Gráficos

Tras una sobremesa en la que tratamos el ya manido tema de los gráficos de tarta, me hace llegar mi tertuliano Jorge Sobrino una solapilla que le adjunta Iberdrola al recibo de la luz que parece una broma de mal gusto. Es muy parecida a la siguiente:

La gráfica compara el llamado mix de producción eléctrica de la compañía con el nacional en el periodo de referencia. O, al menos, ese parece ser su objetivo. Pero advertirán los más agudos de mis lectores cómo la elección de una gráfica de tartas dificulta la comparación, que es el presunto objetivo de esas manchas de colores con pretensiones cuantitativas. ¿No podían haber preferido, por ejemplo y sin pensar demasiado, barras adyacentes?

Hoy ando demasiado ocupado para escribir. Y como es posible que alguno de mis lectores no lo esté tanto como para no leer, le dejo un artículo de Tukey (abajo del todo en el enlace anterior) para que conozca al personaje, si no ha tenido el gusto previo, disfrute en cualquier caso y, en todos, sepa de dónde vienen los rootograms que implementa el paquete latticeExtra de R.

A la pregunta, tal vez con una formulación mejorable de un usuario de la lista de R, sobre cómo representar una distribución normal bivariada con correlación 0.5 en 3D di ayer esta solución:

library(mvtnorm )

x <- y <- -20:20 / 10
z <- matrix(0, length(x ), length(y ) )

m <- c(0,0)
sigma <- matrix(c(1, 0.5, 0.5, 1 ), 2 )

for(i in 1: length(x ) )
        for(j in 1:length(y ) )
                z[i,j] <- dmvnorm(c(x[i], y[j] ), c(0,0), sigma )

persp(x, y, z )

No obstante, la solución alternativa de Carlos Ortega es toda una virguería que merece ser reproducida en estas páginas:

Un gráfico de pares de variables —que no he sabido traducir mejor desde el original inglés pairplot— es algo como lo siguiente:

Ahora es posible construir gráficos de pares más sofisticados e informativos usando el paquete GGally de R. Usando el código (extraído de SAS and R)

library(GGally)

ds <- read.csv("http://www.math.smith.edu/r/data/help.csv")
ds$sex <- as.factor( ifelse(ds$female==1, "female", "male") )
ds$housing <- as.factor( ifelse(ds$homeless==1, "homeless", "housed") )
smallds <- subset(ds, select=c("housing", "sex", "i1", "cesd"))

ggpairs(smallds,
        diag=list(continuous="density", discrete="bar"),
        axisLabels="show")

se obtiene la siguiente versión mejorada:

Publiqué hace un tiempo una entrada en esta bitácora sobre el problema que representa la desigualdad de los tamaños muestrales a la hora de comprender cierto tipo de datos, como por ejemplo, los que trata de representar el gráfico

que muestra la incidencia del cáncer de riñón en distintas zonas de en EE.UU. Como indiqué entonces, los valores extremos se encuentran en zonas menos pobladas: cuanto menor es la población, más probables son las proporciones inhabituales.

El Ministerio de Medio Ambiente recoge estadísticas sobre incendios forestales. Lo hace, por así decirlo, a la vieja usanza:

La Dirección General de Medio Natural y Política Forestal del Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino acumula los datos provinciales y obtiene las cifras nacionales del año en curso. Estas cifras se muestran en un cuadro que las compara con las del decenio anterior en el mismo intervalo de fechas.

Encontré el otro día una entrada en la bitácora de Bissantz, una empresa alemana de herramientas de visualización y minería de datos, que trataba sobre las ventajas y desventajas del uso de escalas lineales y logarítmicas en cierto tipo de gráficos. Y las ilustraba con un ejemplo que me hizo pensar si no habría algo más.

El gráfico malo, en escala lineal, es

que representa la evolución del PIB y la deuda estadounidense durante las últimas décadas y tiene una serie de carencias con respecto al gráfico de los mismos datos en escala logarítmica,

Diríase que estos días no escribo de otra cosa. Pero como que toca. Ya cambiaré de cuerda.

En realidad, hoy debería haber escrito sobre unas conferencias de MicroStrategy a las que acudí ayer “para hablar de mi libro”, es decir, dar la tabarra a empresas que usan, más o menos subrepticiamente R en sus productos para que sepan que existe una asociación de usuarios en ciernes y, con un poco de suerte, aflojen algún billete. Porque, aparte de eso, sólo pude constatar que la parte relevante del empresariado español no lee a Tufte.

Hojeaba el otro día el informe Reporta 2011, que evalúa la calidad de la información que sobre su actividad publican las empresas cotizadas en las bolsas españolas. Y aunque haya que valorar la intención de los autores, resultan tan manifiestas ciertas carencias analíticas que mal servicio les haría de no afeárselas desde mi bitácora. Que conste que no me refiero a errores de fondo, materia en la que no entro, sino a los mecanismos para tratar y presentar resultados numéricos a la hora de armar el informe.

Recomiendo a mis lectores el artículo Visualizing Uncertainty About the Future de D. Spiegelhalter, M. Pearson e I. Short. Trata sobre qué tipo de representaciones gráficas son más adecuadas para transmitir información acerca de la probabilidad de fenómenos futuros a distintos tipos de audiencias, incluidas las más anuméricas.

Abarca desde los incipientes trabajos de Nightingale y Neurath hasta Gapminder y los más modernos desarrollos de la infografía. Aplaude, por ejemplo, la iniciativa del Banco de Inglaterra de publicar información sobre la posible evolución de indicadores económicos futuros de la forma