gráficos estadísticos y mapas con r

R no es solamente el programa estadístico de uso general más potente y versá-til, además de ser totalmente gratuito, sino que es también el que tiene la mayor variedad y potencia de gráficos.

Los gráficos son una forma de presentar la información de modo que pueda ser ade cuadamente interpretada, y tradicionalmente acompaña a otros resulta-dos estadísticos como medidas, tablas, modelos, contrastes, etc. Sin embargo, la evolución moderna de la ciencia estadística ha conducido a una situación en la cual los gráficos ya no son so lamente un complemento que ayuda a ver mejor los resultados, sino potentes herra mientas de análisis, imprescindibles para el usuario avanzado.

Los gráficos son con frecuencia el resultado principal de la aplicación de una técnica estadística. Algunos han alcanzado un grado de complejidad tan elevado que su com prensión requiere un aprendizaje experto, y un conocimien-to profundo de los principios estadísticos utilizados en su construcción para asegurar la correcta interpretación.

En este libro se presentan en primer lugar las técnicas generales para la construcción de gráficos en R, con numerosos ejemplos de aplicación que per-mitirán al lector utilizar las funciones básicas con soltura, y así poder sacar el mejor partido de R para la construcción de gráficos personalizados.

En la segunda parte del libro se revisan de forma sistemática los principales gráficos, desde los más básicos y habituales (dispersión, histograma, diagrama de barras, de ca jas, etc.) hasta los más complejos (biplot, curvas de nivel, grá-ficos de control, gráficos para meta-análisis, árboles de clasificación, mapas, etc.), incluyendo algunos gráficos de reciente aparición asociados a técnicas estadísticas novedosas.

En todos los casos se presentan con detalle los procedimientos para la cons-trucción de los gráficos y las principales claves de interpretación, de modo que puedan ser utili zados por usuarios no expertos o con conocimientos estadísti-cos básicos. Este libro quiere ser útil a todos aquellos (estudiantes, profesores, técnicos, investigadores, etc.) que necesitan las herramientas gráficas en su tra-bajo, y también a los usuarios de la es tadística que desean profundizar en el conocimiento y utilización del programa estadís tico R.

ÍNDICE

PRÓLOGO Y AGRADECIMIENTOS............................................. XI I. PROGRAMACIÓN DE GRÁFICOS CON R............................... 1

I.1. PRIMEROS PASOS CON R..................................................... 1 I.1.1. Instalación........................................................................... 1 I.1.2. Interfaz................................................................................ 1 I.1.3. Seleccionar directorio de trabajo........................................ 2 I.1.4. Paquetes gráficos................................................................ 3 I.1.5. Scripts y archivos que se usan en el libro........................... 6

I.2. COMPLEMENTOS GRÁFICOS............................................... 6 I.3. ARGUMENTOS GENERALES................................................ 11 I.4. COLORES.................................................................................. 20 I.5. FÓRMULAS MATEMÁTICAS Y CARACTERES ESPECIALES................................................................................... 32 I.6. DISPOSITIVOS PARA GRÁFICOS......................................... 34

II. GRÁFICOS BÁSICOS.................................................................. 39

II.1. GRÁFICOS DE DISPERSIÓN................................................ 39 II.2. GRÁFICOS CON BARRAS DE DESVIACIONES................ 46 II.3. MODELOS Y GRÁFICOS EN PANELES.............................. 48 II.4. DIAGRAMA DE CAJAS......................................................... 49 II.5. BEANPLOTS............................................................................. 52 II.6. CURVAS DE AJUSTE............................................................. 58 II.7. HISTOGRAMAS...................................................................... 59 II.8. DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS....................................... 64 II.9. GRÁFICOS DE BARRAS........................................................ 65 II.10. GRÁFICOS CIRCULARES................................................... 73 II.11. GRÁFICOS DE PUNTOS...................................................... 77 II.12. GRÁFICOS TERNARIOS..................................................... 78 II.13. GRÁFICOS DE CONTORNOS Y SUPERFICIES................ 83 II.14. GRÁFICOS TRIDIMENSIONALES..................................... 87 II.15. CONFIGURACIÓN DE MÁRGENES Y EJES ADICIONALES...............................................................................

94

II.16. FORMAS ESPECIALES........................................................ 96 II.17. GRÁFICOS COMBINADOS................................................. 99

VII

GRÁFICOS ESTADÍSTICOS Y MAPAS CON R

VIII

II.18. GRÁFICOS DENTRO DE GRÁFICOS................................. 100 II.19. AMPLIACIÓN DE UN ÁREA DENTRO DE UN GRÁFICO.........................................................................................

103

II.20. GRÁFICOS CON INTERVALOS EN LOS EJES................. 104 II.21. PAQUETES QUE PERMITEN REALIZAR VARIOS TIPOS DE GRÁFICOS BÁSICOS.................................................. 106

II.21.1. R Commander.................................................................. 106 II.21.2. GrapheR........................................................................... 112

II.22. REPRESENTACIONES INTERACTIVAS PARA PÁGINAS WEB............................................................................... 117

II.22.1. Gráficos........................................................................... 117 II.22.2. Tablas.............................................................................. 120 II.22.3. Combinación de representaciones................................... 121

III. GRÁFICOS AVANZADOS......................................................... 123

III.1. GRÁFICOS DEMOGRÁFICOS............................................. 123 III.2. GRÁFICOS DE BURBUJAS.................................................. 125 III.3. GRÁFICOS DE ESCALERA.................................................. 128 III.4. DIAGRAMAS DE FLUJO...................................................... 129 III.5. GRÁFICOS DE TELARAÑAS.............................................. 131 III.6. DIAGRAMA DE EVENTOS.................................................. 133 III.7. MATRICES DE GRÁFICOS….............................................. 139 III.8. GRÁFICOS DE MATRICES DE CORRELACIONES.......... 147 III.9. DIAGRAMA DE VENN Y EULER....................................... 152 III.10. GRÁFICOS DE VARIABLES CUALITATIVAS EN FUNCIÓN DE VARIABLES CUANTITATIVAS................... 153 III.11. DISTRIBUCIONES DE VARIABLES CUALITATIVAS.. 158 III.12. GRÁFICOS PARA TABLAS DE CONTINGENCIA.......... 161 III.13. GRÁFICOS PARA GRANDES CONJUNTOS DE DATOS............................................................................................. 165

III.13.1. Dispersión...................................................................... 166 III.13.2. Matrices de gráficos....................................................... 167 III.13.3. Espectros........................................................................ 169 III.13.4. Gráficos polares............................................................. 171

III.14. GRÁFICOS PARA PRUEBAS ALEATORIAS................... 173 III.15. DIAGRAMA DE TAYLOR.................................................. 177 III.16. CURVAS DE SUPERVIVENCIA Y REGRESIÓN DE COX.................................................................................................. 180 III.17. ANÁLISIS DE VARIANZA................................................. 182 III.18. GRÁFICOS DE DIAGNÓSTICO EN MODELOS LINEALES....................................................................................... 186

ÍNDICE

IX

III.19. GRÁFICOS DE MEDIDAS DE RIESGO DE EXTINCIÓN..................................................................................... 188 III.20. GRÁFICOS PARA ANÁLISIS MULTIVARIANTE........... 190

III.20.1. Biplot.............................................................................. 190 III.20.2. Análisis Discriminante................................................... 192 III.20.3. GGE Biplot..................................................................... 199 III.20.4. Gráficos combinando Análisis de Componentes Principales y Análisis Discriminante........................................... 212

III.21. MODELO DE EFECTOS PRINCIPALES ADITIVOS E INTERACCIÓN MULTIPLICATIVA (AMMI).......................... 216 III.22. GRÁFICOS DE INFERENCIA EN COSTE/EFICACIA..... 219 III.23. META-ANÁLISIS................................................................ 224

III.23.1. Diagrama de bosque....................................................... 225 III.23.2. Gráfico de L'Abbé.......................................................... 232 III.23.3. Diagrama de embudo..................................................... 234 III.23.4. Diagrama de análisis de sensibilidad............................. 236 III.23.5. Diagrama de meta-análisis acumulativo........................ 237

