CAPÍTULO 6. GRAFICACIÓN CON R
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rnorm()
5
.
# Los 20 puntos de muestreo:
x
<-
seq
(
0
,
2
*
pi,
length.out
=
20
)
# Como se usarán números aleatorios, es
# conveniente establecer una "semilla" de tal
# modo que el experimento se pueda repetir:
set.seed
(
2
)
# La primera función, afectada por un "ruido" de
# 0.30 por el número aleatorio
y
<-
sin
(x)
+
0.30
*
rnorm
(
20
)
# La segunda función, afectada por un "ruido" de
# 0.15 por el número aleatorio
y1
<-
sin
(x)
+
0.15
*
rnorm
(
20
)
# Solo para ver comparativamente los datos como
# un data.frame
data.frame
(
sin
(x), y, y1)
##
sin.x.
y
y1
## 1 0.000e+00 -0.26907 0.31362
## 2 3.247e-01 0.38015 0.14471
## 3 6.142e-01 1.09057 0.85266
## 4 8.372e-01 0.49805 1.13036
## 5 9.694e-01 0.94532 0.97014
## 6 9.966e-01 1.03631 0.62883
## 7 9.158e-01 1.12816 0.98736
## 8 7.357e-01 0.66381 0.64624
## 9 4.759e-01 1.07129 0.59478
## 10 1.646e-01 0.12296 0.20804
## 11 -1.646e-01 -0.03930 -0.05375
## 12 -4.759e-01 -0.18142 -0.42810
## 13 -7.357e-01 -0.85353 -0.57430
## 14 -9.158e-01 -1.22767 -0.95840
## 15 -9.966e-01 -0.46192 -1.11309
## 16 -9.694e-01 -1.66272 -1.05875
## 17 -8.372e-01 -0.57359 -1.09606
## 18 -6.142e-01 -0.60347 -0.74960
## 19 -3.247e-01 -0.02085 -0.40856
## 20 -2.449e-16 0.12968 -0.03698
5
Una distribución de probabilidades tiene cuatro funciones asociadas: la de densidad, cuyo
nombre inicia con la letra ’d’, la de distribución, cuyo nombre comienza con la letra ’p’, la de
generación de números aleatorios, cuyo nombre comieza con la letra ’r’, y, finalmente, la fun-
ción de cuantiles, inversa de la función de distribución, cuyo nombre comienza con la letra ’q’.
Así, por ejemplo, para la distribución normal, dichas funciones son:
dnorm()
,
pnorm()
,
rnorm()
y
qnorm()
; y para la distribución de Poisson, que se visitó previamente en este capítulo, son:
dpois()
,
ppois()
,
rpois()
y
qpois()
.
