Ciclo de clases en bioinformática: Principios de...
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Principios de R lcollado Inicio Paquetes para hoy Soluci´ on Ejercicios Paquetes en R lattice plotrix car Ejercicios Sigue . . . Ciclo de clases en bioinform´ atica: Principios de R Leonardo Collado Torres [email protected] Licenciado en Ciencias Gen´ omicas www.lcg.unam.mx/~lcollado/ Instituto de Biotecnolog´ ıa (IBT) de la UNAM y Winter Genomics (WG) Octubre - Noviembre, 2009 1 / 89
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Ciclo de clases en bioinformatica:Principios de R
Leonardo Collado [email protected]
Licenciado en Ciencias Genomicaswww.lcg.unam.mx/~lcollado/
Instituto de Biotecnologıa (IBT) de la UNAM y Winter Genomics (WG)
Octubre - Noviembre, 2009
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Graficas avanzadas con R
1 Paquetes para hoy
2 Solucion Ejercicios
3 Paquetes en R
4 lattice
5 plotrix
6 car
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Mientras. . .
� Por favor instalen los siguientes paquetes si no lo hanhecho todavıa.
> install.packages(c("lattice", "plotrix",
+ "car"))
� Estos otros paquetes son utiles para ejemplos:
> install.packages(c("mlmRev", "DAAG"))
� Usen los espejos de USA (WA) o USA (CA 1).
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Ejercicios
� Usando el objeto mirnas, guarden en un objeto1 losvalores de la columna Total de las lıneas impares.
� Usando ese objeto, hagan un histograma con la lınea dedensidad. Pongale un tıtulo y nombres a los ejes.
� Con el mismo objeto, hagan un boxplot. Ponganle untıtulo y nombres a los ejes.¿Que pueden concluir?
� Exploren graficamente si esos datos se distribuyen comonormal usando . . .
1Si no quieren esta bien, es solo para evitar escribir mas codigo.
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Histograma con densidad
> mirnas <- read.csv("http://www.lcg.unam.mx/~lcollado/E/data/mirnas.csv",
+ header = T)
> datos <- mirnas$Total[rep(c(TRUE,
+ FALSE), nrow(mirnas)/2)]
> hist(datos, col = "light blue",
+ main = "Histograma de mirnas$Total (l impares)",
+ ylab = "Densidad", xlab = "miRNAs del set Total",
+ prob = T)
> lines(density(datos), col = "red")
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Histograma con densidad
Histograma de mirnas$Total (l impares)
miRNAs del set Total
Den
sida
d
0 10000 20000 30000 40000
0.00
000
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005
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Boxplot
> boxplot(datos, main = "Boxplot de mirnas$Total (l impares)",
+ xlab = "miRNAs del set Total",
+ ylab = "Frecuencia", col = "light blue")
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Boxplot
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●●
●●
●
●●●●
010
000
2000
030
000
4000
0
Boxplot de mirnas$Total (l impares)
miRNAs del set Total
Fre
cuen
cia
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QQnorm
> qqnorm(datos, main = "QQnorm de mirnas$Total (l impares)",
+ xlab = "Cuantiles teoricos (dist norm)",
+ ylab = "Cuantiles de miRNAs del set Total")
> qqline(datos, col = "red")
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QQnorm
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● ●
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●●
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−3 −2 −1 0 1 2 3
010
000
2000
030
000
4000
0
QQnorm de mirnas$Total (l impares)
Cuantiles teóricos (dist norm)
Cua
ntile
s de
miR
NA
s de
l set
Tot
al
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Conclusiones
� Con el histograma vemos claramente que la gran mayorıade los miRNAs del experimento Total aparecen menos de10 mil veces, con algunos pocos arriba de 40 mil. La lıneade densidad nos ayuda a ver que hay varios picos entre 0 y15 mil.
� El boxplot nos reafirma que nuestros datos estan sesgadosa la derecha. Ademas, el 75 % de los miRNAs de nuestroset tienen una frecuencia menor a mil por donde esta lacaja en el diagrama. Tambien notamos que tenemospuntos extremos en la parte derecha (o superior) siendo elmaximo aprox 42 mil.
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Conclusiones
� Con la grafica de QQnorm vemos claramente que nuestrosdatos no tienen nada que ver con la distribucion normal. Siquisieramos aplicar alguna prueba estadıstica tendrıa queser no parametrica: no asumen una dist. normal de losdatos.