III.24. GRÁFICOS DE CLASIFICACIÓN...................................... 239 III.24.1. Clasificación jerárquica (dendrograma)......................... 239 III.24.2. Clasificación de k-medias.............................................. 242 III.24.3. Árbol de consenso.......................................................... 247 III.24.4. Árboles de Clasificación y Regresión: CARTs.............. 249 III.24.5. Árboles de Clasificación y Regresión (CARTs) y Análisis de Componentes Principales.......................................... 255 III.24.6. Árboles de Inferencia..................................................... 260

III.25. DIAGRAMAS PALEOECOLÓGICOS................................ 271 III.26. GRÁFICOS CLIMÁTICOS.................................................. 274

III.26.1. Rosa de vientos.............................................................. 274 III.26.2. Diagrama de Walter-Lieth............................................. 276

III.27. CONTROL DE CALIDAD................................................... 278 III.27.1. Definir............................................................................ 279

III.27.1.1. Diagrama de Ishikawa........................................... 279 III.27.1.2. Diagrama de Pareto............................................... 280

III.27.2. Medir.............................................................................. 282 III.27.2.1. MSA tipo I............................................................... 282 III.27.2.2. MSA tipo II............................................................. 284

III.27.3. Analizar.......................................................................... 288 III.27.4. Mejorar........................................................................... 290

III.27.4.1. Diseño factorial...................................................... 291 III.27.4.2. Diseño con mezclas................................................ 296 III.27.4.3. Diseños Taguchi..................................................... 299

GRÁFICOS ESTADÍSTICOS Y MAPAS CON R

X

III.27.5. Controlar........................................................................ 302 III.27.5.1. Variables................................................................ 303 III.27.5.2. Atributos................................................................. 307

III.28. MINERÍA DE DATOS.......................................................... 309 III.28.1. Cargar datos................................................................... 310 III.28.2. Explorar.......................................................................... 312 III.28.3. Pruebas........................................................................... 315 III.28.4. Modelos.......................................................................... 316

IV. MAPAS.......................................................................................... 319 IV.1. ÁREAS ADMINISTRATIVAS.............................................. 319 IV.2. GRÁFICOS DENTRO DE MAPAS....................................... 327 IV.3. MAPAS CON INFORMACIÓN ADICIONAL..................... 328 IV.4. MAPAS DE VECTORES....................................................... 338 IV.5. MAPAS INTERACTIVOS..................................................... 340 IV.6. MAPAS HIDROLÓGICOS.................................................... 341

BIBLIOGRAFÍA................................................................................. 347 ÍNDICE DE PAQUETES, FUNCIONES Y ARGUMENTOS........ 355

Dispersión con indicación de solapamiento de puntos

2.5

Petal length vs Petal width Pág. 41

2.0

1.5

(cm

)

1.0W

idth

(

0.5

1 2 3 4 5 6 7

Length (cm)

Dispersión con distintos grupos de datos

9

Petal length vs Sepal length Pág. 43

8

setosavirginicaversicolor

7

(cm

)

6

Sepa

l len

gth

45

3

0 2 4 6 8

Petal length (cm)

Dispersión con etiquetas y áreas resaltadas

Pág. 44

Insertar fotos e intervalos de confianza

Pág. 46

Barras de errores o desviaciones

+08

Area geográfica de tiburones Pág. 47e+

082.

5em

2 )e+

082.

0e

Pseudocarchariidae LamnidaeAlopiidae

peci

e (k

m0e

+08

1.5 Cetorhinidae

Pseudocarchariidae Lamnidae

ia p

or e

sp0e

+07

1.0

Odontaspididae

Area

med

.0e+

005.

0

SqualidaeCarcharhinidae

A0.

Familia

Paneles con varios gráficos

.0

Feeding mode

.0

Treatment Pág. 49

0.8

1

0.8

1

0.6

0ci

a

HHMO 0.

60

cia

NoHNoLSiH

0.4Su

perv

iven

c OOM

0.4Su

perv

iven

c SiHSiL

0.2

0.2

0.0

0.0

0 50 150 250 350Tiempo (h)

0 50 150 250 350Tiempo (h)

Diagrama de cajas

1

Rotifer growth rate Pág. 50

0-1

-2

r

-3-4

High Tox A Low Tox A No Tox A No Tox B

Treatment

Beanplots

24 Niña-España Niña-Italia Niño-España Niño-ItaliaPág. 54

23

ral

22

a co

rpo

21

de m

as9

20

Índi

ce

819

1

Beanplots con diagrama de cajas

Pág. 56

oral

23sa

cor

po 22

de m

as 21

Indi

ce d

20

I

19

Niña-España Niña-Italia Niño-España Niño-Italia

Curvas de ajuste

1.8

C. vulgaris Pág. 59

1.4

1.6

.01.

21

rate

60.

81.

Gro

wth

r0.

40.

6

r rmaxSKs S

0.0

0.2

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Nitrato (M)

Histogramas de barras

Perciformes

s

6060

M2

Pág. 62

de in

divi

duos

2040

2040

M2M3

Nº

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

0

Characiformes

ndiv

iduo

s

200

300

200

300

Nº d

e in

010

00

100

Ratio de las variables M2 y M3 frente a la longitud estándar

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.250.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

Histogramas de puntos

Distribución de la variable M12 por familias Pág. 64

Sphyraenidae Sparidae

Cichlidae

CharacidaeCharacidae

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Diagrama de tallos y hojas

42 | 6 43 | 44 |

Pág. 65

44 | 45 | 7 46 | 589 47 | 11457889|48 | 345677888999 49 | 0011223344455566788888 50 | 000111222222333344444555556666666666677777888888999 51 | 0000011111222222223344455555666677778888999951 | 0000011111222222223344455555666677778888999952 | 000000001111122223333344444555555666666666777777788999 53 | 0001111122222333444444445555555666666677788999999 54 | 00011122333333444455556667788888899 55 | 011122222333334444555566778889999 56 | 00000111223333333444556777899 57 | 2224444666777889 58 | 001266858 | 001266859 | 457 60 | 61 | 62 | 7

Gráficos de barrasMorfología

120.

14 M2M3M4M5

Morfología

0.4

M2M3M4M5

Págs. 66‐72

Long

itud

60.

080.

100.

Long

itud

0.2

0.3

0.02

0.04

0.06

L

0.1

Characidae Cichlidae Sparidae Sphyraenidae

0.00

Morfología

0.15 M2

M3


0.0

d

0.10

0 M3M4M5

0.1

M2M3M4M5

ud

Long

itu

0.05 0.

05Lo

ngitu


0.00


0

Familias

Gráficos circulares

Págs. 73‐75

10 a 14

15 a 1920 a 24

Estructura de edad demujeres españolas en 1991

Mujeres

Personas mayores de 85 añosen diferentes años

< 5

5 a 9

25 a 29

30 a 34Mujeres en 1900

Hombres en 1900

Mujeresen 1991

< 5

35 a 39

75 a 79

80 a 84

> 85

40 a 44

45 a 49

50 54 60 a 64

65 a 69

70 a 74

Hombres en 1991

50 a 5455 a 59

60 a 64

Gráficos circulares de puntos

< 5

5 a

9

a 14>

85

1200000

Mujeres en 1900 Pág. 77

10 a

15 a 19

79

80 a

84

1200000

20 a 24

75 a 79

0

25 a 29

70 a 74

0

0

0

0

1200000 1200000

30 a 3460

65 a 69

35 a 39

40

55 a 59

60a 64

1200000 0 a 44

45 a 49

50 a 54

9

Gráficos de puntos

Estructura de edad dehombres españoles en 1901 y 1991

Estructura de edad dehombres españoles en 1901 y 1991

Pág. 78

70 a 7475 a 79 80 a 84> 85

s 70 a 7475 a 79 80 a 84> 85

s

19001991

50 a 5455 a 5960 a 6465 a 69

d en

año

s

50 a 5455 a 5960 a 6465 a 69

d en

año

s

30 a 3435 a 39

40 a 4445 a 49

es d

e ed

a

30 a 3435 a 39

40 a 4445 a 49

es d

e ed

a

10 a 1415 a 1920 a 2425 a 29

Cla

se

10 a 1415 a 1920 a 2425 a 29

Cla

se

< 55 a 9

0 500000 1000000 1500000 2000000

< 55 a 9

0 500000 1000000 1500000 2000000

Nº de hombresNº de hombres

Gráficos ternarios

0.2 0.7

T. suecica 0 1

% Pigmentos

Pág 80

NEOXANTINA LUTEINA VIOLOXANTINA LUTEINAChl llChlorella sp. Chlorella sp.

