R dispone de múltiples posibilidades a la hora de realizar gráficos. De hecho, bajo mi punto de vista, puede ser una de las herramientas estadísticas más potentes al respecto; además, es gratuita y existe una comunidad detrás que pone a nuestra disposición múltiples manuales y documentación. Debido al gran material existente, este capítulo sólo será una pequeña introducción a sus posibilidades; en sucesivas entregas veremos nuevas funciones y nuevos gráficos más aplicados a ejemplos reales.
Como inicio de nuestro ejemplo, vamos a crear dos vectores de datos:
ejex <- c(1, 2, 3, 4, 5)
ejey <- c(2, 3, 4, 5, 8)
plot(ejex, ejey)
Generamos un gráfico muy básico de dos ejes. Con ello podremos pintar funciones, por ejemplo $f(x) = x^3$:
ejex <- seq(-10, 10, length = 20)
cubo <- function(x) (x^3)
plot(ejex, cubo(ejex), type = "l")
Con la función seq generamos un vector secuencial de longitud 20 que va desde -10 a 10. Creamos la función cubo que simplemente eleva al cubo un parámetro. Con plot, para cada valor de $x$ vemos su valor elevado a 3; con type = "l" indicamos que el gráfico ha de representar líneas. Obtenemos el siguiente gráfico:
Podemos obtener gráficos en 3 dimensiones:
# Usamos un vector y para la cuadrícula
ejey <- seq(-10, 10, length = 20)
persp(ejex, ejey, outer(ejex, ejey, function(x, y) x^3))
Hemos creado un gráfico de 3 dimensiones con la función persp con parámetros: eje $x$, eje $y$ y la superficie.
Las funciones gráficas más empleadas en R serán:
datos <- c(1, 34, 56, 5, 43, 76, 6, 53, 63, 12)
pie(datos)
hist(datos, nclass = 3)
barplot(datos)
boxplot(datos)
A estos gráficos podemos añadirles títulos, pies de página, modificarles los colores… Para descubrir todas las posibilidades de cada función, recordad que tenéis la ayuda: ?nombre_de_la_funcion. Y por supuesto, si tenéis cualquier duda o sugerencia: rvaquerizo@analisisydecision.es.