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Intro
� Equivalen a las librerıas en C, aunque con menosproblemas de dependencias.
� Son lo que lo han hecho a R tan funcional y popular.
� Existen tres grandes repositorios:
1 CRAN: de donde bajaron R, hay mas de 2 mil!
2 Bioconductor: con estandares mas altos, son parabioinformatica.
3 OmegaHat
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Instalacion
� Como ya vimos, la instalacion de un paquete de CRAN sehace con la funcion install.packages:
> install.packages("NombrePqt")
� En este curso no vamos a ver Bioconductor, pero siquieren instalar un paquete hay que usar un script especialllamado biocLite:
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite()
> biocLite("NombrePqt")
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Ayuda de un paquete
� Es muy util checar la ayuda de un paquete!
� Allı viene la lista de funciones del paquete mas unapequena descripcion.
> help.start()
> help(package = NombrePaquete)
� ¿Cual es el reemplazo para la funcion hist en el paquetelattice?
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Encontrar paquetes
� Para encontrar paquetes en CRAN que sean de su interesles recomiendo mucho los CRAN Task Views.
� Por ejemplo, el de graficas es: http://cran.r-project.org/web/views/Graphics.html
� Para paquetes de Bioconductor les recomiendo:
� http://bioconductor.org/download
� http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html
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Cargando el pqt
� El primer paquete que veremos hoy es lattice.
� Carguenlo en su sesion con:
> library(lattice)
� Si alguien esta interesado en saber mas del paquetechequen:
> `?`(Lattice)
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Datos: Chem97
� Vamos a usar el siguiente set de datos para ejemplos:
> data(Chem97, package = "mlmRev")
� ¿Que tipo de objeto es Chem97?
� ¿Cuantos datos tenemos?
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Chem97
� Rapidamente:
> class(Chem97)
[1] "data.frame"
> dim(Chem97)
[1] 31022 8
> Chem97[1, ]
lea school student score gender age1 1 1 1 4 F 3gcsescore gcsecnt
1 6.625 0.3393157
� Son unos datos de examenes en USA.
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Sintaxis de formula
� lattice usa la sintaxis de formula.
� Basicamente es y ˜ x |g1 ∗ g2 donde x es la variable condatos numericos y g1 es de tipo factor.
� ¿Que era un factor?
� Ahora comparemos dos histogramas:
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Opcion normal
> hist(Chem97$gcsescore)
Histogram of Chem97$gcsescore
Chem97$gcsescore
Fre
quen
cy
0 2 4 6 8
020
0040
0060
00
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Opcion lattice
> print(histogram(~gcsescore, data = Chem97))
gcsescore
Per
cent
of T
otal
0
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10
15
20
25
0 2 4 6 8
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� ¿Por que use la funcion print? ¿Alguna idea?
� La respuesta sera clara cuando intenten guardar su imagenusando alguna funcion como pdf.
� ¿Por que es util usar el argumento de data?
� ¿Son iguales nuestros histogramas?
� En realidad los dos histogramas se parecen mucho, pero lagran ventaja de usar lattice es cuando agrupamos nuestrosdatos de una variable por las categorıas de otra.
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gcsescore dado score
> print(histogram(~gcsescore | factor(score),
+ data = Chem97))
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gcsescore dado score
gcsescore
Per
cent
of T
otal
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20
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0 2
0 2 4 6 8
4
6
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8
0
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Ahora con 3 variables
� ¿Por que usamos la funcion factor?
> class(Chem97$score)
[1] "numeric"
� En la anterior grafica tenemos un panel para cadacategorıa de la variable score.
� Pero bueno, el chiste no era visualizar dos variables, sino3! Por ejemplo, el genero:
> class(Chem97$gender)
[1] "factor"
� ¿Se podran hacer histogramas con estas tres variables?
� ¿O se les ocurre alguna alternativa?
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Densityplot
En realidad esta dificil con histogramas, pero si se puede conlıneas de densidad :)
> print(densityplot(~gcsescore |
+ factor(score), Chem97, groups = gender,
+ plot.points = FALSE, auto.key = TRUE))
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Densityplot
gcsescore
Den
sity
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0.2
0.4
0.6
0.8
0 2 4 6 8
0 2
0 2 4 6 8
4
6
0 2 4 6 8
8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
10
MF
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Otros argumentos
� ¿Como use nuestra tercera variable?
