Tema 6f. Medidas bidimensionales en r studio

En este post explico como calcular las principales medidas de estadística descriptiva para variables bidimensionales en r studio. Para ilustrarlos se utilizará el ejemplo Gasto en móvil vs Ingresos.xslx, que contiene datos del gasto en móvil y los ingresos mensuales para una muestra de 50 individuos. Si no sabes como abrir este archivo Excel desde r studio consulta: https://estadisticaparatodos.com/primeros-pasos-en-r-studio/

Si en vez de leerlo prefieres un vídeo sobre como se hace lo encontrarás al final.

Covarianza

Para obtener la covarianza entre dos variables en r haremos:

covarianza <- cov(variable1,variable2)

 Ejemplo.-

covarianza <- cov(GastoIngreso$Gasto,GastoIngreso$Ingreso)

También podemos escribir directamente:

covarianza <- cov(GastoIngreso)

Entonces obtendremos la matriz de varianzas-covarianzas entre ambas variables.

Correlación

Para obtener el coeficiente de correlación entre dos variables necesitaremos instalar la librería “boot”:

Coef_correlacion <- corr(variable*)

*Pero ahora la variable debe ser bidimensional

Ejemplo.-

Coef_correlacion <- corr(GastoIngreso)

Si nuestras variables estuviesen separadas podríamos juntarlas en una variable bidimiensional del siguiente modo:

variablebidimensional <- cbind(GastoIngreso$Gasto, GastoIngreso$Ingreso)

Regresión

Podemos obtener una grafico de dispersión entre dos variables haciendo uso de la función ‘plot’:

plot(variable1,variable2)

 Ejemplo.-

plot(GastoIngreso$Gasto,GastoIngreso$Ingreso)

Para obtener la recta de regresión usaremos la función ‘lm’:

lm(GastoIngreso$Gasto~GastoIngreso$Ingreso)

Así estimaremos la recta que explica el Gasto a partir del ingreso y obtendremos el siguiente resultado:

El valor denominado Intercept, es el punto de corte de la recta con el eje y, por lo que la recta en este caso es:

Si quisiésemos obtener la recta que estima los ingresos de un individuo a partir de su gasto en móvil, haremos:

lm(GastoIngreso$Ingreso~GastoIngreso$Gasto)

Si te interesa la teoría sobre estas medidas puedes consultarla en: https://estadisticaparatodos.com/variable-n-dimensional-tablas-de-contingencia/

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