En R trabajaremos con objetos y funciones. En capítulos anteriores hemos empezado a crear objetos, fundamentalmente vectores y matrices. En la presente entrega vamos a estudiar las funciones básicas de estadística descriptiva.

Como funciones de medida de tendencia y localización tendremos:

alturas<- scan() #creamos el objeto alturas con 11 observaciones

1: 1.75 1.67 1.89 1.78 1.54 1.90 1.87
8: 1.67 1.76 1.75 1.90
12:
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mean(alturas)

1.770909

median(alturas)

1.76

min(alturas)

1.54

max(alturas)

1.9

quantile(alturas) #cuartiles

 0%   25%   50%   75%  100%
1.54 1.71 1.76 1.88 1.90

IQR(alturas) #rango intercuartílico

0.17

Como funciones de medida de dispersión tenemos:

var(alturas) #cuasivarianza

0.01320909

sd(alturas) #desviación estándar

0.1149308

Si deseamos la varianza hemos de crear en R una función que nos calcule $(n-1)/n] · ext{cuasivarianza}$:

varianza<-function(x) { ((length(x)-1)/length(x))*var(x) } #creamos la función varianza

varianza(alturas)

0.01200826

Para crear funciones en R empleamos function( <parametro1>,…<parametroN>) y para llamarla hacemos lo mismo que hacemos con las funciones habituales. Esta es la forma de programar con R. Del mismo modo si deseamos medir el coeficiente de curtosis (momento de orden 4) para medir la asimetría hemos de crear la función:

kurtosis=function(x) {

m4=mean((x-mean(x))^4)

kurt=m4/(sd(x)^4)-3

kurt}

kurtosis(alturas)

-0.9660813

Con todo lo visto anteriormente podemos crear una función que nos haga un pequeño análisis descriptivo de un vector:

descriptivos<-function(x){


desc<-c(mean(x),varianza(x),min(x),max(x),quantile(x),kurtosis(x))

nom<-c("Media","Varianza","Mínimo","Máximo","Cuantil 0","Cuantil 25","Cuantil 50","Cuantil 75",

"Cuantil 100", "Kurtosis")

names(desc)<-nom

desc}

descriptivos(alturas)

 Media  Varianza   Mínimo   Máximo Cuantil 0 Cuantil 25 Cuantil 50 Cuantil 75 Cuantil 100  Kurtosis
1.77090909 0.01200826 1.54000000 1.90000000 1.54000000 1.71000000 1.76000000 1.88000000 1.90000000 -0.96608127

Creamos la función descriptivos que recibirá un parámetro vector. Obtenemos algunas medidas descriptivas que almacenamos en otro vector y asignamos los nombres de los valores con la función names , por último simplemente vemos el vector.

Comenzamos a familiarizarnos con el uso de vectores y funciones en R. En la siguiente entrega empezaremos a crear estructuras de datos más complejas y realizaremos operaciones con vectores para tomar contacto con los operadores matemáticos y lógicos. Por supuesto, si tenéis alguna duda o sugerencia, estoy en rvaquerizo@analisisydecision.es