Joclad 2010 d

EnquadramentoPackage graphics

Package latticeRepresentacoes especiais e aplicacoes

Conclusoes e trabalho futuroBibliografia

Estatıstica e Analise de Dados: Visualizacoesgraficas em R

1,2Amılcar Oliveira, 1,2Teresa A. Oliveira

1CEAUL-Centro de Estatıstica e Aplicacoes da Universidade de Lisboa2Departamento de Ciencias e Tecnologia/Universidade Aberta

[email protected], [email protected]

1,2Amılcar Oliveira, 1,2Teresa A. Oliveira Estatıstica e Analise de Dados: Visualizacoes graficas em R




Porque falar em graficos?

▶ Em Estatıstica e Analise de Dados recorre-se frequentementea tecnicas de visualizacao grafica quer (em abordagensexploratorias iniciais) quer na (avaliacao e interpretacao deresultados);

▶ As visualizacoes graficas sao importantes para a compreensaodos fenomenos;

▶ As evolucoes “recentes” dos recursos computacionais,melhoram em quantidade e em qualidade as solucoes graficas.

▶ Como e comum ouvir-se dizer: Uma imagem vale mais doque mil palavras . . .e porque nao mais do que mil numeros?





Porque usar o R?

▶ R e um projecto, com ambiente um integrado tipo opensource, para computacao estatıstica e visualizacoes graficas;

▶ O software R oferece condicoes favoraveis para a obtencao deconstrucoes graficas de qualidade;

▶ Apresenta grande versatilidade, linguagem acessıvel;

▶ Disponıvel a investigadores tanto na utilizacao como para acriacao de novos packages;

▶ Possui vasta documentacao de apoio, gratuita, foruns deajuda e um congresso anual;

▶ Toda a informacao disponıvel em: http://www.r-project.org(site principal do R)





Ainda sobre o R . . .

▶ O R pode fazer isto ou aquilo? pergunta errada!

▶ Como se pode fazer isto ou aquilo no R? pergunta correcta!

▶ O que pretendo fazer ja foi feito antes?

▶ O que preciso para fazer o que pretendo? Programacaobasica? Programacao avancada?

▶ A principal caracterıstica do R, e ser uma poderosa ferramentapara transferencia de tecnologia;





The R Project for Statistical Computinghttp://www.r-project.orgCRAN (The Comprehensive R Archive Network)http://mirrors.fe.up.pt/CRAN/

Mirrors (em Portugal http://cran.pt.r-project.org/ ) , Univ. PortoWhat’s new?Task Views (Informacao por temas)Search

About R

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▶ O R permite obter praticamente todo o tipo de graficosatraves dos packages ja desenvolvidos;

▶ Funcoes pre-definidas incorporadas nos packages, ex:plot( ), boxplot( ), hist( );

▶ No entanto existe ainda muito para descobrir, dependendo danecessidade e/ou da criatividade;

▶ Funcoes criadas pelo utilizador, usando por base, alinguagem R.





Definicao base de qualquer funcao:

nome(argumento1,argumento2,...)

>plot(x,y,xlab="Peso",ylab="Altura",main=’’Diagrama de dispersao’’, col=2)





▶ Todas as instrucoes sao inseridas a partir da linha de comando>

▶ Graficos visualizados na janela grafica do R (R GraphicsDevice)





▶ Package do sistema base graphics

▶ Package lattice

▶ Graficos para uma amostra simples;

▶ Graficos com duas variaveis;

▶ Graficos para dados multivariados;

▶ Representacoes especiais.





Package graphics> demo(graphics) # programa de demonstracao





Funcao plot( ) - caso unidimensional(base de dados "iris" disponıvel no R)

Exemplo 1>iris.joclad<-iris>names(iris.joclad)<-c(Comp.Sepala,"Larg.Sepala","Comp.Petala","Larg.Petala", "Especies")

>plot(Comp.Sepala)





Funcao plot( )


>plot(Comp.Sepala, ylab="Comprimento Sepala (cm)",

col="red", pch=20, cex=1.4, main="Anderson Iris data")





Funcao plot( ) - caso bidimensional


>plot(Comp.Sepala,Comp.Petala)





Funcao plot( )


>plot(Comp.Sepala,Comp.Petala, xlab="Comprimento Sepala

(cm)", ylab="Comprimento Petala (cm)", col=3, pch=6)

>abline(lm(Comp.Petala Comp.Sepala),col=2)





Funcao pairs( ), para matrizes de diagramas dedispersaoExemplo 5





Funcao barplot( ) - unidimensional

Exemplo 6>require(grDevices) # for colours>tN <- table(Ni <- stats::rpois(1000, lambda=4))

>barplot(tN, col=rainbow(20))





Funcao barplot( ) - multidimensional

Exemplo 7>barplot(height = cbind(Jovem = c(465, 91) / 465 * 100,

Adulto = c(840, 200) / 840 * 100, Idoso = c(37, 17) / 37

* 100), beside = FALSE, width = c(465, 840, 37), col =

c(1, 2), legend.text = c("Antes tratamento", "Apos

tratamento"), args.legend = list(x = "topleft"))





