[R-br] Dúvida Simples - Histograma

[Felipe]

Prezado Andre,

Pode usar a estimação Kernel que é um método não-paramétrico para 
estimação de densidades que pode ser visto como um aperfeiçoamento do 
histograma pois gera uma função suavizada.
Precisa defir a função Kernel a ser utilizada e o tamanho da janela(h) 
ou tamanho da largura da banda(binwidth).
O fator preponderante é o valor de h, pois este define o formato da 
curva estimada, e sua escolha é arbitrária.
As funções Kernel mais conhecidas são:
Uniforme
Tricúbica
Gaussiana
Epanechnikov

#############Exemplos no 
R#####################################################

##Exemplo 1
data(precip)
hist(precip, prob=T)
precip.d <- density(precip)
lines(precip.d)


##Exemplo2
plot(density(precip,n=1000))
rug(precip)
lines(density(precip,bw='nrd'),col='red')
lines(density(precip,bw='ucv'),col='green')
lines(density(precip,bw='SJ-ste'),col='yellow')
lines(density(precip,bw='SJ-dpi'),col='blue')


plot(density(precip,n=1000))
rug(precip)
lines(density(precip,bw=4),col='red')
lines(density(precip,bw=5),col='green')
lines(density(precip,bw=6),col='yellow')
lines(density(precip,bw=7),col='blue')

##Exemplo 3
#Estimação de densidades
#bandwidth=largura da janela
data(faithful)
attach(faithful)
hist(eruptions,breaks="scott",prob=T)
den<-density(eruptions)
lines(den)
den # x valor do tempo de erupção, y valor de densidade estimado, bw 
ótimo, não precisa se preocupar para achá-lo, o próprio pacote o encontra.
names(den)
summary(eruptions)
summary(den$x)


##Exemplo 4
require(MASS)
data(Boston)
attach(Boston)
hist(rm, prob=T)
rm.d <- density(rm)###### Kernel gaussiano, o defaut do R
rm.d$bw###### tamanho da largura da banda
rug(rm)
lines(rm.d)
curve(dnorm(x,mean(rm),sd(rm)),0,10,add=T,col="blue")##comando para 
jogar a curva da normal


On 23-08-2014 19:21, Andre Oliveira wrote:
> Walmes,
> sei que tem várias funções para construir os gráficos de densidade 
> empírica, mas qual função você tem usado com esta finalidade no 
> momento e que tem dado melhores resultados?
> obrigado
>
>
>
> André Oliveira Souza
>
>
> Em Sexta-feira, 22 de Agosto de 2014 17:42, walmes . 
> <walmeszeviani em gmail.com> escreveu:
>
>
> Para ser bem sincero, o histograma, seja com os melhores 
> elementos/recursos, de um pacote ou outro, está começando a ficar 
> ultrapassado e deixando o lugar para os gráficos de densidade 
> empírica. Nas minhas aulas eu tenho dado mais enfase ao gráfico de 
> densidade que o histograma. E a principal razão é bem simples, é 
> quando desejamos comparar a distribuição a partir de amostras de 
> diferentes populações. Com histogramas há uma certa dificuldade de 
> sobrepor na mesma janela os resultados para mais de duas amostras 
> porque os retângulos, sem o devido cuidado, podem esconder outros de 
> menor altura atrás deles, comprometendo a visualização. Claro que é 
> possível usar retângulo com semitransparência mas não se pode assumir 
> esse conhecimento de todo usuário. Com os gráficos de densidade, que 
> traçam as linhas da função de densidade empírica, permitem 
> sobreposição mais facilmente. Outras coisa interessante é a facilidade 
> na identificação da moda da distribuição como sendo o pico da função 
> traçada. No histograma é fácil achar a classe modal, mas um valor para 
> a moda é menos óbvio, apesar de ser possível interpolar considerando a 
> frequência das classes vizinhas. O bom do histograma é que se pode 
> cobrar em provas, basta o aluno saber classificar dados e obter 
> frequências ao passo que a densidade empírica tem aplicabilidade 
> limitada sem computador.
>
> À disposição.
> Walmes.
> ​
> ​
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