Chl ll

Ch. autotrophica Ch. autotrophica Ch. autotrophica

Pág. 80

T. suecica T. suecica

T. suecica T. suecica

Chlorella sp. pChlorella sp.

0.50.1 VIOLOXANTINA 0.4

0.4 0.40 ZEAXANTINA 0.4

0.6 T. suecica

% Pigmentos % Pigmentos % Pigmentos % Pigmentos AlgasT. suecicaChlorella sp0 1

0.1580.74

0 10 10 1 Chlorella sp.Ch. autotrophica

VIOLOXANTINA LUTEINA VIOLOXANTINA LUTEINAVIOLOXANTINA LUTEINAVIOLOXANTINA LUTEINA

10 ZEAXANTINA 1

00.102

0.40 ZEAXANTINA 0.4

0.60.40 ZEAXANTINA 0.4

0.60.40 ZEAXANTINA 0.4

0.6

Gráficos ternarios con dos matrices

0 2 0 7

Pág. 81

0.2 0.7

NEOXANTINA LUTEINA

123

4

12

5

0.50.1 VIOLOXANTINA 0.4

0.4

Topográficos

0

Batimetría y Altimetría entre 33º N a 35ºN y 130ºE a 150ºEPág. 84

35.0

34.5

ud34

.0La

titu

33.5

130 135 140 145 150

33.0

Longitud

Gráficos de contornos

NúmeroespeciesRiqueza de especies Pág. 86

30

35

16

18

25

30

12

14

20

8

10

Latit

ud

10

15

4

6

5

10

2

4

50 55 60 65

Longitud

Tridimensionales de superficies

Pág. 88

Tridimensionales de superficies con colores

Pág. 90

800

1000

400

600

800

Met

ros

0

200

400

85ºE

Longitud

26ºN

Latitud70ºE 23ºN

Tridimensionales de funciones

Pág. 92

z z

xy xyy y

z

x

zx

z

xy xy

Tridimensionales de puntos

10Pág. 93

8

9(%

)

7

spar

tato

RotíferosB. angularisB calyciflorus

5

6As B. calyciflorus

B. plicatilis

89

4

1416

185

67

8Glutámico

1012

144

Serina (%)

o (%)

Ejes adicionales

30 6

Eclosión de larvas de mosquito

MosquitosTemperatura

Pág. 96

5060

25 5

TemperaturaPOM

405

s

20ra

4

30M

osqu

itos

15Te

mpe

ratu

r

3PO

M

20

10 2

010

05

01

5 10 15 20

0

Mes5 10 15 20

0

5 10 15 20

0

Formas especiales

Isoclinas de crecimiento 0 Pág. 98

N1

K1

KK2

12

Puntrio to de equilib

ri

K K2K1

21

N2

Gráficos combinados

4e+056e+058e+051e+06 Pág. 100

< 5

5 a

9

10 a

14

15 a

19

20 a

24

25 a

29

30 a

34

35 a

39

40 a

44

45 a

49

50 a

54

55 a

59

60 a

64

65 a

69

70 a

74

75 a

79

80

a 84

> 85

0e+002e+05

51e

+06 1900

70 a 74

75 a 79 80 a 84

> 85

6e+0

58e

+05

mbr

es

45 a 49

50 a 5455 a 5960 a 6465 a 69

4e+0

56

Nº h

om

25 a 2930 a 3435 a 3940 a 4445 a 49

+00

2e+0

5

< 55 a 9

10 a 1415 a 1920 a 24

0e+00 2e+05 4e+05 6e+05 8e+05 1e+06

0e+

Nº mujeres 0e+0

02e

+05

4e+0

56e

+05

8e+0

51e

+06

Gráficos dentro de gráficos

00

Especies de la familia Carangidae Pág. 101

4

)30

0

rsal

(mm

0 100 200 300 400Base aleta dorsal (cm)

200

alet

a do

r10

0

Bas

e a

0

0 200 400 600 800Longitud estándar (cm)

0 100 200 300 400 500 600 700

Longitud estándar (mm)

Gráficos dentro de gráficos

Temperatura media diaria en el lago Yahuarkaka (Leticia, Amazonas)Pág. 103

29.0

27.6

28.0

mpe

ratu

ra

.028

.5at

ura

0 6 12 18

27.2

Hora del día

Tem

627

.0ra

tura

27.5

28Te

mpe

ra

9.5

30.5

erat

ura

0 6 12 18

26.2

26.6

Tem

per

527

.0T

0 6 12 18

28.5

29

Hora del día

Tem

pe Hora del día

26.

Días19/3/2006 29/3/2006 8/4/2006 18/4/2006 28/4/2006 8/5/2006

Hora del día

Días

Ampliación del área de un gráfico

20 4.0

Ampliación en el rango de 12 a 14 ºC Pág. 104

182

514

16aire

(ºC

)

13.5

aire

(ºC

)

14

mpe

ratu

ra d

el a

13.0

mpe

ratu

ra d

el a

12

Tem

12.5

Tem

10 12.0

10 12 14 16 18 20

Temperatura del agua (ºC)

12.0 12.5 13.0 13.5 14.0

Temperatura del agua (ºC)

Gráficos con intervalos en los ejes

AluminioCromo

Pág. 105

m)

300

dad

(cm

250

Pro

fund

id15

0

P50

0

Concentración del metal0 20 40 60 80 100

Paquetes combinando varios gráficos básicos

Págs. 112‐117

T t á i í i i d d d E ñ

HuelvaPalma de MallorcaVigo

Temperaturas máxima y mínima en ciudades de España

ínim

a (º

C)

3040

Temperatura media en ciudades de España

edia

(ºC

)

30 p < 0,001

p =0,309

empe

ratu

ra m

010

20

mpe

ratu

ra m

e

510

20

Temperatura máxima (ºC)

T

0 10 20 30 40

0

Huelva Palma de Mallorca Vigo

Tem

0

Gráficos interactivos de burbujas para páginas web

Pág. 118

Gráficos interactivos de líneas para páginas web

Pág. 119

Gráficos interactivos de barras para páginas web

Pág. 120

Gráficos poblacionales

Población española y extranjera en España en 1991

> 85

Hombres Edad Mujeres

0 3 0 7 Hombres

Pág. 124

70 a 7475 a 79 80 a 84

> 85

1.30.9

0.60.3

1.81.5

10.7 Hombres

MujeresExtranjeros

50 a 5455 a 5960 a 6465 a 69

2 22.52.3

1.9

2 32.6

2.52.3

35 a 3940 a 4445 a 4950 a 54

2.92.7

2.52.2

2.92.8

2.52.3

15 a 1920 a 2425 a 2930 a 34

3 93.83.6

3.3

3 73.6

3.53.3

< 55 a 9

10 a 1415 a 19

2.42.9

3.63.9

2.22.7

3.43.7

4 3 2 1 0 0 1 2 3 4% %

Gráficos de burbujas

Abundancia y concentración de aminoácidos

2.0

Pág. 126

100 Individuos por litro

25 10

1.5

(mSc

m2)

1.0

uctiv

idad

0.5

60006500

Pi l

Con

d

0.0450050005500 Picomoles

individuo1

20 25 30 35

Temperatura (ºC)

Gráficos de escalera

Transferencia biomasa de productores primarios a secundarios Pág. 128

100Producción primariaProducción primariaProducción primariaProducción primariaProducción primaria

Eficiencia de consumo -20Eficiencia de consumoEficiencia de consumoEficiencia de consumoEficiencia de consumo

Eficiencia de asimilaciónEficiencia de asimilación -25Eficiencia de asimilaciónEficiencia de asimilaciónEficiencia de asimilación

