decil: Transformaciones estadísticas de variables

In AgRoMeteorologiaINTA/agromet: Índices y Estadísticos Climáticos e Hidrológicos

Transformaciones estadísticas de variables

Description

Las funciones decil() y anomalia_porcentual() devuelven estos estadísticos para alguna variable dado un periodo de referencia especificado.

Usage

decil(variable, referencia = rep(TRUE, length(variable)))

anomalia_porcentual(
  variable,
  referencia = rep(TRUE, length(variable)),
  na.rm = FALSE
)

Arguments

variable	vector de observaciones de la variable de interés.
referencia	serie de observaciones para usar de referencia en el ajuste a la distribución teórica. Puede ser: vector lógico que se usará para filtrar los datos de entrada. vector numérico de observaciones. la serie completa (opción por defecto).
na.rm	lógico. Define si se utilizan o no valores faltantes en el cálculo de la anomalía porcentual.

Details

Para recuperar el valor de la variable asociado a determinado decil se puede utilizar la función stats::quantile().

Value

Para el cálculo de los deciles, devuelve un vector numérico con el decil asociado a cada valor de la variable. En este caso la columna deciles es de tipo doble ya que devuelve el valor exacto del decil sin redondeos. Para el cálculo de la anomalía porcentual también devuelve un vector numérico. Las funciones son compatibles con dplyr::group_by() y dplyr::mutate().

Examples

library(dplyr)
data(NH0358)

# Deciles de precipitación usando como referencia la serie completa
NH0358 %>%
  mutate(deciles = decil(precip)) %>%
  slice_head(n = 10)

# Deciles mensuales
precip_mensual <- NH0358 %>%
  group_by(fecha = lubridate::floor_date(fecha, "month")) %>%
  summarise(precip = sum(precip, na.rm = TRUE))

precip_mensual %>%
  mutate(deciles = decil(precip))

# Deciles definiendo un periodo de referencia
precip_mensual %>%
  mutate(deciles = decil(precip,
                         referencia = lubridate::year(fecha) <= 1958))

# Anomalia porcentual usando como referencia la serie completa
NH0358 %>%
  mutate(anomalia = anomalia_porcentual(precip)) %>%
  slice_head(n = 10)

#  Anomalia porcentual definiendo un periodo de referencia
precip_mensual %>%
  mutate(deciles = anomalia_porcentual(precip,
                         referencia = lubridate::year(fecha) <= 1958))

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