� Uso el argumento plot.points para no saturar nuestragrafica.
� ¿Que creen que hace el argumento auto.key?
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qqmath
Tambien podemos usar qqmath que es muy similar a qqplot
> print(qqmath(~gcsescore | factor(score),
+ Chem97, groups = gender, auto.key = TRUE,
+ aspect = "xy", f.value = ppoints(1000)))
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qqmath
qnorm
gcse
scor
e
2345678
−2 0 2
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0
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2
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10
MF
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Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Otra opcion
¿Que notan de diferente en esta grafica?
> print(qqmath(~gcsescore | factor(score),
+ Chem97, groups = gender, auto.key = TRUE,
+ aspect = "xy", f.value = ppoints(100),
+ type = c("p", "g")))
33 / 89
Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Otra opcion
qnorm
gcse
scor
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MF
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Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Boxplots
Tambien podemos hacer diagramas de caja y brazos (boxplots)usando bwplot:
> print(bwplot(factor(score) ~ gcsescore |
+ gender, Chem97))
35 / 89
Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Boxplots
gcsescore
0
2
4
6
8
10
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F
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Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Boxplots II
¿Que cambia en esta segunda llamada a bwplot?¿Cual es mas informativa?
> print(bwplot(gcsescore ~ gender |
+ factor(score), Chem97, layout = c(6,
+ 1)))
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Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Boxplots II
gcse
scor
e
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4
6
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10
38 / 89
Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Stripplot
Otra funcion grafica util es la de stripplot.Es muy util para explorar rapidamente unos datos.
> library(DAAG)
> ais[1, ]
rcc wcc hc hg ferr bmi ssf1 3.96 7.5 37.5 12.3 60 20.56 109.1pcBfat lbm ht wt sex sport
1 19.75 63.32 195.9 78.9 f B_Ball
> print(stripplot(ht ~ factor(sport),
+ data = ais))
39 / 89
Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Stripplot
ht
150
160
170
180
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200
210
B_Ball Field Gym Netball Row Swim T_400mT_SprntTennis W_Polo
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Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Stripplot II
� Ademas, es excelente para ejemplificar el argumento jitter:)
� ¿Que hace este argumento?
> print(stripplot(ht ~ factor(sport),
+ data = ais, jitter = T))
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Principios deR
lcollado
Inicio
Paquetes parahoy
SolucionEjercicios
Paquetes en R
lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Stripplot II
ht
150
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B_Ball Field Gym Netball Row Swim T_400mT_SprntTennis W_Polo
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lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
xyplot
� En lattice, la funcion madre2 es xyplot.
� Primero obtenemos un subconjunto de datos y luegousamos xyplot3:
> subset <- ais$sport %in% c("Netball",
+ "Tennis")
> print(xyplot(ht ~ wt | sport, groups = sex,
+ pch = c(4, 1), aspect = 1,
+ subset = subset, data = ais))
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lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
xyplot
wt
ht
160
170
180
190
50 60 70 80
Netball
50 60 70 80
●●
●
●
Tennis
2Es muy similar a plot.
3Noten que usamos el argumento subset.
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plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
xyplot II
¿Cuantas variables estamos viendo en la siguiente grafica?
> print(xyplot(ht ~ wt | sport, groups = sex,
+ pch = c(4, 1), aspect = 1,
+ auto.key = list(columns = 2),
+ subset = subset, data = ais))
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plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
xyplot II
wt
ht
160
170
180
190
50 60 70 80
Netball
50 60 70 80
●●
●
●
Tennis
f m● ●
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xyplot B
Este es otro ejemplo con datos de temblores:
> data(Earthquake, package = "nlme")
> print(xyplot(accel ~ distance,
+ data = Earthquake))
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xyplot B
distance
acce
l
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
0 100 200 300
●●
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xyplot B II
Esta segunda grafica, con los mismos datos, es mas complicadaporque estoy usando mas argumentos.
� ¿Que controla scales?
� ¿Que hace smooth en el argumento type?
> print(xyplot(accel ~ distance,
+ data = Earthquake, scales = list(log = TRUE),
+ type = c("p", "g", "smooth"),
+ xlab = "Distancia al Epicentro (km)",
+ ylab = "Maxima Aceleracion Horizontal (g)"))
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xyplot B II
Distancia al Epicentro (km)
Máx
ima
Ace
lera
ción
Hor
izon
tal (
g)
10^−2.5
10^−2.0
10^−1.5
10^−1.0
10^−0.5
10^0.0
10^0.0 10^0.5 10^1.0 10^1.5 10^2.0 10^2.5
● ●●
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Ahora en 3D!
