Recentemente, estava trabalhando com uma base de mais ou menos 500 mil linhas, onde a maior parte dos dados de uma determinada variável estava no intervalo de 0 a 1.000. Esta mesma variável, no entanto, possuía algumas linhas em que o valor dela era 5.000, 10.000 e até 15.000. Ou seja, haviam alguns outliers. Isto era um problema, principalmente, quando eu construía um gráfico de distribuição. Para lidar com isso, eu exclui os outliers com base no conceito do intervalo interquartil. Continuar a ler “Localizando Outliers Através do Intervalo Interquartil (+ Boxplot + Código SAS)”
Etiqueta: box plot
Gráficos no R com qqplot() (Histograma, Gráficos de Dispersão e Boxplot)
A função qqplot() do R – pertencente ao pacote ggplot2 – é uma das melhores para se fazer gráficos. Este post, sem muitas enrolações, é basicamente uma continuidade do Gráficos em R. Aqui vamos utilizar os dados da base Wage do pacote ISLR do R.
Para começar, apenas carregue os pacotes e visualize a base:
library(ggplot2); library(ISLR); View(Wage);
Como você pode ver, se trata de dados referentes a salário, escolaridade, saúde, etc.
Abaixo, você terá os códigos para gerar diferentes gráficos e comentários explicativos:
## Tracando grafico simples com qplot ## por default, temos um histograma bem simples qplot(wage, data=Wage);
Você deve ter notado a mensagem: “`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`“. Isto quer dizer que por default, seu histograma é dividido em 30 barras diferentes, mas você pode escolher o melhor número de barras. Vamos testar com 15:
qplot(wage, data=Wage, bins=15);
## Agora, vamos visualizar cada barra separando pelo estado civil qplot(wage, colour=maritl, data=Wage);
## Separar apenas com a cor do contorno nao ficou legal ## vamos trocar tambem a cor de preenchimento utilizando fill qplot(wage, colour=maritl, fill=maritl, data=Wage);
## Podemos inclusive preencher os blocos com cores diferentes ## Por exemplo, para cada estado civil, queremos ver quantos sao ## saudaveis e quantos nao sao qplot(wage, colour=maritl, fill=health, data=Wage);
## Podemos visualizar graficos de densidade qplot(wage, colour=maritl, data=Wage, geom="density");
## Podemos tentar entender como duas variaveis interagem ## Exemplo: plotar salario vs idade qplot(wage, age, data=Wage);
## Ou ate tentar ver alguma relacao nao linear qplot(wage, age*age, data=Wage);
## Um pouco mais complexo, podemos verificar o comportamento de idade por salario ## para cada raca, dividindo ainda por pessoas que possuem ou nao plano de saude ## essa segunda divisao (raca por plano de saúde) eh feita utilizando facets qplot(age, wage, data=Wage, facets=race~health_ins, xlab="Idade", ylab="Salario");
## Por fim, podemos fazer um boxplot, mas divindo uma variavel por
## cada uma das diferentes classes de uma outra (categorica)
## vamos observar o boxplot de salario para cada classe de trabalhador
## main indica o titulo do grafico, ylab o titulo do eixo y
qplot(jobclass, wage, data=Wage, geom=c("boxplot"),
fill=jobclass, main="Salario por classe de trabalho",
xlab="", ylab="Salario")
Agora você já está pronto para fazer diversos gráficos diferentes no R!