Eficiencia de producciónEficiencia de producciónEficiencia de producción -30Eficiencia de producciónEficiencia de producción

Producción secundariaProducción secundariaProducción secundariaProducción secundaria 25Producción secundaria

Diagrama de flujo

Flujo de carbono en una cadena tróficaFlujos de entrada

Detrítico : 392Sedimentación : 1092Ciliados : 93Flagelados : 44Bacterias : < 2.22e-16Pi f it 2 22 16

mg C m-2 d-1Pág. 130

DetríticoCopépodos

Peces

Pirrof itas : < 2.22e-16No.Pirrof itas : < 2.22e-16Rotíf eros : 46Cladóceros : 103Copépodos : < 2.22e-16Peces : 93

SedimentaciónCladóceros

Cili dR tíf CiliadosRotíferos

Flagelados

BacteriasPirrofitas

No.Pirrofitas

1705

Gráficos de telarañas

Metales en sedimentos (ppm)NiNiNiNi

1 cm50

Pág. 132

CoCoCoCo50 cm100 cm200 cm

CuCuCuCu

Cr010203040506070 Cr010203040506070 Cr010203040506070 Cr010203040506070

GaGaGaGaGa

Al

Ga

Al

Ga

Al

Ga

Al

Pb

Al

Pb

Al

Pb

Al

Pb

Al

Diagrama de eventos

/2/8

0

Acceso a los estudios y al trabajo Pág. 136

6/70

4/

mie

nto

11/1

6

echa

de

naci

m

7/1/

61

Hombres

F

2/15

/52

NacimientoPrimaria

Mujeres

9/30

/42

SecundariaUniversidadTrabajo

Edad hasta el evento

9

0 5 10 15 20 25 30

Gráficos de matrices de puntos

0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10

4

Benguela California Humbolt Mauritania Pág. 141

Clorofila

01

23

0

1.0

1.5

Fosfato

0.5

014

Nitrato

24

68

10

68

10

Silicato

0 1 2 3 4

24

2 4 6 8 10 14

Gráficos de matrices combinados

0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10

Clorofila y nutrientes Pág. 142

Clorofila

12

34

0

1.0

1.5 Fosfato

0.5

1

Nitrato

14

Nitrato

24

68

10

68

10 Silicato

0 1 2 3 4

24

2 4 6 8 10 14

Gráficos de matrices de correlaciones

1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

M11

M12

M13

M14

M15

M16

M17

M18

M19

M20

M21

M22

1

M2

M3

M4

M5

M6

M7

M8

M9

M10

M11

M12

M13

M14

M15

M16

M17

M18

M19

M20

M21

M22

Correlación entre variables morfométricas Pág. 149

1002652-14

1006828

10042 100

0.8

1M2

M3

M4

M5

0.8

1M2

M3

M4

M5

65424343

30553120

36575427

12456021

100803949

1004644

10061 100

0.4

0.6M6

M7

M8

M9

0.4

0.6M6

M7

M8

M9

820-1124

34786778

21815879

38585352

2834-826

48673057

46493754

74296

31

100433442

1007893

10084 100

0

0.2M10

M11

M12

M13

0

0.2M10

M11

M12

M13 24-12-22-25

78-26606941

79-13465516

52-1952577

26-40-12720

57-44366024

54-1524386

31-28-71811

42-31234125

93-31758535

84-3847337

100-10707434

100-13-5520

1008547

10045100

-0.4

-0.2

M13

M14

M15

M16

M17-0.4

-0.2

M13

M14

M15

M16

M17 -5293312

-41675060

-16594373

7444261

-20283220

-24484353

-6696446

-11434115

-25484729

-35715182

-37654673

-34775281

20-21-35-12

-47564560

-45665863

100-34-30-14

1008050

10034 100

-0.8

-0.6

M17

M18

M19

M20-0.8

-0.6

M17

M18

M19

M20

21-11

5960

4739

5144

3720

5550

5819

357

4734

6571

5265

5957

-50-57

5982

7793

-36-54

8150

8649

4448

10067100

-1

M21

M22-1

M21

M22

Gráficos combinados de matrices de correlaciones

Familia Sphyraenidae

M2 -0.41 0.41 0.37 -0.23 -0.38 0.69 -0.49 -0.49 0.4 -0.07

Pág. 152

M3 -0.71 -0.23 0.69 0.54 -0.46 0.66 0.58 -0.52 -0.19

M4 0.17 -0.76 -0.69 0.49 -0.82 -0.79 0.72 0.24M4

M5 -0.02 -0.06 0.65 -0.06 -0.03 -0.12 -0.36

M6 0.78 -0.24 0.83 0.79 -0.58 -0.4M6 0.78 0.83 0.79

M7 -0.39 0.88 0.93 -0.57 -0.38

M8 0 41 0 43 0 33M8 -0.41 -0.43 0.33 -0.16

M9 0.97 -0.75 -0.38

M10 -0.72 -0.38

M11 0.24

Variables morfométricas, 2011-12-10, 12:09:41

M12

Diagrama de Venn y Euler

Pág. 153

Gráficos de variables cualitativas en función de cuantitativas

0.8

"Ar"

q.

Especie 1

Especie 2

Pág. 155

0 5 10 15 20

0.0

0.4Freq

p < 0.05

p < 0.01

Latitud

0.8

"Ra"

Especie 1

00.

20.

40.

6Fr

eq.

Especie 1

Especie 2

p < 0.05

p < 0.01

0 5 10 15 20

0.0

Latitud

"Rr"

0.4

0.6

Freq

.

Especie 1

Especie 2

p < 0 05

0 5 10 15 20

0.0

0.2

Latitud

p < 0.05

p < 0.01

Distribución de variables cualitativas

1

TABLA DE VIDA Pág. 159

0.8r

0.6

Muj

er

0.4

Sex

o

0.2Hom

bre

0

H

30 40 50 60 70 80 90 100

Edad (años)

Gráficos para tablas de contingencia en variables cualitativas

RELACIÓN ENTRE GRADO FUMADOR Y PADRES FUMADORESGrado

1 a 10 cigarrillos 11 a 20 cigarrillos De 1 a 2 cajetillas Más de 2 cajetillas No fuma

Pág. 163

4.00

5.26

Pearsonresiduals:

2.00

s

No

0.00Padr

es

-2.00

Si

-4.10p-value =2.4744e-11

Gráficos para bases de datos grandes

Pág. 166

Espectros

.010

Pigmentos de Alexandrium minutum Pág. 1700.

008

0

PeridinaChl a

0.00

60

a 44

0 nm

0.00

40

orba

ncia

a

Chl c2

Diadinoxantina

0.00

2Abs

o

Diadinoxantina

0.00

0

Dinoxantina

0 10 20 30 40

Tiempo (minutos)

Gráficos polares

Vigo (Junio, Julio y Agosto)0 20

40320340

Huelva (Junio, Julio y Agosto)0 20

40320340 Pág. 173

60

80280

300

0 2 4 6 8

60

80280

300

0 2 4 6 8100

120

140220

240

260 100

120

140220

240

260

Vi t160180200 160180200

Vigo (Diciembre, Enero y Febrero)0 20340

Vientom/s

Huelva (Diciembre, Enero y Febrero)0 2034020

40

60300

320340 20

40

60300

320340

80

100

120240

260

2800 2 4 6 8

80

100

120240

260

2800 2 4 6 8

120

140160180200

220

240 120

140160180200

220

240

Gráficos para test aleatoriosp = 0.106

Género

Pág. 175

dx = 0.0048 p = 0.035

GéneroBoops

dy = 0.0048

Diagrama de Taylor

Modelos de predicción de temperatura

0.1 0.20.3

Pág. 178

10

10

0.40.5

0.6Correlation

Coeficiente decorrelación

dar (

ºC) 8

100.7

0.8

iaci

ón e

stán

d

6

50.9

Des

vi

4

0.95

02

0.99

Desviación estándar (ºC)

0 2 4 6 8 10

0

Curvas de supervivencia y regresión de Cox

1.0 NO ADICTO

ADICTO

Pág. 181

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

0 20 40 60 80

Edad

Análisis de varianza

a R

ioja

Nav

arra

Cas

tilla-

La M

anch

asl

as B

alea

res

Can

tabr

iaAs

turia

sG

alic

iaM

adrid

Anda

lucí

a

Cat

aluñ

aEx

trem

adur

aC

astill

a y

León

Arag

ón

C. V

alen

cian

a

Mel

illa

Mur

cia

Ceu

ta

País

Vas

co

slas

Can

aria

s Pág. 184

2 2 10 2 2 2 8 2 16 8 4 18 6 6 2 2 2 6 4

L a N C Is C A G M A C E C A C M M C P Is

Group Sizes:| | ||| | | | | | || | | | | | | |

115.

