables
ggpairs(agua, title = "Disponibilidad de Agua")
ggpairs(clima, title = "Variables climaticas")
#Para ambas variables
deptos <-cbind(agua,clima)
ggduo(deptos,columnsX = 1:2,columnsY = 3:5,
types = list(continuous = "smooth_lm"),
title = "Correlación entre variables Disponibilidad de agua y climaticas",
xlab = "Disponibilidad de agua",
ylab = "Clima"
)
#Correlacion canónica
mat_cor <-matcor(clima,agua)
mat_cor
## $Xcor
## Humedad [%] Temperatura [C] Precipitacion [mm]
## Humedad [%] 1.0000000 -0.2328675 -0.0316424
## Temperatura [C] -0.2328675 1.0000000 0.8582134
## Precipitacion [mm] -0.0316424 0.8582134 1.0000000
##
## $Ycor
## Produccion de agua [miles de m3]
## Produccion de agua [miles de m3] 1.00000000
## Caudal Promedio [m3/s] 0.06499496
## Caudal Promedio [m3/s]
## Produccion de agua [miles de m3] 0.06499496
## Caudal Promedio [m3/s] 1.00000000
##
## $XYcor
## Humedad [%] Temperatura [C] Precipitacion [mm]
## Humedad [%] 1.00000000 -0.2328675 -0.0316424
## Temperatura [C] -0.23286755 1.0000000 0.8582134
## Precipitacion [mm] -0.03164240 0.8582134 1.0000000
## Produccion de agua [miles de m3] 0.04891149 -0.3237990 -0.0819561
## Caudal Promedio [m3/s] -0.22663732 -0.1441890 -0.2664593
## Produccion de agua [miles de m3]
## Humedad [%] 0.04891149
## Temperatura [C] -0.32379901
## Precipitacion [mm] -0.08195610
## Produccion de agua [miles de m3] 1.00000000
## Caudal Promedio [m3/s] 0.06499496
## Caudal Promedio [m3/s]
## Humedad [%] -0.22663732
## Temperatura [C] -0.14418899
## Precipitacion [mm] -0.26645934
## Produccion de agua [miles de m3] 0.06499496
## Caudal Promedio [m3/s] 1.00000000
cca1<- cc(clima,agua)
cca1
## $cor
## [1] 0.5406224 0.3512802
##
## $names
## $names$Xnames
## [1] "Humedad [%]" "Temperatura [C]" "Precipitacion [mm]"
##
## $names$Ynames
## [1] "Produccion de agua [miles de m3]" "Caudal Promedio [m3/s]"
##
## $names$ind.names
## [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10" "11" "12" "13" "14"
##
##
## $xcoef
## [,1] [,2]
## Humedad [%] 0.03962886 -0.12178929
## Temperatura [C] 1.02617386 -0.13484922
## Precipitacion [mm] -0.19176731 -0.06135089
##
## $ycoef
## [,1] [,2]
## Produccion de agua [miles de m3] -2.159631e-05 5.064997e-06
## Caudal Promedio [m3/s] 1.873354e-02 6.156034e-02
##
## $scores
## $scores$xscores
## [,1] [,2]
## [1,] -0.59516198 0.90250438
## [2,] 0.63304631 1.44815188
## [3,] 0.75979521 0.58930237
## [4,] -1.95536378 0.08516684
## [5,] -0.70340058 -1.44756700
## [6,] -1.99102975 0.19477720
## [7,] -0.06701143 -0.09657309
## [8,] 1.47618053 -0.54558774
## [9,] 0.64094035 1.18923212
## [10,] 0.17659925 0.66416945
## [11,] 0.65327333 -1.71276592
## [12,] 0.42407764 0.70904735
## [13,] 0.23565324 -0.84535599
## [14,] 0.31240167 -1.13450187
##
## $scores$yscores
## [,1] [,2]
## [1,] 0.528777048 0.6851461
## [2,] 0.325453929 2.8057636
## [3,] 0.005460003 -0.6853170
## [4,] 0.286878019 -0.8192507
## [5,] -0.160156968 -0.1551180
## [6,] -3.363837967 0.4280607
## [7,] 0.086767122 -0.7729781
## [8,] 0.116757715 -0.7127388
## [9,] 0.258613107 -0.7460082
## [10,] 0.289319009 -0.4287164
## [11,] 0.061918193 -0.6998773
## [12,] 0.349179084 0.2926309
## [13,] 0.886385659 0.9343433
## [14,] 0.328486048 -0.1259402
##
## $scores$corr.X.xscores
## [,1] [,2]
## Humedad [%] -0.210574015 -0.5866762
## Temperatura [C] 0.506539092 -0.6044372
## Precipitacion [mm] 0.004108974 -0.7806033
##
## $scores$corr.Y.xscores
## [,1] [,2]
## Produccion de agua [miles de m3] -0.5172045 0.1022682
## Caudal Promedio [m3/s] 0.1234430 0.3420003
##
## $scores$corr.X.yscores
## [,1] [,2]
## Humedad [%] -0.113841025 -0.2060877
## Temperatura [C] 0.273846370 -0.2123268
## Precipitacion [mm] 0.002221403 -0.2742105
##
## $scores$corr.Y.yscores
## [,1] [,2]
## Produccion de agua [miles de m3] -0.9566835 0.2911301
## Caudal Promedio [m3/s] 0.2283349 0.9735826
#Gráficos de correspondencia canónica
img.matcor(mat_cor, type = 2)
plt.cc(cca1,var.label=T)
cca2<- cca(clima,agua)
cca2
## Call: cca(X = clima, Y = agua)
##
## Inertia Proportion Rank
## Total 2.146e-03 1.000e+00
## Constrained 6.573e-05 3.063e-02 2
## Unconstrained 2.080e-03 9.694e-01 2
## Inertia is scaled Chi-square
##
## Eigenvalues for constrained axes:
## CCA1 CCA2
## 6.537e-05 3.500e-07
##
## Eigenvalues for unconstrained axes:
## CA1 CA2
## 0.0020012 0.0000789
plot(cca2)
estim.regul(clima, agua, grid1 = NULL, grid2 = NULL, plt = TRUE)
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in xscore[i] <- t(X[i, ]) %*% res$xcoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
## Warning in yscore[i] <- t(Y[i, ]) %*% res$ycoef[, 1]: número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo
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