Introducción

Luego entonces so far, so good, con las herramientas que ya tenemos, sabemos que podemos reproducir el tutorial de Predicting Wine Quality. En la “Practica 2” cargamos estos paquetes: caret, dplyr, moments, ggplot2, ggcorrplot, e1071, doParallel, nnet y ordinal.

library(easypackages)
libraries("caret", "dplyr", 
          "moments", "ggplot2", 
          "ggcorrplot", "e1071", 
          "doParallel", "nnet", 
          "ordinal")

Reproducir código

Ahora buscamos reproducir el código seleccionado, copiado (desde Predicting Wine Quality) y pegado aquí:

red <- read.csv("http://bit.ly/2LvaPv7",
                stringsAsFactors = FALSE) %>% 
  mutate(wine = "red")

Exploro “red” con medios convencionales:

# Tipo de objeto
class(red)

## [1] "data.frame"

# Dimensiones de la tabla en hileras x columnas
dim(red)

## [1] 1599   13

# El nombre de las variables que tiene
names(red)

##  [1] "fixed_acidity"        "volatile_acidity"     "citric_acid"         
##  [4] "residual_sugar"       "chlorides"            "free_sulfur_dioxide" 
##  [7] "total_sulfur_dioxide" "density"              "pH"                  
## [10] "sulphates"            "alcohol"              "quality"             
## [13] "wine"

Reproducimos el resto

Ya en confianza seguimos con el resto del código:

# Aparentemente esta es una base de datos de vinos blancos
white <- read.csv("http://bit.ly/2VlYfCJ",
                  stringsAsFactors = FALSE) %>%
  mutate(wine = "white")
# Fusionamos ambas bases de datos, pero las diferenciamos usando una variable categórica
wine <- rbind(red, white) %>% 
   mutate(wine = as.factor(wine))

Exploramos los datos

summary(wine)

##  fixed_acidity    volatile_acidity  citric_acid     residual_sugar  
##  Min.   : 3.800   Min.   :0.0800   Min.   :0.0000   Min.   : 0.600  
##  1st Qu.: 6.400   1st Qu.:0.2300   1st Qu.:0.2500   1st Qu.: 1.800  
##  Median : 7.000   Median :0.2900   Median :0.3100   Median : 3.000  
##  Mean   : 7.215   Mean   :0.3397   Mean   :0.3186   Mean   : 5.443  
##  3rd Qu.: 7.700   3rd Qu.:0.4000   3rd Qu.:0.3900   3rd Qu.: 8.100  
##  Max.   :15.900   Max.   :1.5800   Max.   :1.6600   Max.   :65.800  
##    chlorides       free_sulfur_dioxide total_sulfur_dioxide
##  Min.   :0.00900   Min.   :  1.00      Min.   :  6.0       
##  1st Qu.:0.03800   1st Qu.: 17.00      1st Qu.: 77.0       
##  Median :0.04700   Median : 29.00      Median :118.0       
##  Mean   :0.05603   Mean   : 30.53      Mean   :115.7       
##  3rd Qu.:0.06500   3rd Qu.: 41.00      3rd Qu.:156.0       
##  Max.   :0.61100   Max.   :289.00      Max.   :440.0       
##     density             pH          sulphates         alcohol     
##  Min.   :0.9871   Min.   :2.720   Min.   :0.2200   Min.   : 8.00  
##  1st Qu.:0.9923   1st Qu.:3.110   1st Qu.:0.4300   1st Qu.: 9.50  
##  Median :0.9949   Median :3.210   Median :0.5100   Median :10.30  
##  Mean   :0.9947   Mean   :3.219   Mean   :0.5313   Mean   :10.49  
##  3rd Qu.:0.9970   3rd Qu.:3.320   3rd Qu.:0.6000   3rd Qu.:11.30  
##  Max.   :1.0390   Max.   :4.010   Max.   :2.0000   Max.   :14.90  
##     quality         wine     
##  Min.   :3.000   red  :1599  
##  1st Qu.:5.000   white:4898  
##  Median :6.000               
##  Mean   :5.818               
##  3rd Qu.:6.000               
##  Max.   :9.000

Seguimos explorando, lo más importante, es que te des cuenta de cómo estamos reproduciendo el análisis de Predicting Wine Quality, eventualmente puedes seguir “copy&paste” hasta terminar todo el procedimiento.

table(wine$quality)

## 
##    3    4    5    6    7    8    9 
##   30  216 2138 2836 1079  193    5

Practica_5.R

Con este código, abre el proyecto “semana_i”, crea un nuevo “R Script” agregando encabezado y usando el snippet para dividir las secciones, crea el archivo “Practica_5.R”.

Save History

Por último, estando dentro del proyecto “semana_i”, en el panel superior derecho de RStudio, activa la pestaña “History”, pincha el icono de un “floppy disc” azul “save history into a file”, usa este formato “apellidoPaterno_Nombre.RHistory”, el archivo quedará guardado en el directorio de trabajo.