1

110 9111.2111.5

6dwos

108.

6

108.8108.9109.0109.2109.4

110.4110.6110.9

110.

6

gm+s

d

IPC

de

alim

ento

106.6106.8

107.2107.2107.2107.4107.5107.6107.7

106.

7

gm-s

dw10

4.3

Group MeansGrand Mean

MS-withinMS-betweenF-statistic = 2.58

-2.0

7

-1.8

5

-1.4

3-1

.42

-1.3

8

-1.2

1-1

.12

-1.0

5

-0.8

9

0.14

0.32

0.33

0.55

0.80

1.80

1.99

2.29

2.59

2.85

0

Coeficientes de contraste basados en las medias y errores de los grupos

Grand Mean F statistic 2.58

Gráficos de diagnósticos para modelos lineales

12

3

als

Residuals vs Fitted

14 16

1

resi

dual

s

Normal Q-Q

1416

Pág. 187

-3-2

-10

Res

idua

15

-2-1

0

Stan

dard

ized

r

15

55 60 65 -2 -1 0 1 2

1.2

1.4

Scale-Location15

1416 0.

300.

35

Cook's distance15

20.

40.

60.

81.

0

Stan

dard

ized

resi

dual

s

50.

100.

150.

200.

25

Coo

k's

dist

ance

14

5

55 60 65

0.0

0.2

5 10 15 20

0.00

0.05

Residuals vs Leverage11 52

Cook's dist vs Leverage hii 1 hii

01

ardi

zed

resi

dual

s

0.514

50.

150.

200.

250.

30

ok's

dis

tanc

e

0

11.52 15

14

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

-2-1

Stan

da

Cook's distance

0.5

15

0.00

0.05

0.10C

oo

0.15 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45

0

5

Gráficos de medidas de riesgo de extinción

3000

0

mat

e

u est = -0.014 (95% CIs -0.095 , 0.068 ) Q est = 0.16

0.6

0.8

1.0

it th

resh

old

Prob. to hit 336

95% CI

75% CI

mean

Pág. 189

1905 1919 1933 1947 1961 1975 1989

010

000

3

Pop.

Est

i

0 20 40 60 80 100

0.0

0.2

0.4

0

prob

abilit

y to

hi

time steps into future

0.01

5

old

PDF of time to threshold given it IS reached

.81.

0

old

Prob. of hitting threshold in 100 time steps00

0.00

50.

010

prob

abilit

y to

hit

thre

sho

00.

20.

40.

60

prob

abilit

y to

hit

thre

sho

90% threshold

0 100 200 300 400 500

0.00

time steps into future

200 300 400 500 600

0.0

Number of ind. at Ne

Sample projections

.0

time steps = 98 mu = -0.014 s2.p = 0.16

0000

025

0000

0

N

-1.5

-1.0

-0.5

0

xe =

log1

0(N

0/N

e)

50%

90%

0 20 40 60 80 100

010

0

time steps into the future

20 40 60 80 100

-2.0

-

Projection interval T time steps

x

99%

Biplots

Análisis de correspondencias

P t lGrecia

-2 -1 0 1 2 3

1.0

Pág. 192

0.5 PortugalEspañaSerbia

Rep. ChecaSuízaHungría

Bél i

0.5

1

A0.

0

ón 2

Rep. Checa

FinlandiaNoruega

Polonia

Bélgica

0.5

0.0

B

C

-0.5

Dim

ensi

ó

Rusia

-1.0

-0

-1.0

D

0-1

.5

-1.5

InglaterraIrlanda -2

.5-2

.0

D

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

Dimensión 1

Gráficos para análisis multivariante

Análisis discriminante Pág. 193

2

20

Func

ión

-2 Especie1

-4

234

-4 -2 0 2 4

Función 1

Gráficos relacionados con el Análisis Discriminante

10

Puntuación canónica Estructura

S

iO2

Pág. 195

05

Can

1 (6

7.2%

)

ugle

noph

ycea

e

ophy

ceae

rioph

ycea

e

C

ryso

phyc

eae

rypt

ophy

ceae

Din

ophy

ceae

ophy

ceae

N

O2

N

O3

N

H4

-10

-5

C

C

iano

phyc

eae

E

C

loro

phyc

eae

Zy

g o

B

acill

ar

C

X

anth

o

10

LAGOSCorreoTarapoto

Correo Fuquene Guatavita Iguaque Momil Purísima Sebastián Tarapoto Tota Yahuarcaca

Lago

68

(8.3

%)

+Iguaque

Bacillariophyceae YahuarcacaZacambúJavaríFuqueneGuatavitaIguaqueTota

02

4

Can

3

+ ++++

++ Correo

GuatavitaTarapoto

TotaZacambúCianophyceae

Clorophyceae

Crysophyceae

Dinophyceae

Xanthophyceae

-5 0 5 10

-2

Can2 (13.2%)

+++Fuquene

GuatavitaJavarí

pYahuarcaca Zygophyceae

Cryptophyceae

GGE Biplots

Países por nivel de vida Pág. 203

0.5

Botswana

K Liberia

Marruecos

NigeriaSenegalSudáfrica

A tiBolivia

ChileColombia

Costa Rica

CubaR.DominicanaEcuadorEl SalvadorGuatemalaHonduras

Mexico NicaraguaPanamaParaguay

PeruVenezuela

pVidaFspVidaMNatalida

Fertilida.5

0.0

27 %

AustriaBélgicaFinlandiaFrancia

Alemania

GreciaIslandiaIrlanda

ItaliaHolandaNoruega

PortugalEspaña

SueciaSuiza

Gran Bretaña

Burkina Faso

Burundi

Camerún

R Centroafri

Etiopia

GabonGambia

KenyaLiberiaNigeria

Ruanda

SenegalSomalia

TanzaniaZambia

ArgentinaBarbados Brasil

Haiti

Uruguay

Mortin

Fertilida

AlfabetM

AlfabetF

-1.0

-0

AX

IS2

10.2 AustriaBélgica

DinamarcaAlemaniaSuiza R.Centroafri

Uganda

-1.5

PIB_cap

1 5 1 0 0 5 0 0 0 5 1 0 1 5

-2.0 Mortalidad

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

AXIS1 81.87 %

Gráficos combinando PCA y Análisis Discriminante

AfricaAméricaEuropa

Pág. 215

BotswanaGabonRuanda

Senegal

Sudáfrica

Tanzania

Uganda

AustriaDinamarcaFranciaIslandiaHolanda

Noruega

Suiza

Gran Bretaña

Burkina Faso

BurundiCamerún

R.Centroafri

Etiopia

Gambia

KenyaLiberia

MarruecosNigeriaSomalia

Sudáfrica

Austria

BélgicaFinlandia

Alemania

Grecia

Irlanda Italia

Noruega

PortugalEspaña

SueciaGran BretañaZambiaGuatemala

Haiti

Bolivia

El Salvador

HondurasMexicoNicaragua

Peru

ArgentinaBarbadosBrasil

ChileColombia

Costa Rica

CubaR.DominicanaEcuadorPanamaParaguay UruguayVenezuela

Modelo de efectos principales aditivos e interacción multiplicativa (AMMI)multiplicativa (AMMI)

