Dibujar histograma con escala logarítmica en R (3 ejemplos)
A veces, es útil transformar la escala de un histograma para que sea más legible. Una forma común de hacer esto es usar una escala logarítmica.
En este artículo, aprenderás cómo dibujar un histograma con una escala logarítmica en R utilizando el paquete ggplot2.
1. Se puede dibujar un histograma en R con escala logarítmica usando la función «log10» de la siguiente manera:
> hist(x, breaks = «log10»)
2. Otro ejemplo sería:
> x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
> y <- c(5,6,7,8,9,10,11,12,13,14)
>
> hist(log10(x), breaks = «log10», main = «Histograma de x»)
>
> hist(log10(y), breaks = «log10», main = «Histograma de y»)
3. En R, se puede dibujar un histograma en escala logarítmica de la siguiente manera:
> x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
>
> hist(log10(x), breaks = «log10», main = «Histograma de x»)
¿Cómo puedo crear un histograma con escala logarítmica en RStudio?
RStudio es un IDE (entorno de desarrollo integrado) para el lenguaje de programación R. RStudio está disponible en versión gratuita y de código abierto bajo la licencia GPL-3.
RStudio tiene varias características útiles, como:
– Un editor de código con resaltado de sintaxis, completado de código, un depurador y refactorización de código.
– Una consola de R integrada.
– Un entorno de gestión de paquetes, que permite instalar, actualizar y eliminar paquetes de R.
– Un visualizador de objetos, que permite explorar objetos en el workspace de R.
– Un panel de historia, que muestra el código que se ha ejecutado en la consola de R.
– Una vista de salida, que muestra la salida de código R en formato HTML, Markdown o texto.
RStudio también tiene características avanzadas, como:
– Un soporte para proyectos de R, que permite organizar y documentar el código R.
– Un soporte para notebooks de R, que permite combinar código, texto, gráficos y resultados en un documento HTML.
– Un soporte para la visualización de ggplot2, que permite crear y editar gráficos ggplot2 interactivamente.
– Un soporte para la visualización de tablas, que permite explorar y editar tablas de datos interactivamente.
– Un soporte para la creación de dashboards, que permite combinar código, texto, gráficos y resultados en un documento HTML.
Los gráficos de R con escala logarítmica: ¿qué son y cómo crearlos?
Los gráficos de R con escala logarítmica son un tipo de gráfico que se utiliza para visualizar datos que tienen un rango de valores muy grande. En un gráfico de R con escala logarítmica, los valores se representan en una escala en la que cada unidad representa una multiplicación de 10. Esto hace que los datos se vean mejor en un gráfico de R con escala logarítmica, ya que se pueden ver los valores más grandes y más pequeños en el mismo gráfico. Para crear un gráfico de R con escala logarítmica, se puede utilizar el comando plot() de R.
Cómo ajustar una función de densidad de probabilidad a un histograma con escala logarítmica en R
Cómo ajustar una función de densidad de probabilidad a un histograma con escala logarítmica en R
R ofrece muchas formas de ajustar una función de densidad de probabilidad a un histograma. En este ejemplo, usaremos la función «densidad» para ajustar una función de densidad de probabilidad Gaussiana a un histograma.
Primero, cargamos algunos datos para trabajar. En este ejemplo, usaremos un conjunto de datos que contiene la altura de personas en una muestra aleatoria.
datos <- c(1.56, 1.62, 1.64, 1.71, 1.73, 1.74, 1.76, 1.77, 1.78, 1.79, 1.8, 1.81, 1.82, 1.83, 1.84, 1.85, 1.86, 1.87, 1.88, 1.89, 1.9, 1.91, 1.92, 1.93, 1.94, 1.95, 1.96, 1.97, 1.98, 1.99, 2, 2.01, 2.02, 2.03, 2.04, 2.05, 2.06, 2.07, 2.08, 2.09, 2.1, 2.11, 2.12, 2.13, 2.14, 2.15, 2.16, 2.17, 2.18, 2.19, 2.2, 2.21, 2.22, 2.23, 2.24, 2.25, 2.26, 2.27, 2.28, 2.29, 2.3, 2.31, 2.32, 2.33, 2.34, 2.35, 2.36, 2.37, 2.38, 2.39, 2.4, 2.41, 2.42, 2.43, 2.44, 2.45, 2.46, 2.47, 2.48, 2.49, 2.5, 2.51, 2.52, 2.53, 2.54, 2.55, 2.56, 2.57, 2.58, 2.59, 2.6, 2.61, 2.62, 2.63, 2.64, 2.65, 2.66, 2.67, 2.68, 2.69, 2.7, 2.71, 2.72, 2.73, 2.74, 2.75, 2.76, 2.77, 2.78, 2.79, 2.8, 2.81, 2.82, 2.83, 2.84, 2.85, 2.86, 2.87, 2.88, 2.89, 2.9, 2.91, 2.92, 2.93, 2.94, 2.95, 2.96, 2.97, 2.98, 2.99, 3, 3.01, 3.02, 3.03, 3.04, 3.05, 3.06, 3.07, 3.08, 3.09, 3.1, 3.11, 3.12, 3.13, 3.14, 3.15, 3.16, 3.17, 3.18, 3.19, 3.2, 3.21, 3.22, 3.23, 3.24, 3.25, 3.26, 3.27, 3.28, 3.29, 3.3, 3.31, 3.32, 3.33, 3.34, 3.35, 3.36, 3.37, 3.38, 3.39, 3.4, 3.41, 3.42, 3.43, 3.44, 3.45, 3.46, 3.47, 3.48, 3.49, 3.5, 3.51, 3.52, 3.53, 3.54, 3.55, 3.56, 3.57, 3.58, 3.59, 3.6, 3.61, 3.62, 3.63, 3.64, 3.65, 3.66, 3.67, 3.68, 3.69, 3.7, 3.71, 3.72, 3.73, 3.74, 3.75, 3.76, 3.77, 3.78, 3.79, 3.8, 3.81, 3.82, 3.83, 3.84, 3.85, 3.86, 3.87, 3.88, 3.89, 3.9, 3.91, 3.92, 3.93, 3.94, 3.95, 3.96, 3.97, 3.98, 3.99, 4, 4.01, 4.02, 4.03, 4.04, 4.05, 4.06, 4.07, 4.08, 4.09, 4.1, 4.11, 4.12, 4.13, 4.14, 4.15, 4.16, 4.17, 4.18, 4.19, 4.2, 4.21, 4.22, 4.23, 4.24, 4.25, 4.26, 4.27
En el artículo se presentan 3 ejemplos de como dibujar un histograma utilizando la escala logarítmica en R. Lo más importante a resaltar es que hay que utilizar la función «log10» para transformar la escala y así poder visualizar mejor los datos.
1. Para dibujar un histograma con escala logarítmica en R, primero debemos crear una función de transformación de datos que transforme los datos en valores logarítmicos. Esto se puede hacer a través de la función ‘log()’. A continuación, podemos usar la función ‘hist()’ para dibujar el histograma.
2. Otra forma de dibujar un histograma con escala logarítmica en R es a través de la función ‘ggplot2’. Esta función permite especificar un eje de escala logarítmica a través de la opción ‘scale_x_log10()’. A continuación, podemos dibujar el histograma con la función ‘geom_histogram()’.
3. Finalmente, también podemos dibujar un histograma con escala logarítmica en R usando la función ‘plot()’. En este caso, debemos especificar el argumento ‘log=»y»‘ para indicar que el eje y debe estar en escala logarítmica. A continuación, podemos añadir los datos que queremos representar en el histograma mediante la función ‘points()’.
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
