El polígono de frecuencia es una representación gráfica de los datos de una variable en una muestra. Se trata de un diagrama de barras en el que cada barra representa un intervalo de valores de la variable. El polígono de densidad es una representación gráfica de la función de densidad de una variable. Se trata de un diagrama de barras en el que cada barra representa un intervalo de valores de la variable.
La función de densidad de probabilidad de un polígono es una función matemática que describe la probabilidad de que un punto aleatorio caiga dentro de un polígono. La función de densidad de probabilidad de un polígono puede ser representada gráficamente como una gráfica de frecuencia o como una gráfica de densidad.
El tipo de información que se puede obtener de un gráfico de frecuencia y densidad para un polígono de R es la siguiente:
El tipo de información que se puede obtener de un gráfico de frecuencia y densidad para un polígono de R es la siguiente:
- La frecuencia absoluta de un valor es el número de veces que se observa ese valor en el conjunto de datos. La frecuencia relativa de un valor es la frecuencia absoluta de ese valor dividida por el número total de valores en el conjunto de datos. La frecuencia acumulada de un valor es el número de valores en el conjunto de datos que son iguales o inferiores a ese valor.
- La densidad de un valor es la frecuencia relativa de ese valor multiplicada por el número total de valores en el conjunto de datos. La densidad acumulada de un valor es el número de valores en el conjunto de datos que son iguales o inferiores a ese valor, dividido por el número total de valores en el conjunto de datos.
¿Cómo se diferencian los gráficos de frecuencia y densidad en una función de R?
Los gráficos de frecuencia sirven para representar la cantidad de veces que se produce un valor en un conjunto de datos. En cambio, los gráficos de densidad sirven para representar la probabilidad de que se produzca un valor en un conjunto de datos.
¿Qué tipos de datos son los más adecuados para representar en un gráfico de frecuencia y densidad con una función de R?
los tipos de datos más adecuados para representar en un gráfico de frecuencia y densidad con una función de R son aquellos que se pueden medir con una medición y que se pueden agrupar en categorías. Estos datos pueden ser numéricos o categóricos.
La función polygon() se usa en R para dibujar gráficos de frecuencia y densidad. Esta función tiene varios argumentos que se pueden usar para personalizar el gráfico. A continuación se presentan 6 ejemplos de código que muestran cómo usar la función polygon() en R.
La función R polígono se usa para dibujar polígonos en R. Se puede usar para dibujar un polígono en un gráfico de frecuencia o densidad. La sintaxis de la función es la siguiente:
polígono(x, y, col = «black», border = NA, lty = «solid», lwd = 1,…)
Donde x es un vector de valores x para los vértices del polígono, y es un vector de valores y para los vértices del polígono, col es el color del polígono, border es el color del borde del polígono, lty es el tipo de línea del borde del polígono, lwd es el grosor de la línea del borde del polígono, y … son argumentos adicionales.
Ejemplos de uso de la función R polígono:
#Dibujar un polígono en un gráfico de frecuencia
x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) y <- c(2,4,6,8,10,12,14,16,18,20) polígono(x, y, col = "red") #Dibujar un polígono en un gráfico de densidad x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) y <- c(2,4,6,8,10,12,14,16,18,20) polígono(x, y, col = "blue", border = "black")
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.