Pág. 21720

FONAIAP-2004 Yaritagua-1

12

PC %37.226.9

1

2

3

PC %

37.2

26.9

19.6

02

C 2 D-2562

D-3160

FONAIAP-104

FONAIAP-2002

HS-11

HS-3G HS-9

MTC-93225 SK-202X-1409BW

La Virgen

Las VelasYaritagua-2

FONAIAP-2004

Yaritagua-2

-20

PC

D 2562

HIMECA-3002

HS-13

MTC-93224 TOCORÓN-370Camunare

D-2562

FONAIAP-104

FONAIAP-2002 HIMECA-3002

HS-11

HS-3G HS-9

MTC-93225

SK-202La VirgenLas Velas

Yaritagua-1PC2 PC3

40 20 0 20 40

-40

HIMECA-2020

Guarabao

D-3160O 0

HIMECA-2020HS-13 MTC-93224

TOCORÓN-370

X-1409BW

Camunare

-40 -20 0 20 40

PC 1Guarabao

PC1

Gráficos de Inferencia en Coste/Eficacia

20

Wedge-Shaped ICE Region with Confidence = 95 % Pág. 221

010

ence

0

Cos

t Diff

ere

-10

-20

-10 -5 0 5 10

Units = cost ; lambda = 0.26 ; Angles = alibiEffectiveness Difference

Diagrama de bosque (Meta‐análisis)

Pág. 226

EstudioPorter 1972Rusell 1979Wilson 1982St t 1982

Eventos 5

34 2111

Total 101

1031 106504

ExperimentalEventos

4 8

114

Total 90

1107 105187

ControlOR

1.124.682.111 02

95%-CI [0.29; 4.30]

[2.16; 10.17] [0.96; 4.63][0 32 3 25]

W(fijo) 1.8% 3.4% 4.0%2 6%

W(aleatorio) 2.3% 5.8% 5.7%3 0%Stewart 1982

Rusell 1983Jamrozik 1984McDowell 1985Page 1986Janz 1987

11 43 77 12 828

504 761 512 85

114144

4 35 58 11 512

187 659 549 78 68106

1.021.071.501.000.951 89

[0.32; 3.25] [0.67; 1.69] [1.04; 2.16] [0.41; 2.42] [0.30; 3.03][0 91; 3 92]

2.6%16.1%21.7% 4.5% 2.7%5 1%

3.0%11.7%14.6% 4.7% 3.0%6 4%Janz 1987

Slama 1990Vetter 1990Demens 1990Wilson 1990Haug 1994

28 1

34 15 4320

144 104 237 292 577154

12 1

20 5

17 7

106 106 234 292 532109

1.891.021.793.112.442.17

[0.91; 3.92] [0.06; 16.52] [1.00; 3.22] [1.11; 8.67] [1.37; 4.33][0.89; 5.34]

5.1% 0.4% 7.9% 2.2% 7.5%3.2%

6.4% 0.6% 8.7% 3.7% 8.9%4.6%

Modelo de efectos fijosModelo de efectos aleatorios

gHigashi 1995Slama 1995

447

53 42

7389

4682199

238

35 5

5640

489 929

1.761.76

1.663.60

[1.49; 2.08] [1.42; 2.18]

[ ] [1.06; 2.59] [1.42; 9.12]

100%--

13.8% 3.1%

--100%

12.0% 4.4%

Heterogeneidad: I-squared=27.7%, tau-squared=0.0478, p=0.1451

0.1 0.5 1 2 10

Razón de ventajas (OR)

Gráfico de L'Abbé (Meta‐análisis)

20

Estudio de la influencia del médicopara dejar de fumar

Pág. 233

50.

2

enta

l)

Wilson 1982Janz 1987

00.

1

o ex

perim

e Jamrozik 1984McDowell 1985Vetter 1990

Haug 1994

Higashi 1995

50.

10

ntos

(gru

po

1983

Page 1986Wilson 1990

0.05

sa d

e ev

en Porter 1972

Rusell 1979

Stewart 1982

Rusell 1983

Sl 1990

Demens 1990

Slama 1995

0.00Ta

s Slama 1990

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20

Tasa de eventos (grupo control)

Diagrama de embudo (Meta‐análisis)

0.0

Sesgo en las publicaciones Pág. 235

0.2

19831984

199019901995

0.6

0.4

ánda

r

19791982

1982

1985

1986

1987

19901994 1995

0.8

Erro

r est

á

1972

1.2

1.0

E1.

4

1990

0.1 0.2 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0


Diagrama de análisis de sensibilidad (Meta‐análisis)

Estudio OR 95%-CI

Pág. 237

Omitting Porter 1972Omitting Rusell 1979Omitting Wilson 1982Omitting Stewart 1982

1.781.621.751.79

[1.43; 2.22] [1.37; 1.93] [1.39; 2.19] [1.44; 2.23]

Omitting Rusell 1983Omitting Jamrozik 1984Omitting McDowell 1985Omitting Page 1986Omitting Janz 1987

1.861.821.811.801.76

[1.52; 2.28] [1.43; 2.31] [1.46; 2.25] [1.45; 2.23][1.40; 2.21]g

Omitting Slama 1990Omitting Vetter 1990Omitting Demens 1990Omitting Wilson 1990Omitting Haug 1994

1.771.771.721.711 75

[ ; ] [1.42; 2.21] [1.40; 2.23] [1.39; 2.14] [1.36; 2.13][1 40; 2 19]

Modelo de efectos aleatorios

Omitting Haug 1994Omitting Higashi 1995Omitting Slama 1995

1.76

1.751.791.70

[1.42; 2.18]

[1.40; 2.19] [1.40; 2.27] [1.38; 2.09]

1


Diagrama de meta‐análisis acumulado

Estudio OR 95%-CI

Pág. 238

Adding Porter 1972 (k=1)Adding Rusell 1979 (k=2)Adding Wilson 1982 (k=3)Adding Stewart 1982 (k=4)

1.122.562.532 07

[0.29; 4.30] [0.64; 10.22] [1.19; 5.36][1 02; 4 19]Adding Stewart 1982 (k 4)

Adding Rusell 1983 (k=5)Adding Jamrozik 1984 (k=6)Adding McDowell 1985 (k=7)Adding Page 1986 (k=8)Adding Jan 1987 (k 9)

2.071.711.651.551.491 53

[1.02; 4.19] [0.91; 3.22] [1.07; 2.54] [1.05; 2.28] [1.04; 2.14][1 11 2 11]Adding Janz 1987 (k=9)

Adding Slama 1990 (k=10)Adding Vetter 1990 (k=11)Adding Demens 1990 (k=12)Adding Wilson 1990 (k=13)

1.531.521.551.621.69

[1.11; 2.11] [1.12; 2.07] [1.19; 2.03] [1.24; 2.11] [1.32; 2.18]


Adding Haug 1994 (k=14)Adding Higashi 1995 (k=15)Adding Slama 1995 (k=16)

1.76

1.711.701.76

[1.42; 2.18]

[1.35; 2.17] [1.38; 2.09] [1.42; 2.18]


0.75 1.5

Razón de ventajas

1.76 [1.42; 2.18]

Razón de ventajas

Dendrogramas

.5

Pigmentos en algas Pág. 240

2.0

20

1.5

c. .

0.5

1.

Altu

ra

s-P

. t.

s-P

. t.

iato

mea

s-S

. om

eas-

Ch.

g.

as-C

h. g

.m

eas-

S. c

.s-

H. s

p.A

. m.

P. m

.as

-P. m

.s-

H. s

p.R

. b.

R. b

.sp

.sp

.sp

.sp

.sp

.sp

. sp.

sp.

D. s

p.D

. sp.

. a.

. a.

N. s

p.N

. sp.

0.0

Dia

tom

eas

Dia

tom

eas D

Dia

toD

iato

me

Dia

tom

Din

ofíc

eas

Din

ofíc

eas-

AD

inof

ícea

s-P

Din

ofíc

eaD

inof

ícea

sC

ripto

fícea

s-R

Crip

tofíc

eas-

Rrip

tofíc

eas-

C.

ripto

fícea

s-C

. an

ofíc

eas-

S. s

anof

ícea

s-S

. san

ofíc

eas-

C. s

anof

ícea

s-C

. sor

ofíc

eas-

Ch.

or

ofíc

eas-

Ch.

