Usar gráficos lattice en R

Como alternativa al paquete de gráficos base , es posible que desee considerar el paquete de complementos de celosía . Estos producen gráficos de enrejado a partir del lenguaje S , que tienden a mostrar mejor los datos agrupados y numerosas observaciones. Algunas características interesantes del paquete lattice son que los gráficos tienen valores predeterminados fáciles de usar y los comandos ofrecen una opción data = que no requiere que el usuario enumere el marco de datos con cada llamada a una variable.

Para empezar, la primera vez que usamos la biblioteca lattice , debemos instalarla. Luego, en cada reutilización del paquete, debemos llamarlo con el comando de la biblioteca .

install.packages (’’ celosía ’’)

biblioteca (celosía)

Para obtener una gráfica de dispersión similar a la que dibujamos con plot , esto se puede lograr en celosía usando el comando xyplot :

xyplot (partratebusness ~ supplybusiness, data = health.fin,

 col = "black", ylab = "Tasa de participación en el lobby",

 xlab = "Número de establecimientos de salud")

La Figura 3.7 a muestra este gráfico. La sintaxis difiere un poco de la función plot : en este caso, podemos especificar una opción, data = health.fin , que nos permite escribir el nombre del marco de datos relevante una vez, en lugar de volver a escribirlo para cada variable. Además, ambas variables se enumeran juntas en un solo argumento usando la forma, vertical.variable ~ horizontal.variable . En este caso, también especificamos la opción, col = “negro” con el fin de producir una figura en blanco y negro. Por defecto, los colores de celosía dan como resultado cian para permitir a los lectores separar fácilmente la información de datos de otros aspectos de la pantalla, como ejes y etiquetas (Becker et al. 1996, pag. 153). Además, de forma predeterminada, xyplot imprime marcas de verificación en el tercer y cuarto eje para proporcionar puntos de referencia adicionales para el espectador. Abrir imagen en nueva ventanaFigura 3.7 Figura 3.7 Tasa de participación en el lobby de la industria de las finanzas de la salud en comparación con el número de establecimientos de salud, ( a ) diagrama de dispersión y ( b ) diagrama de puntos

El paquete de celosía también contiene funciones que dibujan gráficos que son similares a un diagrama de dispersión, pero en su lugar utilizan un orden de clasificación de la variable del eje vertical. Así es como funcionan los comandos stripplot y dotplot , y ofrecen otra vista de una relación y su solidez. El comando dotplot puede ser algo más deseable, ya que también muestra una línea para cada valor ordenado por rango, lo que da la sensación de que la escala es diferente. La sintaxis de la gráfica de puntos se ve así:

dotplot (partratebusness ~ supplybusiness,

 datos = salud.fin, col = "negro",

 ylab = "Tasa de participación en el lobby (orden de clasificación)",

 xlab = "Número de establecimientos de salud")

La figura 3.7 b muestra este resultado. La función stripplot usa una sintaxis similar.

Por último, la biblioteca de celosía nuevamente nos da la opción de ver la distribución de una sola variable trazando un histograma o un gráfico de densidad. Volviendo a los datos de la serie temporal presidencial que cargamos por primera vez en la Secta. 3.1 , ahora podemos dibujar una gráfica de densidad usando la siguiente línea de código:

diagrama de densidad (~ Energía, datos = energía pres.,

 xlab = "Historias de televisión", col = "negro")

Esto se presenta en la figura  3.8 a. Esta salida muestra puntos dispersos a lo largo de la base, cada uno de los cuales representa el valor de una observación. La línea suavizada a lo largo del gráfico representa la densidad relativa estimada de los valores de la variable. Abrir imagen en nueva ventanaFigura 3.8 Figura 3.8 ( a ) Gráfico de densidad e ( b ) histograma que muestra la distribución univariante del recuento mensual de noticias de televisión relacionadas con la energía

Alternativamente, se puede dibujar un histograma en celosía con la función histograma :

histograma (~ Energía, datos = energía pres.,

 xlab = "Historias de televisión", col = "gray60")

Esto está impreso en la Fig.  3.8 b. En este caso, el color se establece en col = “gray60” . De nuevo, el valor predeterminado es para barras de color cian. Para una buena opción de escala de grises en este caso, un gris medio aún permite distinguir claramente cada barra. Una última característica interesante del histograma se deja al lector: la función dibujará distribuciones de histograma condicionales. Si todavía tiene disponible la variable post.nixon que creamos anteriormente, puede intentar escribir histograma (~ Energy | post.nixon, data = pres.energy) , donde la tubería vertical ( | ) es seguida por la variable condicionante.

