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data("CPS1985", package = "AER")

 cps <- CPS1985

 

cps [1:10,]

dim( cps)  

 

names( cps)  

 

library("quantreg")

 

 

#regresion usual

cps_lm <- lm(log(wage) ~ experience + I(experience^2) +

               + education, data = cps) 

 

#regresion por quantiles, tau son los cuantiles seleccionados

 cps_rq <- rq(log(wage) ~ experience + I(experience^2) +

                  + education, data = cps, tau = seq(0.2, 0.8, by = 0.15))

 

 

#we compute predictions from both models for a new data set cps2, where
education is held constant at its mean and experience varies over the range
of the original variable:

 

 

cps2 <- data.frame(education = mean(cps$education),

                  experience = min(cps$experience):max(cps$experience))

cps2 <- cbind(cps2, predict(cps_lm, newdata = cps2,

                                interval = "prediction"))

 cps2 <- cbind(cps2,

                predict(cps_rq, newdata = cps2, type = ""))

 

 

plot(log(wage) ~ experience, data = cps)

 

plot(summary(cps_rq))

 for(i in 6:10) lines(cps2[,i] ~ experience,

                       data = cps2, col = "red")

 

 

library("KernSmooth")

 cps_bkde <- bkde2D(cbind(cps$experience, log(cps$wage)),

                      bandwidth = c(3.5, 0.5), gridsize = c(200, 200))

 

 

#con este plot de densidad se expresa mejor la idea a expresar

 

image(cps_bkde$x1, cps_bkde$x2, cps_bkde$fhat,

      col = rev(gray.colors(10, gamma = 1)),
############################AQUI PARA CAMBIAR Y PONER TONOS ROJIZOS MAS
FUERTES      xlab = "experience", ylab = "log(wage)")

 box()

 

 

 lines(fit ~ experience, data = cps2)

 lines(lwr ~ experience, data = cps2, lty = 2)

 lines(upr ~ experience, data = cps2, lty = 2)

 

 

 

image(cps_bkde$x1, cps_bkde$x2, cps_bkde$fhat,

      col = rev(terrain.colors(10, alpha = 1)),

      xlab = "experience", ylab = "log(wage)")

box()

 

 

lines(fit ~ experience, data = cps2)

lines(lwr ~ experience, data = cps2, lty = 2)

lines(upr ~ experience, data = cps2, lty = 2)

 

 

image(cps_bkde$x1, cps_bkde$x2, cps_bkde$fhat,

      col = rev(heat.colors(10, alpha = 1)),

      xlab = "experience", ylab = "log(wage)")

box()

 

 

lines(fit ~ experience, data = cps2)

lines(lwr ~ experience, data = cps2, lty = 2)

lines(upr ~ experience, data = cps2, lty = 2)

 

 

De: daniel [mailto:daniel319@gmail.com] 
Enviado el: Sunday, September 22, 2013 11:09 AM
Para: pepeceb
CC: jbetancourt@iscmc.cmw.sld.cu; r-help-es@r-project.org
Asunto: Re: [R-es] colores

 

Como usas la función image puedes consultar la ayuda ?image o help(image) y
encontrarás el siguiente ejemplo donde se usa un diferente color Palette
(mencionada por pepeceb en su respuesta). 

x <- 10*(1:nrow(volcano))

y <- 10*(1:ncol(volcano))

image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)

# O puedes usar directamente el número para indicar el color

image(x, y, volcano, col = seq(1:10), axes = FALSE)

# O puedes usar su nombre

colors()[1:5]

image(x, y, volcano, col = colors()[401:500], axes = FALSE)

 

# Consulté el help de image porque no pusistes los datos para hacer
fácilmente reproducible la pregunta.

# Si te ayuda, para agregar datos puedes usar la funcion ?dput o crear datos
sin sentido de la forma

 

mat <- matrix(rnorm(100), ncol=2, dimnames=list( NULL, c('x','y')))

x <- 10*(1:nrow(mat))

y <- 10*(1:ncol(mat))

image(x, y, mat, col = rainbow(100), axes = FALSE)

 

Espero te sirva,

 

Daniel Merino

 

2013/9/22 pepeceb <pepeceb@yahoo.es>

Por ejemplo:<br/><br/>col=rainbow.colors(10)<br/>O
también<br/><br/>col=topo.colors (10)<br/><br/>O<br/><br/>col=
terrain.colors (10)<br/><br/
        [[alternative HTML version deleted]]


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Daniel 



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