Funcao boxplot( )





Funcao hist( )

Exemplo 8>hist(Comp.Petala, breaks = "Sturges", + main =

paste("Histograma"), + xlab = "Comprimentos das Petalas

(cm)", ylab="Frequencia", + axes = TRUE, plot = TRUE,

ylim=c(0,40), col=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12))





Funcao persp( )





Package lattice> demo(lattice) # programa de demonstracao





Funcao barchart( )Exemplo 9>barchart(peso,variedade | local, data = cevada, groups

= ano, layout = c(1,6), stack = TRUE, auto.key =

list(points = FALSE, rectangles = TRUE, space =

"right"), ylab = "Peso de cevada (Ton./ha)", scales =

list(x = list(rot = 45)))





Funcao densityplot( )

Exemplo 10> densityplot( altura | voz, data = cantor, layout =

c(2, 4), xlab = "Altura (polegadas)", bw = 5)





Funcao dotplot( )

Exemplo 11> dotplot(variedade,peso | ano * local, data=cevada)





Funcao histogram( )

Exemplo 12>histogram( altura | voz, data = cantor, nint = 17,

endpoints = c(59.5, 76.5), layout = c(2,4), aspect = 1,

xlab = "Altura (polegadas)")





Funcao xyplot( )

Exemplo 13>xyplot(Comp.Petala Larg.Petala, data=iris,

groups=Especies, auto.key=T)





Funcao cloud( )

Exemplo 14>par.set <- list(axis.line = list(col = "transparent"), clip = list(panel = "off"))

print(cloud(Larg.Sepala Comp.Petala * Larg.Petala, data = iris, cex = .8, groups =

Especies, screen = list(z = 20, x = -70, y = 3), par.settings = par.set, scales =

list(col = "black")), split = c(1,1,2,1), more = TRUE) print(cloud(Comp.Sepala

Comp.Petala * Larg.Petala, data = iris, cex = .8, groups = Especies, screen = list(z

= 20, x = -70, y = 0), par.settings = par.set, scales = list(col = "black")), split =

c(2,1,2,1))





Analise Multivariada (funcoes biplot e triplot)

Exemplo 15> library(agricolae)> library(klaR)> data(Oat2)> startgraph> biplot> model<- AMMI(Oat2[,1], Oat2[,2], Oat2[,3], Oat2[,4],xlim=c(-35,20),ylim=c(-20,20),graph="biplot")> model<- AMMI(Oat2[,1], Oat2[,2], Oat2[,3], Oat2[,4],xlim=c(-35,20),ylim=c(-20,20),graph="biplot",number=FALSE)> triplot

> model<- AMMI(Oat2[,1], Oat2[,2], Oat2[,3], Oat2[,4],graph="triplot")





Triplot Biplot





No Planeamento de Experiencias





Matrizes de correlacoes





▶ O R dispoe de um vasto conjunto de recursos de apoio aosutilizadores;

▶ O software R possibilita a criacao e a utilizacao de packagesnuma rede mundial;

▶ Possibilita a producao de graficos de qualidade nas maisdiversas areas;

▶ Desenvolver procedimentos em R para obter formasautomaticas de representacao em Analise Conjunta deRegressoes;

▶ Desenvolver materiais de apoio com recurso ao R, paradisponibilizacao no ensino online.





Bibliografia▶ KUHNERT, P. & VENABLES, B. (2005) An Introduction to R: Software

for Statistical Modelling and Computing, CSIRO Mathematical andInformation Sciences, Cleveland

▶ MAINDONALD, J. & BRAUN, J.(2007) Data Analysis and Graphicsusing R, Cambridge University Press. Australia.

▶ Murrell, P. (2005) R Graphics: Chapman & Hall/CRC Press;

▶ R Development Core Team (2007). R: A Language and Environment forStatistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna,Austria, URL http://www.r-project.org/ . ISBN 3-900051-07-0;

▶ R. A. Fisher (1947): The analysis of covariance method for the relationbetween a part and the whole, Biometrics 3, 6568.





▶ ROSSITER, D.G. (2009). Introduction to the R Project for StatisticalComputing for use at ITC,http://www.itc.nl/personal/rossiter/teach/R/RIntro ITC.pdf

▶ Sarkar, Deepayan (2008) Lattice: Multivariate Data Visualization with R,Springer. ISBN: 978-0-387-75968-5 http://lmdvr.r-forge.r-project.org/

Sites

▶ http://addictedtor.free.fr/graphiques/;

▶ R GRAPH GALLERY: Enhance your data visualization with R.http://addictedtor.free.fr/graphiques/

Packages

▶ graphics The R Graphics Package. R Development Core Team andcontributors worldwide;

▶ lattice Lattice Graphics. Deepayan Sarkar Deepayan.;

▶ igraph The igraph package. Gabor Csardi


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Muito obrigado pela atencao!

e . . . Pascoa Feliz!


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