Representando datos, una animación es un gráfico en el que unas facetas (en terminología de ggplot2) ocultan el resto, como en
extraído de aquí y que representa la evolución del tamaño (superficie) de los coches habituales a lo largo del último siglo. Lo mismo pero evitando el indeseado efecto:
El código:
library(ggplot2) datos <- structure(list(year = c(1930L, 1950L, 1960L, 1970L, 1980L, 1990L, 2000L, 2010L, 2018L), width = c(1.45, 1.59, 1.54, 1.
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:
He encontrado una página que será, seguro, del gusto de mis lectores. Contiene animaciones en R tales desarrolladas con el paquete animation tales como ésta sobre la optimización por mínimos cuadrados o esta otra sobre k-medias.
¡A disfrutar!
