Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...
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7.3 Transformaciones <strong>de</strong> Box-Cox 67<br />
> par(mfrow=c(4,1))<br />
> puntos=min(IMC.bc1)+(0:n.clases)*(max(IMC.bc1)-min(IMC.bc1))/n.clases<br />
> hist(IMC.bc1, breaks=puntos)<br />
> puntos=min(IMC.bc2)+(0:n.clases)*(max(IMC.bc2)-min(IMC.bc2))/n.clases<br />
> hist(IMC.bc2, breaks=puntos)<br />
> puntos=min(IMC.bc3)+(0:n.clases)*(max(IMC.bc3)-min(IMC.bc3))/n.clases<br />
> hist(IMC.bc3, breaks=puntos)<br />
> puntos=min(IMC.bc4)+(0:n.clases)*(max(IMC.bc4)-min(IMC.bc4))/n.clases<br />
> hist(IMC.bc4, breaks=puntos)<br />
> library(mom<strong>en</strong>ts)<br />
> skewness(IMC)<br />
[1] 0.5902573<br />
> skewness(IMC.bc1)<br />
[1] 0.3973666<br />
> skewness(IMC.bc2)<br />
[1] 0.2107917<br />
> skewness(IMC.bc3)<br />
[1] 0.03037595<br />
> skewness(IMC.bc4)<br />
[1] -0.1440558<br />
Si no po<strong>de</strong>mos utilizar la librería mom<strong>en</strong>ts, po<strong>de</strong>mos calcular la asimetría mediante<br />
la sigui<strong>en</strong>te fórmula:<br />
> sum((IMC-mean(IMC))^3)/(44*sd(IMC)^3)<br />
Notar que pue<strong>de</strong> haber pequeñas discrepancias ya que R para calcular la <strong>de</strong>sviación<br />
típica divi<strong>de</strong> por n − 1 <strong>en</strong> lugar <strong>de</strong> por n, por razones que <strong>en</strong>t<strong>en</strong><strong>de</strong>remos más a<strong>de</strong>lante.