Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...
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Capítulo 7<br />
Transformaciones <strong>de</strong> variables<br />
aleatorias<br />
7.1. Introducción<br />
Tanto <strong>en</strong> variables discretas como <strong>en</strong> continuas a veces vamos a t<strong>en</strong>er que realizar<br />
transformaciones por múltiples causas. En este breve capítulo vamos a ver las dos transformaciones<br />
más usuales: la tipificación y la transformación <strong>de</strong> Box-Cox.<br />
7.2. Tipificación<br />
La transformación más habitual <strong>de</strong> los datos es lo que llamamos la tipificación. La<br />
tipificación <strong>de</strong> una variable consiste <strong>en</strong> restar la media y dividir por la <strong>de</strong>sviación típica.<br />
Es <strong>de</strong>cir, si t<strong>en</strong>go la variable formada por los datos x 1 , . . .,x n , <strong>en</strong>tonces po<strong>de</strong>mos <strong>de</strong>finir<br />
los datos z 1 , . . .,z n como sigue:<br />
z i = x i − x<br />
s x<br />
.<br />
De esta manera, z = 0 y s z = 1. Hacer la tipificación <strong>en</strong> R es muy simple. Importamos<br />
los datos:<br />
> datos.alumnos=read.csv2("d:/temp/alumnos0607.csv",<strong>de</strong>c=",")<br />
> datos.alumnos=read.table("d:/temp/alumnos0607.txt",<strong>de</strong>c=",",hea<strong>de</strong>r=TRUE)<br />
> attach(datos.alumnos)<br />
> IMC<br />
[1] 27.68166 19.71332 19.69267 17.30104 17.99816 18.93700<br />
22.46003 20.04745 26.72993 22.53086 30.32334 24.07407<br />
.......<br />
> IMC.tip=(IMC-mean(IMC))/sd(IMC)<br />
> IMC.tip<br />
[1] 1.22657977 -1.03913994 -1.04501334 -1.72504926 -1.52682844<br />
-1.25987859 -0.25813890 -0.94413501 0.95596364 -0.23799912
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