Graficos Estadisticos Y Mapas Con R Castor G

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Gráficos estadísticos y mapas con R – Cástor Guisande Gonzólez Los estadísticos han usado siempre y en todo momento gráficos para enseñar los resultados de manera que pudiesen ser interpretados por diferentes géneros de lectores, incluyendo aquellos con escasos o bien nulos conocimientos de estadística. Los gráficos asisten a comprender mejor las conclusiones conseguidas en la aplicación de diferentes métodos estadísticos, y normalmente se busca con la representación fortalecer visualmente los aspectos más resaltables de los datos y los resultados. Ciertos gráficos estadísticos aparecen habitualmente en la prensa o bien en los diferentes medios, en tanto que son precisos para comprender mejor la realidad que nos circunda. Un conocimiento elemental de los gráficos más habituales forma parte en la actualidad de la cultura general de los ciudadanos, y es frecuente localizarlos, así como otros conceptos estadísticos elementales, en los planes de estudios de la enseñanza obligatoria de cualquier país moderno. Existen cientos de tipos diferentes de gráficos y múltiples variaciones de cada uno de ellos de ellos. Los programas estadísticos en general han prestado mucha atención a la construcción de gráficos, que acostumbra a ser un apartado esencial del menú de usuario. Con frecuencia se busca la construcción automática del gráfico, liberando al usuario del sacrificio y la incomodidad de delimitar tamaños, escalas, líneas, colores, leyendas, o bien complementos distintos. Existen programas no estadísticos de empleo general, como por poner un ejemplo hojas de cálculo, sistemas de administración de bases de datos, ambientes de programación, pro­gramas de edición o bien de diseño deweb, que incluyen asimismo herra­mientas para la construcción de gráficos estadísticos, en tanto que la presentación de la información de una manera conveniente es un factor esencial que ha superado hace bastante tiempo el riguroso campo de la Estadística para transformarse en una necesidad trasversal de aplicación prácticamente universal. Ciertos gráficos son sencillamente interpretables, sin requerir una capacitación anterior, puesto que son intuitivos y accesibles a todos. Otros requieren un conoci­miento auxiliar sobre el significado preciso de los diferentes elementos represen­tados. Finalmente, hay una tercera categoría de gráficos, en número creciente, cuya dificultad interpretativa requiere un conocimiento especialista de la técnica estadística que lo emplea. No es posible interpretar apropiadamente esos gráficos sin haber comprendido suficientemente un procedimiento estadístico específico, siendo el gráfico en esos casos una parte esencial del mismo. Muchos métodos estadís­ticos conducen a un gráfico de interpretación no trivial, por servirnos de un ejemplo el escala­miento multidimensional, árboles de clasificación, ciertas técnicas de control de calidad, análisis de series temporales, metaanálisis, etcétera Muchos gráficos nacieron históricamente como herramientas meramente des­criptivas, como una opción alternativa o bien un complemento a las tablas y medidas numé­ricas. No obstante, desde viejo se conocen las posibilidades analíticas y expli­cativas de ciertos gráficos, y en la actualidad existen gráficos que forman po­tentes instrumentos de análisis y resolución. : Prólogo y agradecimientos1. Programación de gráficos con R2. Gráficos básicos3. Gráficos avanzados4. Mapas BibliografíaÍndice de bultos, funciones y razonamientos