� Lattice nos permite hacer graficas en 3D con la funcioncloud.
� Al igual que el resto de las graficas de R no es interactiva.
� Pero pueden hacer diferentes cambiando los valores de x ,y y z .
> print(cloud(depth ~ lat * long,
+ data = quakes, zlim = rev(range(quakes$depth)),
+ screen = list(z = 115, x = -60),
+ panel.aspect = 0.75, xlab = "Longitud",
+ ylab = "Latitud", zlab = "Profundidad"))
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Ahora en 3D!
Longitud
Latitud
Profundidad
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Fin Lattice
� Eso es todo lo que veremos de lattice, aunque hay masfunciones como barchart y dotplot.
� Una herramienta excelente para ver todas las graficas quese pueden hacer con un paquete es con la funciontestInstalledPackage:
> library(tools)
> testInstalledPackage(NombrePqt)
� Exploren paquetes como latticeExtra!
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Intro
� Muchas funciones graficas!
� Excelente candidato para que usen la funcion queacabamos de ver :)
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plotrix
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Barras y tabla
� Primero creamos el objeto df con datos :)
� Luego usamos barp para crear las barras.
� Finalmente agregamos la tabla de datos usandoaddtable2plot!
> set.seed(123)
> df <- data.frame(T0 = runif(3),
+ T1 = rnorm(3), T2 = rlnorm(3))
> df <- round(df, digits = 2)
> rownames(df) <- c("G1", "G2", "G3")
> df
T0 T1 T2G1 0.29 1.19 0.90G2 0.79 -1.69 0.89G3 0.41 1.24 1.20
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car
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Sigue . . .
Barras y tabla
> library(plotrix)
> barp(df, ylab = "Nivel de Expresion vs Control",
+ names.arg = colnames(df), col = 1:3)
> addtable2plot(0.45, -1, df, bty = "o",
+ display.rownames = TRUE, hlines = TRUE,
+ title = "Barras y tabla")
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Barras y tabla
Niv
el d
e E
xpre
sión
vs
Con
trol
T0 T1 T2
−1.
5−
1−
0.5
00.
51
G1 0.29 1.19 0.9G2 0.79 −1.69 0.89G3 0.41 1.24 1.2
T0 T1 T2Barras y tabla
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Brincos
� Con Plotrix podemos hacer graficas que se saltan(brincan) valores en un eje.
� Por ejemplo, con un brinco en el eje Y :
> data <- c(rnorm(8) + 3, rnorm(8) +
+ 21, rnorm(8) + 4.5, rnorm(8) +
+ 20)
> color <- c(rep(2, 8), rep(3, 8),
+ rep(4, 8), rep(1, 8))
> gap.plot(data, gap = c(8, 16),
+ xlab = "Index", ylab = "Valores",
+ main = "Salto en el eje Y",
+ col = color)
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car
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Brincos
●
●●
●
●
●
● ●
●
●
●
●
●●
●
●
Salto en el eje Y
Index
Val
ores
0 5 10 15 20 25 30
520 ●
●
●●
●●
●
●
●
●
●
●●
●
● ●
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lattice
plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Un problema
¿Que problema tenemos con graficas como la siguiente?
> data <- c(rnorm(10), rnorm(10) +
+ 30)
> barplot(data, col = rainbow(20))
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Un problema
05
1015
2025
30
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plotrix
car
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Saltando barras :)
� Tambien podemos tener brincos con barras!
� Si sus datos estan partidos en unos muy chicos y otrosmuy grandes, este tipo de grafica es muy util paravisualizar todos!
� Hay un problema con los nombres en el eje Y ası quetengan cuidado.
> gap.barplot(data, gap = c(6, 25),
+ xlab = "Indice", ytics = c(1:30),
+ ylab = "Valores de los Grupos",
+ las = 2)
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plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Saltando barras :)
Índice
Val
ores
de
los
Gru
pos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
12345
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lattice
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car
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Con barras para los errores
� Como muchos experimentos se hacen con replicas, seguidovemos graficas con las barras para los errores.
