En este tutorial vamos a utilizar los siguientes datos de muestra, que consisten en diez realizaciones de un movimiento browniano. Los datos correspondientes para cada trayectoria son una columna de la matriz B
.
# Movimiento browniano
set.seed(1)
# Rejilla
t <- seq(0, 1, by = 0.001)
p <- length(t) - 1
# 10 trayectorias
n <- 10
I <- matrix(rnorm(n * p, 0, 1 / sqrt(p)), n, p)
# Matriz
B <- apply(I, 1, cumsum)
matplot
Para crear un gráfico de líneas con todas las columnas de los datos al mismo tiempo puedes hacer uso de la función matplot
y establecer type = "l"
. Ten en cuenta que B
es una matriz numérica, pero también podría ser una data frame o un vector y una matriz.
matplot(B, type = "l")
# Equivalente a:
matplot(as.data.frame(B), type = "l")
# Equivalente a:
matplot(matrix(t), rbind(rep(0, n), B), type = "l")
Por defecto, la función utiliza los colores 1 al 6, un ancho de línea de 1 y los tipos de línea 1 al 5 para representar las variables, pero esto se puede sobrescribir con los argumentos col
, lwd
y lty
, respectivamente.
# Colors
cols <- hcl.colors(10, "Temps")
matplot(B, type = "l",
col = cols, # Colores
lwd = 2, # Ancho de línea
lty = 1) # Tipo de línea
matlines
La función matlines
es a matplot
lo que lines
es a la función plot
. Permite añadir más líneas a partir de un data frame o una matriz al gráfico anterior. En el siguiente ejemplo la usamos para resaltar algunas trayectorias del movimiento browniano.
matplot(B, type = "l",
col = "lightgray",
lty = 1)
# Resaltar las tres primeras columnas
# con un color diferente
matlines(B[, 1:3], type = "l",
col = 2, lwd = 2,
lty = 1)
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