miércoles, 24 de agosto de 2016

Gráficos estadísticos y mapas con R – Cástor Guisande Gonzólez


Los estadísticos han utilizado siempre gráficos para mostrar los resultados de forma que pudieran ser interpretados por diferentes tipos de lectores, incluyendo aquellos con escasos o nulos conocimientos de estadística. Los gráficos ayudan a entender mejor las conclusiones obtenidas en la aplicación de diferentes métodos estadísticos, y generalmente se busca con la representación reforzar visualmente los aspectos más destacables de los datos y los resultados.

Algunos gráficos estadísticos aparecen con frecuencia en la prensa o en los distintos medios de comunicación, ya que son necesarios para entender mejor la realidad que nos rodea. Un conocimiento elemental de los gráficos más comunes forma parte hoy en día de la cultura general de los ciudadanos, y es habitual encontrarlos, junto con otros conceptos estadísticos elementales, en los planes de estudios de la enseñanza obligatoria de cualquier país moderno.

Existen centenares de tipos distintos de gráficos y múltiples variantes de cada uno de ellos. Los programas estadísticos generalmente han prestado mucha atención a la construcción de gráficos, que suele ser un apartado importante del menú de usuario. A menudo se busca la construcción automática del gráfico, liberando al usuario del esfuerzo y la incomodidad de definir tamaños, escalas, líneas, colores, leyendas, o complementos diversos.

Existen programas no estadísticos de uso general, como por ejemplo hojas de cálculo, sistemas de gestión de bases de datos, entornos de programación, pro­gramas de edición o de diseño de páginas web, que incluyen también herra­mientas para la construcción de gráficos estadísticos, ya que la presentación de la información de una forma adecuada es un elemento esencial que ha superado hace mucho tiempo el estricto ámbito de la Estadística para convertirse en una necesidad transversal de aplicación prácticamente universal.

Algunos gráficos son fácilmente interpretables, sin requerir una formación previa, ya que son intuitivos y asequibles a todos. Otros requieren un conoci­miento adicional sobre el significado exacto de los distintos elementos represen­tados. Por último, existe una tercera categoría de gráficos, en número creciente, cuya complejidad interpretativa requiere un conocimiento experto de la técnica estadística que lo emplea. No es posible interpretar adecuadamente esos gráficos sin haber comprendido suficientemente un método estadístico concreto, siendo el gráfico en esos casos una parte importante del mismo. Muchos métodos estadís­ticos conducen a un gráfico de interpretación no trivial, por ejemplo el escala­miento multidimensional, árboles de clasificación, algunas técnicas de control de calidad, análisis de series temporales, meta-análisis, etc.

Muchos gráficos nacieron históricamente como herramientas meramente des­criptivas, como una alternativa o un complemento a las tablas y medidas numé­ricas. Sin embargo, desde antiguo se conocen las posibilidades analíticas y expli­cativas de algunos gráficos, y actualmente existen gráficos que constituyen po­tentes instrumentos de análisis y decisión.

Contenido:

Prólogo y agradecimientos
1. Programación de gráficos con R
2. Gráficos básicos
3. Gráficos avanzados
4. Mapas
Bibliografía
Índice de paquetes, funciones y argumentos

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