Category: Spanish

Conglomerados y Discriminante

Las técnicas para buscar casos parecidos de nuestra base de datos y agruparlos son conocidas como Análisis de Conglomerados. El Análisis Discriminante se usa para estimar parámetros que permiten identificar las características de grupos ya conocidos. Ambas técnicas son muy usadas, así como los Árboles de Decisión (Chi-squared Automatic Interaction Detector – CHAID). Las tres […]

Tour Guiado por la Estadística Básica

En febrero de este año el profesor Jose Manuel Magallanes y los/as que alguna vez fuimos sus asistentes de los cursos de estadística en la especialidad de Ciencia Política y Gobierno en la Facultad de Ciencias Sociales de la PUCP presentamos el libro llamado Tour Guiado por la Estadística Básica. El libro fue financiado por […]

Creación de Indicadores

Sobre creación de indicadores resumo en la siguiente presentación algunos cuantos manuales sobre el tema más una pizca de experiencia propia. La presentación hace uso de unas bases de datos las cuales los encuentran más abajo. Si se quiere indagar más al respecto recomiendo el Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide.   […]

Acerca de… Anuncio de las IV Jornadas de Usuarios de R

Pues eso, os pego el anuncio que han colgado en la lista de usuarios de R. “Escribo en nombre de los comités organizador y científico de las IV Jornadas de Usuarios de R para anunciarlas pública y oficialmente. Tendrán lugar los días 15 y 16 de noviembre en el CREAL (http://www.creal.cat/), Barcelona y está coorganizadas […]

Acerca de… NA’s, valores perdidos.

Hola Aun recuerdo como me ilusionó saber que si dentro del paréntesis de la media pones na.rm=T el R pasa de los NA. Por que esto es muy cómodo, de hecho lo puedes meter en tu propia función para la media: Y meter la función mimedia donde te de la gana. Así podia deshacerme de […]

1/1000 Maneras de Graficar un Mapa en R

Que tal chibchombianos!Así como existen 1000 maneras de morir tambien podemos hablar de que existen 1000 formas de hacer todo en R y en este caso graficar un mapa no es la excepción. Aunque personalmente me tomo tiempo encontrar una forma rápid…

1/1000 Maneras de Graficar un Mapa en R

Que tal chibchombianos!


Así como existen 1000 maneras de morir tambien podemos hablar de que existen 1000 formas de hacer todo en R y en este caso graficar un mapa no es la excepción. Aunque personalmente me tomo tiempo encontrar una forma rápida y sencilla para lograrlo, aqui les ahorro esfuerzo y sufrimiento!…

Simplemente deben seguir las siguientes pasos para ser felices:

1. Descargar el shapefile.
El shapefile es un formato para sistemas de información geográfica. De acuerdo con la Wiki es un formato vectorial de almacenamiento digital donde se guarda la localización de los elementos geográficos y los atributos asociados a ellos. Si bien la definición es básica, es increible la cantidad de información descriptiva de un mapa que se puede almacenar en un shapefile.

Existe un shapefile disponible casi que para cualquier región y es posible encontrar varios sitios en la web que permiten acceder gratuitamente a sus shapefiles, en este caso les recomiendo la base de datos del GADM a la cual podrán acceder con el siguiente link http://www.gadm.org/ 
Otros links de interés 
http://www.vdstech.com/map-data.aspx
http://www.mapcruzin.com/free-asia-arcgis-maps-shapefiles.htm
http://www.vdstech.com/usa-data.aspx
Para el ejemplo utilizaremos la base de datos del GADM, asi que vayan a la sección de descarga y seleccionen el mapa de Uzbekistan (de paso se enteran que existe este país) y descarguen el shapefile respectivo. 

1a. Instalen y carguen en R las bibliotecas maptools, sp y RColorBrewer

Para instalar los paquetes:

> install.packages(“maptools”,lib=”/directorio”)

Para cargar:

> library(maptools) 
# Provee herramientas para leer y manejar objetos espaciales
> library(sp) 
#Provee métodos para manejar datos espaciales
> library(RcolorBrewer) 
# Permite acceder a paletas de colores para cartografía

<img src=”//img2.blogblog.com/img/video_object.png” style=”background-color: #b2b2b2; height: 630px; width: 1000px; ” class=”BLOGGER-object-element tr_noresize tr_placeholder” id=”ColorBrewer” data-original-id=”ColorBrewer” />http://colorbrewer2.org/

1b. Ahora lean el shapefile y conviertanlo en un vector, en este caso lo llamé ohsi
> ohsi<-readShapeSpatial(“UZB_adm1.shp”) 
#Corresponde al mapa politico de Uzbekistan

1c. Comprueben que se cargo el mapa
> plot(ohsi)
1d. Pueden incluso revisar la estructura interna del vector 
> str(ohsi)
> [email protected]
1.e. Asignen el vector como una variable
> mapa=ohsi

2. El siguiente paso es construir una tabla que contenga en una columna las localidades “LOCAL” y en la siguiente columna algún criterio para la selección de las localidades, en este caso el criterio fue “lugares que quiero visitar en Uzbekistan” y la llame “VISITA”  :P. Es importante guardar la tabla en formato csv o delimitado por espacios.

Aqui tienen la tabla
“lOCAL”    “VISITA”
“Andijon”    “NA”
“Bukhoro”    1
“Ferghana”    “NA”
“Jizzakh”    “NA”
“Karakalpakstan”    “NA”
“Kashkadarya”    “NA”
“Khorezm”    “NA”
“Namangan”    “NA”
“Navoi”    “NA”
“Samarkand”    1
“Sirdaryo”    “NA”
“Surkhandarya”    “NA”
“Tashkent City”    “NA”
“Tashkent”    1

La codificación corresponde a: NA=No aplica y 1=lugares que quiero visitar
2a. Ahora deben abrir el archivo de la tabla y crear otro vector  el cual llamé “yque”
> yque<-read.csv(“tabla.csv”,header =TRUE, sep = “\t”)
2b. Revisen los datos de la columna visita en la tabla. Deberian ser visibles en la consola.

> yque$VISITA
2c. Reasignen la información de vector “yque” variable “VISITA” a “mapa” 
> [email protected]=data.frame(yque$VISITA)
> mapa
3. Aunque hay múltiples paquetes para asignar colores en un mapa, en este caso me base en la paleta de colores de colorBrewer. El color pueden seleccionarlo guiándose con el siguiente link http://colorbrewer2.org/
Ahora grafiquen el mapa con las localidades seleccionadas en “VISITA” y el color lo deben especificar en col.regions=brewer.pal() como sigue a continuación:

&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;img src=”//img2.blogblog.com/img/video_object.png” style=”background-color: #b2b2b2; height: 630px; width: 1000px; ” class=”BLOGGER-object-element tr_noresize tr_placeholder” id=”ColorBrewer” data-original-id=”ColorBrewer” /&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;

> spplot(mapa,c(“yque.VISITA”),col.regions=brewer.pal(3, “RdYlBu”), scales=list(draw = TRUE))

Listo!! ahora tenemos el mapa de Uzbekistan y las áreas seleccionadas corresponden a las localidades que me gustarian visitar :P.
otro ejemplo


Fácil! Ahora lo pueden modicar y adaptar a sus datos. Esta es solo una forma sencilla, les recuerdo hay cientos de opciones por explorar!

Buena energia!