histogramR

Wed, 09 May 2018 17:21:39 -0500

En el módulo de estadística computacional de la maestría en Estadística Aplicada de la Universidad del Norte, tuve la oportunidad de desarrollar un paquete para R que produce tablas de distribución de frecuencias, histogramas y polígonos de frecuencia con dplyr y ggplot2. Utilizar estos paquetes permiten gran versatilidad en las salidas de las funciones, por ejemplo, usar tuberías (pipes) para hacer modificaciones en los marcos de datos cuando se producen tablas de frecuencias o capas de ggplot2 para las gráficas.

Debido a que el paquete es producto de una actividad académica y no de una necesidad personal, los resultados que genera son relativamente triviales a lo que un usuario de R pueda necesitar; por lo tanto, no dejará de ser un ejercicio para mejorar el desarrollo de paquetes para R. Sin embargo, en caso de resultar útil de alguna forma, cualquier tipo de freedback será bienvenido.

El paquete histogramR se puede descargar desde el siguiente repositorio de Github https://github.com/rodianf/histogramR. Las instrucciones de instalación y algunos ejemplos también se pueden consultar desde el documento Readme del repositorio. El camino a seguir será mejorar la eficiencia de las funciones y seguir aprendiendo en el proceso.

A continuación algunos ejemplos de lo que histogramR puede hacer.

library(histogramR)
library(knitr)

estatura <- rnorm(80, 160, 10)

tab_freq(estatura) %>% 
  rename(Frecuencia = f,
         "Frecuencia relativa" = rf,
         "Frecuencia acumulada" = cf,
         "Frecuencia relativa acumulada" = crf) %>% 
  kable()

estatura	Frecuencia	Frecuencia relativa	Frecuencia acumulada	Frecuencia relativa acumulada
[130, 135)	1	0.0125	1	0.0125
[140, 145)	3	0.0375	4	0.0500
[145, 150)	10	0.1250	14	0.1750
[150, 155)	15	0.1875	29	0.3625
[155, 160)	13	0.1625	42	0.5250
[160, 165)	15	0.1875	57	0.7125
[165, 170)	6	0.0750	63	0.7875
[170, 175)	11	0.1375	74	0.9250
[175, 180)	3	0.0375	77	0.9625
[180, 185]	3	0.0375	80	1.0000

plot_freq(estatura, nclass = "FD")
plot_freq(estatura, nclass = "FD", density = TRUE, cfp = TRUE)

comparacion <- nc_comp(estatura)

summary(comparacion)

## Class number methods comparison.
## 
##    method nclasses
## 1 Sturges        8
## 2      FD        8
## 3   scott        6
## 
## Summary of input vector:
## 
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   134.1   152.1   158.9   159.8   166.5   184.3

ggplot(comparacion)

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