C

loro

fícea

s-D

Clo

rofíc

eas-

Dor

ofíc

eas-

Ch.

orof

ícea

s-C

h.C

loro

fícea

s-C

loro

fícea

s-

C C Cr

Cr

Cia

Cia

Cia

Cia Clo

Clo C

Clo

Clo

Dendrogramas tridimensionales

Pág. 241

Mapas de calor

Morfometría de peces Pág. 242

BiotodomaAequidens

AstronotusCichlasomaSatanoperca OreochromisTilapia ArchosargusDiplodusChaetobranchusGeophagus

SparusCichlaCichla SarpaSpondyliosomaPagellusApistogrammaLaetacaraCaquetaia

NE

RO

S

RoeboidesCharaxSphyraenaBoopsCrenicichlaLithognathusDentexCalamusPagrusSparus

GÉ

N

MesonautaSymphysodonPoptellaCtenobryconTetragonopterusBryconopsTriportheusMoenkhausiaRoeboides

M3

M5

M17 M2

M4

M12

M13

M15

M14 M9

M7

M6

M8

M10

M16

M11

Variables morfométricas

Clasificación k‐medias

.4 DinofíceasDinofíceas

-3 -2 -1 0 1 2 3

3

Pág. 247

20

DinofíceasDinofíceas

Dinofíceas

Dinofíceas

2

Chlorophyll.c2

Peridin

00.

2

2 DiatomeasDiatomeas

CriptofíceasCriptofíceas

1

All hiDiadinoxanthin

0.0

Com

p.2

atomeasDiatomeasDiatomeasDiatomeas

Diatomeas

ClorofíceasClorofíceasClorofíceasClorofíceas

CianofíceasCianofíceasCianofíceasCianofíceas

CriptofíceasCriptofíceasp

-10AlloxanthinChl.b.epirChlorophyll.a.alllomerChlorophyll.a.epimer

Chlorophyll.bChlorophyll.c1Dinoxanthincoxanthin

Lutein

Methyl.chlorophyllide.aß.e.caroteneß.ß.caroteneß.u.caroteneViolaxanthinX9..cis.neoxanthinZeaxanthin

-0.2

ClorofíceasClorofíceas

ClorofíceasClorofíceasClorofíceasClorofíceasClorofíceasClorofíceas

-2

Lutein

-0.4

-3

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4

Comp.1

Árboles de consenso

Árbol consenso de algas en base a pigmentosPág. 248

0.8

100

0.4

0.6

81100

94

ceae

0.2

Altu

ra

54 7121 49 8156 17 6023 83

15 81

mne

siop

hyce

a

siop

hyce

a

phyc

eaph

ycea

phyc

ea

Chl

orop

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae Chl

orop

hyc

orop

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

tom

eas

tom

eas

tom

eas

tom

eas

tom

eas

tom

eas

tom

eas

tom

eas

tom

eas

Dia

tom

eas

tom

eas

tom

eas

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

ynop

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

hyce

ae

0.0 100949494 8585858510061 995757 38 1001009595

Pry

m

Pry

mne

s

Pry

mne

siop

Pry

mne

siop

Pry

mne

siop C

Chl

orop

h

Chl

orop

h

Chl

orop

h

Chl

orop

h

Chl

orop

h

Chl

o

Chl

orop

h

Chl

orop

h

Dia

t

Dia

t

Dia

t

Dia

tD

iat

Dia

t

Dia

t

Dia

t

Dia

t

Dia

t

Dia

t

Dyn

oph

Dyn

oph

Dyn

oph Dy

Dyn

oph

Dyn

oph

Dyn

oph

Árboles de Clasificación y Regresión (CARTs)

Demografía en regiones de España

Pág. 251

Esperanza.de.vida.Mujeres<84

Hijos.Madre<1.6 Nacidos.Muertos<1095

yes no

Edad.Madre<31 Esperanza.de.vida.Mujeres>=86

Hijos.Madre>=1.2

Porcentaje.no.Casadas<32

Edad.Madre<31 Hijos.Madre>=1.5Andalucía Comunidad Valenciana

Ceuta1 / 2

Castilla y León jos ad e

Hijos.Madre>=1.3

Edad.Madre<31 jos ad e 5

Hijos.Madre<1.2

8 / 8 1 / 2 8 / 9

Aragón

Galicia4 / 5

Castilla-La Mancha4 / 5

La Rioja1 / 2

Cataluña4 / 5

Islas CanariasHijos.Madre<1.3 Edad.Madre<32Aragón2 / 2

Castilla-La Mancha1 / 3

Cantabria1 / 2

Islas Canarias2 / 2

Comunidad Valenciana1 / 3

País Vasco2 / 2

Árboles de Clasificación y Regresión (CARTs) y PCA

moss>=1.5 moss< 1.5

arct.lutepard.luguzora.spinpard.nigr

d ll

Pág. 255

reft>=6.5 twigs>=1.5reft< 6.5 twigs< 1.5

pard.pullaulo.albitroc.terralop.cunepard.montalop.acce g galop.fabrarct.peri

373 : n=12 237 : n=7185 : n=7 13 : n=2

Error : 0.569 CV Error : 1.05 SE : 0.216

Árboles de inferencia

Pág. 262

Tratp < 0.001

1

NoScen Scen

Silicato

<= 8.31 > 8.31

Concp = 0.029

2Conc

p < 0.001

5Silicato

6 89 6 89 H L

Node 3 (n = 39)

0.8

1 Node 4 (n = 40)

0.8

1

H L

Node 6 (n = 37)

0.8

1 Node 7 (n = 36)

0.8

1

<= 6.89 > 6.89

n = 15

3

4

n = 10

3

4

n = 11

3

4

0.2

0.4

0.6

0.2

0.4

0.6

0.2

0.4

0.6

0.2

0.4

0.6

1

2

3

1

2

3

1

2

3

050 150250350

0

050 150250350

0

050 150250350

0

050 150250350

00 0 0

Diagramas paleoecológicos

Al Cr Ni Co

A

Pág. 272

50

B

A(c

m)

100

150 C

Pro

fund

idad

150

200

C

250 D

300

E

Metales en el sedimento del lago Yahuarkaka

0 20 40 60 80 0 20 40 60 0 10 20 30 0 5 15

Rosa de vientos

Viento (m s-1)Palma de Mallorca Vigo

Pág. 276

N0 - 22 - 44 - 66- 8 > 8

( )N

EW5 %

10 %15 %

20 %25 %

30 %

EW5 %

10 %15 %

20 %25 %

30 %30 %35 %

40 %

30 %35 %

40 %

S S

Diagrama de Walter‐Lieth

700

Vigo aeropuerto (261 m)2000 13.8C 2450 mm Pág. 278

500

50 100

300

C mm

40 80

24.1

20

30

40

60

10 20

3.3

0 0

E F M A M J J A S O N D

Diagrama de Ishikawa/causa‐efecto/espina de pescado

Rendimiento académico del alumnado universitario

Pág. 280

PROFESORES ALUMNOS ORGANIZACIÓN

Rendimiento académico del alumnado universitario

Poca preparación

Escasa motivación

Baja formación previa

Poca atención

Horarios inadecuados

Información escasa

BAJO RENDIMIENTOBAJO RENDIMIENTO

Faltan ordenadores No equilibrada

Aulas incómodas

Ruidos

Discontínua

Memorística

No actualizado

Tecnología obsoleta

INSTALACIONES EVALUACIÓN MATERIAL_DIDÁCTICO

Aulas incómodas Discontínua No actualizado

Diagrama de Pareto

Defectos de fabricación en un producto

70

00%

Pág. 281

60

80%

10

cia 40

50

60%

8

umul

ado

Frec

uenc

30

40

40%

6

Por

cent

aje

acu

20

20%

4 P

0

10

0%2

E H C D A B F G

Tipos de defectos

Estudios de verificación de error en las mediciones

RunChart

x99.865% x = 23.65

Pág. 28323

.70

xtar 0.1 Ts = 0.03

target = 23.65Cg = 0.85

Cgk = 0.78

Histogram of Pieza1 - target

20

conf.intH0 : Bias = 0t-value: -0.941p-value: 0.356

23.6

5

x

targetx D

ensi

ty

510

15

0

-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04

0

Tolerance View

23.6

0

xtar 0.1 T

23.6

23.8

x0 5 10 15 20 25

Index

x0.135%

0 5 10 15 20 2523

.4Index

Estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R)Components of Variation

0.6

0.8 VarCompContrib

StudyVarContrib

3.7

23.8

Measurement by Part

emen

t

Pág. 287

totalRR repeatability reproducibility PartToPart

0.0

0.2

0.4

A B C D E F G H I J

23.5

23.6

23

Mea

sure

component Part

.8

Measurement by Operator x Chart

3.80

3.5

23.6

23.7

23

Mea

sure

men

t

x

5023

.60

23.7

023

LCL = 23.53

UCL = 23.71

x 23.62

A B C

23

Operator Operator

23.5

LCL 23.53

A B C

Interaction Operator:Part R Chart

1

1

11

6023

.70

23.8

0

of M

easu

rem

ent

2

22

23

33

3

33

3

123

OperatorABC

R

50.

