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

5.6 Gráficos para multiples variables 47
> hist2d(Peso,Altura,nbins=c(7,7),xlab="Peso",ylab="Altura",
main="Histograma bidimensional",col=c("white",heat.colors(12)[12:1]))
Grafico de dispersion
Histograma
bidimensional
Grafico de dispersion
Histograma bidimensional
Altura
160 165 170 175 180 185
Altura
160 165 170 175 180 185
Altura
160 165 170 175 180 185
Altura
160 165 170 175 180 185
50 60 70 80 90
50 60 70 80 90
50 60 70 80 90
50 60 70 80 90
Peso
Peso
Peso
Peso
Figura 5.5: Gráficos para multiples variables (función hist2d).
Una manera de verlo en tres dimensiones es la siguiente. En primer lugar escribimos:
> h2d=hist2d(Peso,Altura,show=FALSE,nbins=c(7,7))
> h2d
Comprobamos como con esta función también podemos obtener una tabla de frecuencia
bidimensional de dos variables. Además, podemos obtener las frecuencias relativas
dividiendo por el número de datos.
> h2d$counts/44
A continuación, para poder ver un gráfico que si bien no es exactamente un histograma
en tres dimensiones, es lo más parecido que podemos obtener:
> persp(h2d$x,h2d$y,h2d$counts,xlab="Peso",ylab="Altura",zlab="frecuencias
absolutas",ticktype="detailed",theta=30,phi=30,col="lightblue",shade=0.75)
Aquí podemos ir cambiando el ángulo de vista de las variables (theta) y la inclinación
del gráfico (phi). Por ejemplo,
> persp(h2d$x,h2d$y,h2d$counts,xlab="Peso",ylab="Altura",zlab="frecuencias
absolutas",ticktype="detailed",theta=-30,phi=30,col="lightblue",shade=0.75)
También podemos incluir colores para distinguir grupos de datos. Por ejemplo, podemos
hacer un gráfico de dispersión entre dos variables añadiendo colores dependiendo
de si el alumno es hombre o mujer: