27.13 Histograma
Histogramas de la variable punt_global con diferentes valores del parámetro bins.
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_histogram(fill= "white", color = 'gray70')
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_histogram(fill= "white", color = 'gray70', binwidth = 5)
La opción binwidth =, como su nombre indica, hace referencia al ancho de los rangos del histograma.
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_histogram(fill= "white", color = 'gray70', bins = 73)
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_histogram(fill= "#8ce", color = "#69c") +
theme_minimal()
La opción bin = hace referencia a la cantidad de rangos.
Histograma con un polígono de frecuencias.
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_histogram(bins = 73, fill= "#8ce", color = "#69c") +
geom_freqpoly(bins = 73, color = "gray30") +
theme_minimal()
Sólo el polígono.

geom_density para generar la densidad de la misma variable.
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_density(color = "#945") +
theme_minimal()
Se añade a la densidad líneas verticales para la media y la mediana del puntaje.
ggplot(data = saber, mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_density(col = "#945") +
geom_vline(xintercept =
mean(saber$punt_global, na.rm = TRUE),
color = "#328") +
geom_vline(xintercept =
median(saber$punt_global, na.rm = TRUE),
color = "#4a9") +
theme_minimal()
Diferencia en la distribución del puntaje global para hombres y mujeres.
ggplot(data = saber,
mapping = aes(x= punt_global)) +
geom_density(aes(color = cole_naturaleza)) +
scale_color_manual(values = c('#098', '#dc7')) +
theme_minimal()