100.

15

UCL = 0.17

R 0.07

1

1

1 1 1

1

1 1

23.5

023

.6

Part

mea

n

2

2

22

2

22

2

3 3 3

A B C D E F G H I J

Operator

0.00

0.05

LCL = 0

A B C

Estudios de la capacidad de un proceso

LSL = 25.5 USL = 25.6LSL = 25.5 USL = 25.6

Capacidad del procesoPág. 289

2530 TARGET

cp= 1cpk= 1

cpkL= 1cpkU= 1

1520

A= 0.682p= 0.0689

n= 37

mean= 25 6

510

mean 25.6sd= 0.0157

25.5

725

.59

25.50 25.52 25.54 25.56 25.58 25.60 25.62 25.64

0

25.54 25.55 25.56 25.57 25.58 25.59 25.60

25.5

325

.55

2

Expected Fraction Nonconforming ObservedExpected Fraction NonconformingptpLpU

= 0.0026998= 0.0013499= 0.0013499

ppmppmppm

= 2699.8= 1349.9= 1349.9

Observed

ppm = 0ppm = 0

ppm = 0

Gráficos de diseño factorial11

.0 Diseño factorial

20

A T t

Diagrama de Pareto

10 B< 0 01

Gráfica de Normalidad

Págs. 292‐29510

.010

.5

tern

o

15

-15.332

10.43

ABC

TemperaturaTiempoAditivo

5

óric

os A:B

A

p < 0.01p >= 0.1

9.0

9.5

Diá

met

ro in

t

5

10

4.931 -50

Cua

ntile

s te

ó

A:B:C

A:C

B:C

A: Temperatura-1 1

B: Tiempo-1 1

C: Aditivo-1 1

-1 1 -1 1

Interacción entre factores

C B A

A:B

:C A:B

A:C

B:C

Factores

0

-1.4640.926 -0.687

0.03

2.776

-15 -10 -5 0 5 10

-10

Coeficientes

C

A-11

A

A-11

9.0

9.5

10.0

10.5

11.0

A A:D

iámetr 10 0

10.5

> +9.2> +9.4> +9.6> +9.8> +10> +10.2> +10.4> +10.6> +10.8

> +9.2> +9.4> +9.6> +9.8> +10> +10.2> +10.4> +10.6> +10.8

0.5

1.0

po9

B-11

9.5

10.0

10.5

11.0

BTe

mpe

ratu

ra

-1.0

-0.5

0.0

0.5Tiempo

-1.0-0.5

0.0

0 5

ro interno

9.5

10.0

-0.5

0.0

B :

Tie

mp

9.0

C

1.0

po 0.5

1.0

Diámetro interno~A+B+AB

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

A : Temperatura

Gráficos de diseño factorial con mezcla

Efecto sobre la elongación

Págs. 298‐299

Efecto sobre la elongación

> +9> +10> +11> +12

> +9> +10> +11> +12> +13

0.9

PolietilenoEfecto sobre la elongación

12> +13> +14> +15> +16> +17> +18

> +14> +15> +16> +17> +18

0.6

0.7

0.8

PoliestirenoPolipropileno

0 3

0.4

0.50.1

0.20.3

0.4

0.10.2

0.30.4

0.1

0.2

0.30.5

0.60.7

0.80.9

0.50.6

0.70.8

0.9

PolietilenoPoliestireno Polipropileno

Diseños de Taguchi

10.0

met

ro

10.0

met

ro

Pág. 301

9.4

9.6

9.8

Med

ia d

el d

iám

9.4

9.6

9.8

Med

ia d

el d

iám

9.2

9

A: TEMPERATURA

1 2 3

9.2

9

B: TIEMPO

1 2 3

9.8

10.0

el d

iám

etro

9.8

10.0

el d

iám

etro

9.2

9.4

9.6

Med

ia d

e

9.2

9.4

9.6

Med

ia d

e

9

C: MATERIAL

1 2 3

9

D: MAQUINA

1 2 3

Gráficos de Shewhart

Measurements from 1 to 60Calibration data in Medida[1:30, ] New data in medida[31:60, ]

Pág. 304

.40.

5 UCL

h (m

m)

0.3

0

Leng

th

0.2

CL

0.0

0.1

LCL

Group

1 4 7 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59

0

Number of groups = 60Center = 0.2473688StdDev = 0.1063495

LCL = 0UCL = 0.5230539

Number beyond limits = 0Number violating runs = 12

Minería de datos

Todos

Distribución de Deud_ing (muestra)por Impago

1.0

Distribución de Deud_tarj (muestra)por Impago Págs.

313‐318re

cuen

cia

4060

NoSi

0.4

0.6

0.8

porc

ión

x

Fr

020

0.0

0.2

0

Pro

p

AllNoSi

Deud_ing

0 10 20 30 40 0 2 4 6 8 10

Deud_tarj

Distribución de Edad (muestra)por Impago

Mosaico de Empleo (muestra)por Impago

entre 30 y 40

por Impago por Impagomenos de 5 mas de 10 entre 5 y 10

No

menos de 30

mas de 40

Eda

d

TodosN

Impa

go

Si

5 10 15 20 25

NoSi

Empleo

Mapas geográficos

Philippines Desembocadura de los

Págs. 320‐32320

1

Desembocadura de los ríos Amazonas y Tocantins

15 0

Latit

ude

-1

Long

itud

10

-2

118 120 122 124 126

5

-52 -51 -50 -49 -48

LatitudLongitude

Latitud

Mapas geográficos

Pág. 321

Mapas geográficos

35

Centro AméricaPág. 323

303

25

ud15

20

Latit

u10

-120 -110 -100 -90 -80

5

Longitud

Gráficos dentro de mapasNeotrópico

-3.7

5

Lago Tarapoto

Pág. 328

20

.95

-3.8

5

Lago Tarapoto

Caballochoca

Río Amazonas

0Zona de muestreo

-71.0 -69.5 -68.0

-3.

-20La

titud

-40

-

-100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30

-60

Longitud

Mapas de distribución con puntos

0

Distribución de especies de flamencosPág. 329

-12

-10

P. jamesiP. andinusP. chilensis

-14

18-1

6

Latit

ud-2

0-

68 66 64 62 60 58

-22

-68 -66 -64 -62 -60 -58

Longitud

Mapas de distribución con polígonos

Distribution of gorilla speciesPág. 330

4g p

G. beringeiG gorilla

02

tude

G. gorilla

-4-2

Latit

5 10 15 20 25 30

-8-6

5 10 15 20 25 30

Longitude

Variaciones geográficas de variables

Pág. 332


Pág. 333


Pág. 337

Mapas con textos

Pág. 338

Mapas de vectores

Panama

Pág. 3390

9.5

20 km h1

8.5

9.0

atitu

de7.

58.

0

L

-83 -82 -81 -80 -79 -78 -77

7

LongitudeLongitude

Mapas interactivos para páginas web

Pág. 340

Mapas hidrológicos

Pág. 343

Mapas hidrológicos

Pág. 344

Mapas hidrológicos

Pág. 345

gráficos estadísticos y mapas con r

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