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Este documento contiene ejercicios relacionados con la visualización de datos en el contexto de la materia de minería de datos. Los ejercicios abordan temas como el uso de diferentes geoms y transformaciones estadísticas en ggplot2, como geom_bar(), geom_col(), geom_point(), geom_line(), geom_area(), geom_boxplot(), geom_violin(), geom_density(), geom_hex(), geom_tile(), geom_contour(), geom_count() y stat_smooth(). Se explican conceptos básicos de cada geom y transformación estadística, así como cómo se utilizan en conjunto. Además, se proporcionan ejemplos de cómo estas herramientas pueden ser utilizadas para analizar y representar diferentes aspectos de los datos, como frecuencias, distribuciones, tendencias y relaciones.
Tipo: Ejercicios
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Materia : Minería de Datos
Materia : Minería de Datos
Materia : Minería de Datos Si no establecemos group = 1 en ambas sentencias todas las barras de nuestro grafico tendrán la misma altura como lo observamos en el gráfico. La función geom_bar deduce que los grupos son iguales a los valores de x. El problema de estos dos gráficos es que las proporciones se calculan dentro de los grupos. Ademas de que after_stat(prop) no es una sintaxis válida dentro de aes() en el mapeo estético de geom_bar(). Al utilizar after_stat() para acceder a las estadísticas calculadas por stat_count(), pero no se ha especificado ninguna estadística adicional para calcular la proporción. Establecer group = 1 en el contenedor aes() ayuda a resolver estos problemas al indicar que se quiere calcular la proporción para todo el conjunto de datos sin considerar otras variables.
Materia : Minería de Datos Bibliografía.