� Usando dispersion podemos hacer graficas que muestren elerror estandar:
> data <- matrix(rnorm(100), 10,
+ 10)
> a <- colMeans(data)
> b <- std.error(data)
> plot(a, ylim = c(min(a - b), max(a +
+ b)), xlab = "Muestras o Condiciones",
+ ylab = "Valores", col = 4,
+ type = "o")
> dispersion(1:10, colMeans(data),
+ b)
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plotrix
car
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Con barras para los errores
●
●
●
●
●
●
● ●
●
●
2 4 6 8 10
−0.
6−
0.2
0.2
0.4
0.6
Muestras o Condiciones
Val
ores
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plotrix
car
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Ahora on datos reales
� Ahora vamos a usar datos de este artıculo. Es el de lasecuencia de un coreano.
� Leamos unas tablas en formato csv que ya habıapreparado.> t1 <- read.csv("http://www.lcg.unam.mx/~lcollado/B/data/SuppTable01_kogenome6_double_end-clone_1132_742.csv",
+ header = T)
> t2 <- read.csv("http://www.lcg.unam.mx/~lcollado/B/data/SuppTable06_nsSnp_AK1.csv",
+ header = T)
� Usen head, dim, class para aprender mas de los datos.
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plotrix
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plotCI
� Ademas de dispersion podemos usar la funcion plotCIpara graficar los puntos con los errores.
� Vamos a usar tapply para encontrar la media del tamanode los BACs por cromosoma y lo mismo para el errorestandar.
> means <- tapply(t1$bac_size, t1$chrNo,
+ mean)
> err <- tapply(t1$bac_size, t1$chrNo,
+ std.error)
> plotCI(1:24, means, err, col = "red",
+ scol = "blue", las = 2, main = "Tama~no de BACs por cromosoma")
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plotCI
5 10 15 20
95000
100000
105000
110000
115000
120000
125000
Tamaño de BACs por cromosoma
1:24
mea
ns
●
●
● ●●
●
●
● ●
●
●
●
●●
●
● ●
●
●
●
●
●
●
●
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lattice
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car
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Para visualizar matrices
� Con color2D.matplot podemos visualizar una matriz4
> mat <- matrix(rnorm(100, 0, 2),
+ 10, 10)
> color2D.matplot(mat, show.legend = T)
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Para visualizar matrices
Column
Row
2 4 6 8 10
108
64
2
−4.91 4.73
4Una funcion similar de R basico es image.
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Dos escalas
� Algunas veces estas midiendo dos variables para unconjunto de muestras. Estas variables pueden tener escalasmuy diferentes.
� Por eso usamos twoord.plot para visualizar las dosvariables :)
> twoord.plot(2:10, seq(3, 7, by = 0.5) +
+ rnorm(9), 1:15, rev(60:74) +
+ rnorm(15), xlab = "Muestras",
+ ylab = "Valores Var 1", rylab = "Valores Var 2",
+ main = "Grafica con dos escalas (puntos y lıneas)")
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Dos escalas
●
● ●
●
●●
●●
●
Gráfica con dos escalas (puntos y líneas)
Muestras
Val
ores
Var
1
2 4 6 8 10 12 14
2.5
33.
54
4.5
55.
56
Gráfica con dos escalas (puntos y líneas)
6062
6466
6870
7274
Val
ores
Var
2
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car
Ejercicios
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Zoom
� Otra funcion grafica que me gusto es zoomInPlot paravisualizar un conjunto de datos y un subconjuntointeresante.
> zoomInPlot(rnorm(100), rnorm(100),
+ rxlim = c(-1, 1), rylim = c(-1,
+ 1))
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plotrix
car
Ejercicios
Sigue . . .
Zoom
●
●
●
●
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●
●
●
● ●
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●
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●
●
●
●
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●
●
−2 0 1 2
−2
−1
01
2
x
y
●
●●
●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
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●
●
●
●
−1.0 0.0 0.5 1.0
−1.
0−
0.5
0.0
0.5
1.0
x
y
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plotrix
car
Ejercicios
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Histograma calibrado
� Para terminar con Plotrix, usaremos weighted.hist.
� Es util para calibrar una variable con otra. A esta segundavar se le llama el peso.
� Primero hagamos un histograma de nuestra variable x :
> x <- sample(1:15, 300, TRUE)
> hist(x, col = "light blue")
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Histograma calibrado
Histogram of x
x
Fre
quen
cy
2 4 6 8 10 12 14
05
1015
2025
3035
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Histograma calibrado II
Ahora veamos el histograma de la variable peso.