3.4 Salida gráfica Un último punto esencial es una palabra sobre cómo los usuarios pueden exportar sus gráficos R a un procesador de texto o editor de escritorio deseado. La primera opción es guardar la salida de pantalla de una figura. En máquinas Mac, el usuario puede seleccionar la ventana de salida de la figura y luego usar el menú desplegable Fi l e → Sa v e A s … ——————- para guardar la figura como un archivo PDF. En máquinas con Windows, un usuario puede simplemente hacer clic con el botón derecho en la ventana de salida de la figura y luego elegir guardar la figura como un metarchivo (que se puede usar en programas como Word) o como un archivo postscript (para usar en LaTeX) . También al hacer clic con el botón derecho en Windows, los usuarios pueden copiar la imagen y pegarla en Word, PowerPoint o un programa de gráficos.

Una segunda opción permite a los usuarios una mayor precisión sobre el producto final. Específicamente, el usuario puede escribir el gráfico en un dispositivo gráfico, del cual hay varias opciones. Por ejemplo, al escribir este libro, exporté la Fig.  3.5 a escribiendo:

postscript (“lin.partrate.eps,” horizontal = FALSE, ancho = 3,

 altura = 3, un archivo = FALSO, papel = "especial", tamaño de puntos = 7)

plot (y = health.fin $ partratebusness, x = health.fin $ supplybusiness,

 ylab = "Tasa de participación en el lobby",

 xlab = "Número de establecimientos de salud")

abline (finanzas.linear)

dev.off ()

La primera línea llama al comando postscript , que creó un archivo llamado lin.partrate.eps en el que guardé el gráfico. Entre las opciones clave de este comando se encuentran el ancho y el alto , cada uno de los cuales configuré en tres pulgadas. El comando de tamaño de puntos redujo el texto y los símbolos para encajar perfectamente en el espacio que asigné. El comando horizontal cambia la orientación del gráfico de horizontal a vertical en la página. Cámbielo a TRUE para que el gráfico adopte una orientación horizontal. Una vez que se llamó a postscript , todos los comandos de gráficos se escribieron en el archivo y no en la ventana de gráficos.. Por lo tanto, suele ser una buena idea perfeccionar un gráfico antes de escribirlo en un dispositivo gráfico. Por lo tanto, los comandos plot y abline sirvieron para escribir toda la salida en el archivo. Una vez que terminé de escribir en el archivo, el comando dev.off () cerró el archivo para que ningún otro comando de gráficos escribiera en él.

Por supuesto, los escritores que utilizan el lenguaje de autoedición de LaTeX utilizan con mayor frecuencia los gráficos postscript. Los escritores que utilizan procesadores de texto más tradicionales, como Word o Pages, querrán utilizar otros dispositivos gráficos. Las opciones disponibles incluyen: jpeg , pdf , png y tiff . 5 Para utilizar cualquiera de estos cuatro dispositivos gráficos, sustituya una llamada por la función relevante donde se encuentra la posdata en el código anterior. Sin embargo, asegúrese de escribir ? Png para familiarizarse con la sintaxis de estos dispositivos alternativos, ya que cada uno de los cinco tiene una sintaxis ligeramente diferente.

Como circunstancia especial, los gráficos extraídos del paquete lattice utilizan un dispositivo gráfico diferente, llamado trellis.device . Es técnicamente posible utilizar los otros dispositivos gráficos para escribir en un archivo, pero no es aconsejable porque las opciones del dispositivo (por ejemplo, el tamaño del gráfico o el tamaño de la fuente) no se pasarán al gráfico. En el caso de la Fig.  3.7 b, generé la salida usando el siguiente código:

trellis.device (“postscript,” file = “dotplot.partrate.eps,”

 tema = lista (tamaño de fuente = lista (texto = 7, puntos = 7)),

 horizontal = FALSO, ancho = 3, alto = 3,

 onefile = FALSE, paper = "especial")

dotplot (partratebusness ~ supplybusiness,

 datos = salud.fin, col = 'negro',

 ylab = "Tasa de participación en el lobby (orden de clasificación)",

 xlab = "Número de establecimientos de salud")

dev.off ()

El primer argumento del comando trellis.device declara qué controlador desea utilizar el autor. Además de la posdata , el autor puede usar jpeg , pdf o png . El segundo argumento enumera el archivo en el que escribir. El tamaño de fuente y carácter debe establecerse a través de la opción de tema , y los argumentos restantes declaran las otras preferencias sobre la salida.

En este capítulo se ha cubierto funciones bivariadas de graficar en el R . Se han abordado varios comandos de los paquetes base y lattice . Esto está lejos de ser una lista exhaustiva de las capacidades gráficas de R , y se anima a los usuarios a aprender más sobre las opciones disponibles. Este cebador debe, sin embargo, sirven para introducir a los usuarios a diversos medios por los que los datos pueden ser visualizados en R . Con un buen sentido de cómo tener una idea visual de los atributos de nuestros datos, el siguiente capítulo se centra en resúmenes numéricos de nuestros datos recopilados a través de estadísticas descriptivas.