Como hacer un histograma en R Studio?
¿Cómo hacer un histograma en R Studio?
Para crear un histograma usamos la función hist() , que siempre nos pide como argumento x un vector numérico. El resto de los argumentos de esta función son opcionales. Si damos un vector no numérico, se nos devolverá un error.
¿Cómo interpretar caja y bigotes?
Un diagrama de cajas y bigotes es una manera conveniente de mostrar visualmente grupos de datos numéricos a través de sus cuartiles. Las líneas que se extienden paralelas a las cajas se conocen como «bigotes», y se usan para indicar variabilidad fuera de los cuartiles superior e inferior.
¿Cómo elaborar un diagrama de caja y bigotes?
Un diagrama de caja y bigotes se crea por la determinación de cinco puntos. Primero, ubicaremos los datos en orden de menor a mayor. Luego, crearemos una línea numérica que demuestre el rango de los datos utilizando intervalos iguales.
¿Cómo saber si un dato es atipico?
Un valor atípico es una observación extrañamente grande o pequeña. Los valores atípicos pueden tener un efecto desproporcionado en los resultados estadísticos, como la media, lo que puede conducir a interpretaciones engañosas. Por ejemplo, un conjunto de datos incluye los valores: 1, 2, 3, y 34.
¿Qué describe un diagrama de caja?
El diagrama de caja es un gráfico utilizado para representar una variable cuantitativa (variable numérica). El gráfico es una herramienta que permite visualizar, a través de los cuartiles, cómo es la distribución, su grado de asimetría, los valores extremos, la posición de la mediana, etc.
¿Cuál es esa ayuda que nos presenta el diagrama de caja?
Los diagramas de caja le permiten visualizar y comparar la distribución y la tendencia central de valores numéricos mediante sus cuartiles. Los cuartiles son una forma de dividir valores numéricos en cuatro grupos iguales basados en cinco valores clave: mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo.
¿Qué es una caja de brazos?
Las gráficas caja brazos, también llamadas gráficas de caja o gráficas caja bigotes, son una herramienta útil para el análisis de la dispersión de datos, pues son representaciones que escriben varias características importantes al mismo tiempo tales como la dispersión y simetría del total de los datos (Imagen 1).