Bitácoras en estadística
Se o mundo não têm nenhum conhecimento da variação estatística dos dados, não podia interpretar o mundo em que vivemos.
jueves, 31 de diciembre de 2015
miércoles, 1 de abril de 2015
Tabla dinámicas en R como Excel
Una herramienta práctica para realizar conteos o tablas de contingencia son las tablas dinámicas. Algunos programas de hojas de calculo permiten realizar tablas dinámicas de forma interactiva.
Ahora lo interesante es que con R también se puede realizar esto. El paquete rpivotTable, permite realizar tablas dinámicas como Excel.
Ejemplo 1
Para ello utilizaremos la siguiente base como ejemplo
> genes = paste('MMP', sprintf("%04d",1:10), sep="")
> data = expand.grid(gene=genes, condition=c('copper', 'cheetos', 'beer', 'pizza'))
> data$value = rnorm(40)
> head(data)
gene condition value
1 MMP0001 copper 1.6562436
2 MMP0002 copper 0.1809676
3 MMP0003 copper -1.1397017
4 MMP0004 copper 0.7807000
5 MMP0005 copper -0.9886788
6 MMP0006 copper -0.8915092
Ahora, mediante las siguientes lineas, construimos y utilizamos el paquete en mención
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("ramnathv/htmlwidgets")
install_github("smartinsightsfromdata/rpivotTable")
## Load rpivotTable
library(rpivotTable)
Ahora construimos la tabla dinámica de la siguiente manera
rpivotTable(data, rows="gene", col="condition", aggregatorName="Average", vals="value")
El resultado
Ejemplo 2
Utilizando la base de mtcars, miremos cual es el promedio de millas por galón (mpg) según el número de cambios (gear) y el número de cilindros (cyl)
data(mtcars)
## One line to create pivot table
rpivotTable(mtcars, rows="gear", col="cyl", aggregatorName="Average", vals="mpg")
El resultado

Ahora utilizando la tabla contemos cuantos carros según le número de cambios y el número de cilindros tiene la base

Miremos el resultado anterior gráficamente

Por último, un ejemplo de las diferentes aplicaciones al estilo Nicolas Kruchten

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Ahora utilizando la tabla contemos cuantos carros según le número de cambios y el número de cilindros tiene la base

Miremos el resultado anterior gráficamente
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Por último, un ejemplo de las diferentes aplicaciones al estilo Nicolas Kruchten
jueves, 28 de agosto de 2014
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