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Análisis gráfico

  • 23 de Julio de 2023
  • R
Análisis descriptivo Medidas de forma
### Analisis grafico en R ### 
### Nombre de datos: "x" 
#Grafica de dispersion 
plot(x, pch=25, col="blue", xlab="Tiempo", ylab= "Tabletas", main= "Grafico de Dispersion") 
#Histograma hist(x, main= "Histograma") hist(x, breaks=15, col="blue", main= "Histograma") #Boxplot boxplot(x,main= "Boxplot") boxplot(x, col="blue", main= "Boxplot")

##### Gráfico de dispersión para dos grupos de datos independientes
plot(x, pch=15, col="blue", xlab="No. de lámina", 
     ylim=(c(3,12)),
     ylab= "Espesor de la capa fotoresistente", 
     main= "Grafico de Dispersión")
points(y, pch = 15, col = "green")
grupos <- c("95 °C", "100 °C")
colores <- c("blue", "green")
legend("topright", legend = grupos, col = colores, 
       pch = 15, title = "Temperaturas")
#####
set.seed(10)
mu=10
sd=3
n=100
x=sort(rnorm(n,mu,sd))
hist(x, freq=FALSE, breaks=15, ylim=c(0,0.18)) #freq=TRUE histograma de freq absolutas
lines(x,dnorm(x,mu,sd), type="l", col="red", lwd=3)
lines(x,dnorm(x,mean(x), sd(x)), type="l", col="blue", lwd=3)
#lines(density(x), col=2, lwd=3)
#curve(dnorm(m, mean(m), sd(m)), from=min(m), to=max(m), add=T, col=3, lwd=3)

#Gris= Estimacion histograma de la densidad (sin rayitas) es un caso particular
# de la estimación Kernel de la función de densidad de probabilidad, empleando 
# un Kernel uniforme
#Azul=verdadera 
#Rojo=clasica

#R no gráfica el de frecuencias absolutas
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