> peso <- sample(1:100, 300, TRUE)
> hist(peso, col = "light blue")
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Histograma calibrado II
Histogram of peso
peso
Fre
quen
cy
0 20 40 60 80 100
010
2030
40
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Histograma calibrado III
Juntemos las variables usando un histograma calibrado:
> weighted.hist(x, peso, breaks = 1:15,
+ main = "Histograma de x calibrado con peso",
+ col = "light blue")
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Histograma calibrado III
Histograma de x calibrado con pesoF
requ
ency
050
010
0015
0020
00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14
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Sigue . . .
Intro
� Este es el ultimo paquete grafico que veremos.
� Acuerdense de explorar todos los ejemplos usando. . . ¿Como se llama la funcion?
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scatterplot.matrix
� Cuando tienes tres5 variables, la forma tradicional es haceruna grafica con un cuadro con var1 vs var2, otro de var1vs var3 y otro de var2 vs var3. A este tipo de grafica se lellama un scatterplot.
� Para aprender la forma tradicional les recomiendo lasiguiente practica. Esta excelente!
� Con plotrix podemos hacer un scatterplot aun mascompleto usando scatterplot.matrix:
> library(car)
> scatterplot.matrix(~income + education +
+ prestige | type, data = Duncan)
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scatterplot.matrix
| | || || | || || ||| | || || || | ||| | ||| ||| || ||||| || || ||
income
20 40 60 80 100
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
● ●●●
●● ●
●
●
●
●
2040
6080
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
● ●●●
●●●
●
●
●
●
2040
6080
●
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prestige● bc
prof
wc
5O mas.
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scatterplot
� Chequen la ayuda de esa funcion porque hay variasopciones a parte de graficas de densidad para los cuadrosde var1 vs var1.
� Sin embargo, una funcion grafica que me encanto esscatterplot.
� Con esta podemos agregar boxplots en los ejes! :D
� Tambien nos agrega regresiones lineales para cada grupode nuestros datos :)
> scatterplot(prestige ~ income |
+ type, data = Prestige, span = 1)
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scatterplot
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5000 10000 15000 20000 25000
2030
4050
6070
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income
pres
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1 Usando el objeto t2, hagan una grafica de densidad de lavariable position para cada cromosoma.
2 Usando los datos de los cromosomas X y Y 6 del objeto t2,hagan una grafica de densidad para la variable positiondonde agrupen los datos por el variable reference.allele.Ademas, para cada cromosoma separen los datos por lavariable AK1.allele. Van a tener que checar bien la ayudade densityplot7. Su grafica al final debe tener 8 paneles.
3 Usando el objeto t2 hagan una grafica donde veamos lamedia de la variable position y su error estandar porcromosoma. En total van a ser 24 puntos con sus barrasde error. Les mostre un ejemplo muy similar en la clasecon el objeto t1.
6El argumento subset va a ser util para esto.
7La clave esta en la sintaxis de formula.
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Si quieren mas
� Los cursos que he dado en la LCG estan en lınea:
1 www.lcg.unam.mx/~lcollado/E/2 www.lcg.unam.mx/~lcollado/R/3 www.lcg.unam.mx/~lcollado/B/
� Hay varios libros y sitios de interes :)Estan en las secciones de material de apoyo.
� Fin de Principios de R!8
� Vero continuara con UNIX :)
8Las soluciones a los ejercicios se las doy el proximo miercoles. Ası que tienen tarea ;)
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sessionInfo
Informacion de mi sesion:> sessionInfo()
R version 2.10.0 (2009-10-26)
i686-pc-linux-gnu
locale:
[1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8
[2] LC_NUMERIC=C
[3] LC_TIME=en_US.UTF-8
[4] LC_COLLATE=en_US.UTF-8
[5] LC_MONETARY=C
[6] LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
[7] LC_PAPER=en_US.UTF-8
[8] LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8
[12] LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices
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[4] utils datasets methods
[7] base
other attached packages:
[1] car_1.2-16
[2] plotrix_2.7-2
[3] DAAG_1.00
[4] randomForest_4.5-33
[5] rpart_3.1-45
[6] MASS_7.3-3
[7] lattice_0.17-26
loaded via a namespace (and not attached):
[1] grid_2.10.0 tools_2.10.0
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