MAPAS DE CALOR
va a ver lo que se llaman "Mapas de Calor".
De igual forma que los vídeos pasados, preparamos un cuaderno que está dividido entre una parte teórica y una parte práctica.
En la parte teórica va a introducir todos los conceptos básicos y fundamentales para que entienda la gente que no está relacionada con el Área de Estadística Descriptiva o con el Área de Visualización de Datos
'¿Qué es un un Mapa de Calor?'
va a empezar abriendo nuestro archivo que descargamos.
Yo les recomiendo que la pongan en la misma carpeta que los demás archivos debido a que en la carpeta de Data que va a compartir es probable que ocupemos información que ya hemos ocupado antes.
En este caso yo ya tengo mi archivo en el escritorio, voy a descargarlo, voy a abrirlo y mi Mapa de Calor empieza de la siguiente forma en el cuaderno.
¿Qué es un Mapa de Calor?
El mapa de calor es una visualización que representa Datos utilizando diferentes variaciones de calor.
Un Mapa de Calor es una Representación Visual de datos que utiliza diferentes variaciones de colores para describir cómo se comportan los datos en un formato tabular.
Los valores dentro de cada celda de la tabla son sustituidos por colores previamente establecidos por el investigador y se le reporta a la gente que lo está viendo una escala de color que le va a ayudar a entender
¿Qué está representando?.
En esta imagen que tiene aquí, no sabemos realmente qué información estamos trabajando, simplemente vemos muchos cuadros de colores.
Pero bueno, en este mapa se podra ver que existen 10 filas contra 12 columnas y en cada celda hay un color asociado.
Para entender qué significa más o menos este esquema va a centrarnos en un renglón, en este caso, el último.
va a analizar la variable rotulada '9' del conjunto de filas contra cada una de las 12 variables del conjunto de columnas.
Entonces si yo comparo la variable '9' de filas con la variable '0' de columnas, y tengo esta especie de rosa, puedo buscar su valor en la escala y asignarle un valor numérico.
En este caso este color está asociado con el valor numérico 0.5, el color oscuro con 0.0, el morado con 0.2 y así sucesivamente.
El 9 que es muy claro, con el 1.
Entonces en lugar de yoo ver esta representación numérica yo lo sustituí por esa representación de colores pero bueno, va a ver un ejemplo.
Un Ejemplo en el que se ha ocupado mucho este tipo de análisis.
Normalmente estos esquemas se ocupan para mostrar la varianza a través de múltiples variables revelando patrones.
El ejemplo que les va a mostrar, es un ejemplo de la literatura que busca medir la correlación entre 4 variables observadas en las flores de iris.
Las 4 variables que va a analizar son:
El largo del sépalo de la flor,
El ancho del sépalo,
El largo del pétalo y
El ancho del pétalo.
Esta tabla de correlaciones fue brindada a través del Ejemplo.
Aquí se podra ver la correlación entre cada una de las variables.
Esta tabla de aquí, yo la puedo sustituir si propongo una escala de colores a las cuales voy a asignar los valores cercanos a estos valores numéricos, en este caso, el valor de '1' va a ser representado por un azul muy oscuro, el valor '- 0.25' va a ser sustituido por este color como crema claro y un intervalo de colores se va a ir ahí modificando.
Entonces a los valores de '1' de la tabla yo les voy a asignar el color de azul oscuro.
Al valor de ' - 0.1175 ', que está cercano al ' 0 ', es este de aquí, es como un verdecito.
Le asigno ese verdecito al ' 0.87 ', esta muy cerca del azul oscuro.
Y así sucesivamente cada uno de los valores se les va a ir asignando un color, de tal forma que se podra ver qué variables tienen más correlación que otras.
Pero bueno, va a llevar esto a la práctica a través de ' Python'.
Continuaremos con esta libreta pero ahora realizaremos todos los ejercicios para que tú puedas manejar y manipular datos y convertirlos en mapas de calor.
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