Histogramas con lenguaje R

Posiblemente, muchos de ustedes habrán oido hablar de las distribuciones “normales” de datos; sobre todo si han tomado un curso o han visto en alguna materia algo de estadística. Sin embargo, no son los únicos tipos de distribuciones que existen. Por ejemplo, yo tenía 476 valores de precipitación para el mes de julio, en mm de lámina, correspondientes a una estación climatológica y quería saber como lucia su distribución. Será cierto eso de que se ajustan a una distribución normal asimétrica. Para mayor “facilidad” en la visualización y representación, los 476 valores pueden desplegarse en una matriz de 7×68. Aquí están los valores:

2.2 0.9 1.9 0.1 2.2 8.3 7.1
1.1 6.9 0.4 19.0 0.6 0.4 13.8
2.6 5.2 0.4 11.5 18.4 0.6 10.3
0.3 6.7 6.8 7.0 3.8 1.1 5.2
1.3 7.9 0.2 6.9 1.2 1.8 2.9
0.5 1.5 1.1 22.2 2.1 1.2 1.8
3.3 40.6 0.3 57.0 2.1 15.6 13.9
18.7 4.0 0.6 3.8 15.4 19.4 2.9
7.9 0.2 30.6 2.1 3.3 10.5 1.6
0.5 9.2 16.7 4.9 20.4 4.2 0.1
12.8 0.8 11.0 6.6 4.8 12.0 0.2
21.5 2.7 5.0 0.2 11.5 2.5 1.3
13.8 1.8 37.5 0.2 0.4 0.5 1.6
2.4 0.8 13.0 15.5 38.3 9.5 0.1
43.0 4.7 0.7 4.0 2.1 6.5 5.0
7.8 0.7 1.5 0.3 10.5 6.0 10.7
15.4 8.1 1.8 34.8 4.8 4.4 12.3
0.9 23.7 4.3 0.5 1.3 29.9 0.4
0.7 2.6 4.2 3.0 1.3 1.2 5.0
1.6 19.9 4.0 12.0 0.2 1.3 3.7
2.6 0.1 11.3 18.5 0.2 0.4 6.4
0.1 23.8 3.6 1.1 6.2 0.9 1.0
2.9 0.8 2.7 29.2 15.0 6.1 38.2
6.5 6.3 21.9 8.4 12.1 7.2 0.2
4.5 6.1 44.6 130.7 0.4 31.0 6.8
7.5 4.4 0.9 7.2 8.5 32.3 0.6
0.1 7.2 0.5 2.1 0.4 7.3 0.5
7.3 13.2 1.8 1.6 2.3 5.1 1.4
0.1 0.3 0.3 23.3 25.1 6.6 17.1
0.1 1.6 8.7 13.4 7.8 3.7 3.8
0.2 0.3 0.2 1.1 15.7 10.1 0.3
13.7 1.9 50.4 1.8 1.7 14.6 4.0
4.5 5.5 1.8 23.0 3.0 20.2 19.9
3.8 18.1 10.9 0.4 4.9 4.9 0.4
4.2 1.7 5.7 11.5 3.5 9.7 0.2
9.9 15.0 2.7 0.4 2.3 1.1 0.2
7.3 0.7 2.1 50.4 1.2 0.4 16.7
2.0 0.6 0.2 21.8 0.6 0.4 0.5
4.4 0.3 4.9 3.6 46.8 0.4 8.5
7.5 3.1 12.1 2.2 3.0 2.2 21.3
2.7 0.2 2.1 2.2 6.8 1.5 4.6
0.2 7.3 1.6 14.7 3.0 10.6 8.8
6.1 1.4 25.5 9.8 1.9 2.7 0.3
0.8 8.5 16.2 28.3 22.4 3.5 7.7
26.0 2.9 5.5 4.9 10.1 1.6 27.1
0.7 2.5 1.6 9.8 0.2 4.1 13.5
2.6 3.9 0.6 0.4 0.6 14.8 3.8
1.4 6.4 0.4 1.0 2.4 20.0 11.1
5.5 6.0 1.3 7.6 0.3 7.6 3.8
13.1 10.0 13.1 1.2 5.2 0.3 17.2
34.6 12.0 0.5 9.6 1.3 17.4 2.6
25.5 8.0 0.2 8.0 3.3 0.8 8.6
7.8 2.9 6.8 13.1 0.2 1.2 3.7
55.2 27.4 22.3 3.7 0.4 2.3 2.2
4.0 1.1 19.6 29.0 1.1 10.3 7.7
1.9 1.7 0.5 3.6 9.8 6.2 25.1
11.4 1.4 0.2 0.3 2.6 12.3 13.5
21.5 24.8 27.2 0.2 15.9 9.7 22.8
8.0 5.0 1.8 5.7 41.6 1.5 2.1
6.2 56.1 7.0 0.8 2.2 1.2 2.6
1.1 6.8 5.0 2.0 0.5 9.9 4.5
16.2 30.9 86.2 7.3 0.4 10.0 0.6
37.1 9.2 0.6 7.0 13.4 3.5 0.8
3.3 33.4 0.8 0.2 1.4 5.0 2.8
24.3 1.2 3.0 1.9 25.4 0.6 0.2
9.5 60.9 4.0 2.1 14.7 1.5 1.0
4.9 4.4 17.1 2.4 3.2 0.9 1.1
3.5 9.5 7.0 4.1 3.0 9.2 3.8

Sin embargo, los datos los tenía reservados en realidad como un vector de 476 valores (julio.in). Para cargarlo en el interprete de R:

jul<- read.table("julio.in") 

para extraer la porción como me interesa (es decir, como un vector o array de valores) para desplegar el histograma:

julio<- NULL

for(i in 1:68) julio <- c(julio, jul[,i]) 

Para producir el histograma:

hist (julio, main="Histograma de la variable Julio", xlab="variable julio", ylab="Frecuencias", breaks=19, col="green", border="red") 

cuya imagen es la siguiente:


donde se observa claramente la asimetría positiva.

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4 respuestas a Histogramas con lenguaje R

  1. Pingback: Cálculo de lámina de precipitación: distribución normal asimétrica |

  2. Rolfmao dijo:

    ¡Gracias!

  3. Estoy nuevamente revisando R y observo que muchas cosas han cambiado. Lo planteado en este post ya no funciona.

  4. Pingback: Uso de scan() y read.table() en lenguaje R | El Blog de José Guerrero

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