Nothing
#' @title Moda.
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#' @description Calcula la moda.
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#' Lee el código QR para video-tutorial sobre el uso de la función con un ejemplo.
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#' \if{html}{\figure{qrposicion.png}{options: width="25\%" alt="Figure: qricvarianza.png"}}
#' \if{latex}{\figure{qrposicion.png}{options: width=3cm}}
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#' @usage moda(x, variable = NULL, pesos = NULL)
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#' @param x Conjunto de datos. Puede ser un vector o un dataframe.
#' @param variable Es un vector (numérico o carácter) que indica las variables a seleccionar de \code{x}. Si \code{x} se refiere una sola variable, \code{variable = NULL}. En caso contrario, es necesario indicar el nombre o posición (número de columna) de la variable.
#' @param pesos Si los datos de la variable están resumidos en una distribución de frecuencias, debe indicarse la columna que representa los valores de la variable y la columna con las frecuencias o pesos.
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#' @return Si \code{pesos = NULL}, devuelve la moda de todas la variables seleccionadas en un \code{data.frame}. En caso contrario, devuelve únicamente la moda de la variable para la que se ha facilitado la distribución de frecuencias.
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#' @author
#' \strong{Vicente Coll-Serrano}.
#' \emph{Métodos Cuantitativos para la Medición de la Cultura (MC2). Economía Aplicada.}
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#' \strong{Rosario Martínez Verdú}.
#' \emph{Economía Aplicada.}
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#' Facultad de Economía. Universidad de Valencia (España)
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#' @references
#' Esteban García, J. y otros. (2005). Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Paraninfo. ISBN: 9788497323741
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#' Newbold, P, Carlson, W. y Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, Global Edition. Pearson. ISBN: 9781292315034
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#' Murgui, J.S. y otros. (2002). Ejercicios de estadística Economía y Ciencias sociales. tirant lo blanch. ISBN: 9788484424673
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#' @import dplyr
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#' @export
moda <- function(x, variable = NULL, pesos = NULL){
if(class(x) %in% c("numeric","factor","integer","logical")){
varnames <- "variable.x"
}else{
varnames <- as.character(names(x))
}
x <- data.frame(x)
names(x) <- varnames
if(is.null(variable)){
varcuan <- x %>% select_if(function(col) is.numeric(col) |
is.integer(col) |
is.factor(col) |
is.logical(col)) %>%
names()
seleccion = match(varcuan,varnames)
x <- x[seleccion]
varnames <- varcuan
} else{
if(is.numeric(variable)){
if(all(variable <= length(x))){
variable <- variable
} else{
stop("Selecci\u00f3n err\u00f3nea de variables")
}
}
if(is.character(variable)){
if(all(variable %in% varnames)){
variable = match(variable,varnames)
} else {
stop("El nombre de la variable no es v\u00e1lido")
}
}
}
if(is.null(pesos) & !is.null(variable)){
x <- x[,variable] %>% as.data.frame()
varnames <- varnames[variable]
}
if(!is.null(pesos) & !is.null(variable)){
if((length(variable) | length(pesos)) > 1){
stop("Para calcular la media a partir de la distribuci\u00fn de frecuencias solo puedes seleccionar una variable y unos pesos")
}
if(is.numeric(pesos)){
pesos <- pesos
}
if(is.character(pesos)){
if(pesos %in% varnames){
pesos = match(pesos,varnames)
} else {
stop("El nombre de los pesos no es v\u00e1lido")
}
}
if(pesos == variable){
stop("Has seleccionado la misma columna del dataframe para la variable y los pesos")
}
x <- x[,c(variable,pesos)] %>% as.data.frame()
varnames <- varnames[c(variable,pesos)]
}
clase <- sapply(x, class)
if (!all(clase %in% c("numeric","integer","factor","logic"))) {
stop("No se puede calcular la moda, comprueba el tipo de variable seleccionada")
}
if(is.null(pesos)){
moda_vacio <- vector("list",length=length(x))
for(i in 1:length(x)){
x_moda <- x[i] %>%
na.omit
valor_moda <- table(x_moda)
valor_moda <- names(valor_moda)[which(valor_moda==max(valor_moda))]
moda <- as.numeric(valor_moda)
if(length(moda)==nrow(x_moda)){
warning("Esta variable no tiene moda, todos los valores tienen la misma frecuencia")
moda <- NA
}
moda_vacio[[i]] <- moda
}
max_long <- max(lengths(moda_vacio))
moda <- sapply(moda_vacio, "[", seq_len(max_long))
if(is.vector(moda)){
moda <- matrix(moda,nrow=1,ncol=length(moda)) %>%
as.data.frame()
} else{
moda <- moda %>% as.data.frame()
}
names(moda) <- varnames
} else{
moda <- x %>%
na.omit %>%
rename(variable2 = varnames[1], pesos = varnames[2]) %>%
group_by(variable2) %>%
summarize(frecuencia = sum(pesos), .groups = 'drop') %>%
arrange(desc(frecuencia)) %>%
as.data.frame()
valores_distintos <- unique(moda$variable2)
moda <- moda %>%
summarize(moda = variable2[which(frecuencia == max(frecuencia))]) %>%
as.data.frame()
if(nrow(moda) == length(valores_distintos)){
warning("Esta variable no tiene moda, todos los valores tienen la misma frecuencia")
moda <- NA
}
names(moda) <- paste("moda_",varnames[1],sep="")
}
return(moda)
}
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