Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...

5.5 Medidas de centralización, dispersión y forma 45
> mad(Hermanos)
[1] 0
> IQR(Hermanos)
[1] 1
> diff(range(Hermanos))
[1] 5
Para obtener medidas de forma, necesitamos la librería moments:
> library(moments)
> skewness(Altura)
[1] -0.1437376
> kurtosis(Altura)
[1] 2.842092
Las medidas de forma para las variables asimétricas son:
> skewness(Hermanos)
[1] 1.531962
> kurtosis(Hermanos)
[1] 7.13868
Vemos como el coeficiente de asimetría es positivo, ya que la variable es asimétrica hacia
la derecha, mientras que el coeficiente de curtosis es mayor que en el caso de la variable
Altura. Con la función moment podemos obtener todo tipo de momentos, sean centrados
o no. Por ejemplo, para obtener los momentos terceros centrados y no centrados podemos
escribir:
> moment(Altura,order=3,central=TRUE)
[1] -39.79797
> moment(Altura,order=3,central=FALSE)
[1] 5263332
5.5.1. Gráficos basados en los cuartiles: el gráfico de caja
Por último, vemos el boxplot, que se puede obtener utilizando la función:
> boxplot(Peso)
> boxplot(Peso,notch = TRUE,col = "blue",main="Grafico de caja de
Peso")
> boxplot(Hermanos)
> boxplot(Hermanos,notch = TRUE,col = "blue",main="Grafico de caja de
Peso")
La primera línea es el mínimo entre el valor mínimo y Q1-1.5*IQR, la segunda es Q1,
la tercera es la mediana y la cuarta es el máximo entre el valor máximo y Q3+1.5*IQR.
Si hubiese “outliers” aparecerían como puntos antes o después de la primera y última
línea.