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#datavisualization

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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 17: Birds! 🐦 Hoy toca explorar relaciones en el mundo aviar con el increíble dataset AVONET. #RelationshipsWeek #Animals

Graficamos la Longitud del Ala vs. Masa Corporal (log-log) para >9500 especies. ¡Una relación clave en la biomecánica del vuelo! ✈️

Lo interesante:
1️⃣ Facetas por Hábitat: Vemos cómo la relación cambia (o no) entre Bosque, Marino, Pradera, etc. ¡La ecología importa!
2️⃣ Color por Orden: Los puntos coloreados muestran la diversidad taxonómica (12 órdenes principales). Passeriformes por todas partes!

Una visualización "complicada" (Día 15 😉) que revela la interacción entre tamaño, forma del ala, linaje evolutivo y ambiente.

🛠 #rstats #ggplot2 #readxl #data_table | Data: AVONET (Tobias et al. 2022) | Theme: #theme_week3_animals
📂 Código/Viz: t.ly/iEHPE

Gráfico facetado en 6 paneles (por tipo de hábitat: Bosque, Bosque arbolado, Humedal, Marino, Matorral, Pradera) que muestra la relación entre Log10(Longitud del Ala [cm]) en el eje Y y Log10(Masa Corporal [g]) en el eje X para más de 9500 especies de aves. Los puntos en cada scatter plot están coloreados según el Orden taxonómico (12 órdenes representados en la leyenda). Se observa una tendencia general positiva en todos los paneles, con variaciones en la dispersión y posición de los puntos según el hábitat y el orden. El gráfico usa un tema con fondo beige claro. Fuente: AVONET dataset (Tobias et al. 2022).
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#Day17#Birds#dataviz
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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 16: Negative Relationship FOUND! 📉🐍🐦🐢🐟

¡Lo conseguimos! Tras ajustar por masa corporal, la relación entre Tasa Metabólica Específica (W/kg) y Longevidad Máxima (años) en ~530 especies animales (AnAge DB, outliers quitados) SÍ es negativa (Pearson ρ ≈ -0.42, p < 2.2e-16). #RelationshipsWeek #Animals

El gráfico log-log muestra la tendencia: mayor intensidad metabólica por kilo se asocia con vidas más cortas. ¡Apoya la idea del "ritmo de vida"! 🔥➡️⏳ Colores por Clase Taxonómica.

Un recordatorio de la importancia de normalizar variables y limpiar datos para ver la señal correcta. ¡Ciencia en acción!

🛠 #rstats #ggplot2 #ggpubr | Data: AnAge | Theme: #theme_week3_animals
📂 Código/Viz: t.ly/ouLN0

Scatter plot log-log mostrando la relación entre Longevidad Máxima (años, eje Y) y Tasa Metabólica Basal Específica (Watts/kg, eje X) para 534 especies animales (outliers eliminados). Los puntos están coloreados por Clase taxonómica (Mammalia, Aves, Reptilia, Amphibia). Una línea de regresión lineal de color marrón oscuro con intervalo de confianza gris muestra una clara tendencia negativa. El coeficiente de correlación de Pearson (rho = -0.42, p < 2.2e-16) se muestra en la esquina superior derecha. El gráfico utiliza un tema con fondo beige claro y textos en marrón. Fuente: AnAge Database.
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#Day16#Negative#dataviz
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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 15: Complicated Relationships! 🐧↔️🐧

Hoy, una matriz de scatter plots con ggpairs para explorar las relaciones entre medidas corporales (Long. Pico, Long. Aleta, Masa Corporal) en los pingüinos de Palmer. ¡Perfecto para el prompt "Complicated"! #RelationshipsWeek #Animals

La matriz lo enseña todo:
* Diagonal: Distribución de cada medida (densidad).
* Abajo: Scatter plots de cada par de medidas (coloreado por Especie).
* Arriba: ¡La correlación $ entre ellas!

Se ven las fuertes relaciones positivas (más grande = aleta más larga) y cómo las especies (Adelie, Chinstrap, Gentoo) forman clusters distintos en este espacio de rasgos. ¡Una forma densa de ver muchas relaciones a la vez!

🛠 #rstats #ggplot2 #GGally | Data: #palmerpenguins | Theme: #theme_week3_animals
📂 Código/Viz: t.ly/GATJi

Matriz de scatter plots (ggpairs) 3x3 comparando tres medidas corporales para 3 especies de pingüinos de Palmer: Longitud Pico (mm), Longitud Aleta (mm) y Masa Corporal (g). La diagonal muestra gráficos de densidad para cada variable, coloreados por especie (Adelie, Chinstrap, Gentoo). Los paneles del triángulo inferior muestran scatter plots para cada par de variables, con puntos coloreados por especie. Los paneles del triángulo superior muestran el coeficiente de correlación de Pearson para cada par de variables, calculado para cada especie. El gráfico usa un tema con fondo beige y colores naturales para las especies. Fuente: paquete R palmerpenguins.
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#Day15#Complicated#dataviz
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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 14: Kinship! 🌿 Hoy toca visualizar "parentescos" animales, pero basados en ¡similitud de rasgos! #RelationshipsWeek #Animals

Este dendrograma horizontal es el resultado de un clustering jerárquico (hclust Ward.D2) sobre ~170 especies, usando su Masa Corporal y Longevidad Máxima (log-transformadas y escaladas). ¡Muestra quién se agrupa con quién según su estrategia de vida!

Las ramas unen las especies más similares. La longitud horizontal hasta la unión indica cuán diferentes son. Se ven grandes grupos que separan, por ejemplo, animales muy grandes/longevos de otros más pequeños/rápidos. Es una forma de ver la estructura oculta en los datos de rasgos.

(Solo se muestra 1/3 de las etiquetas para no saturar!)

🛠 #rstats #ggplot2 #ggdendro #stats | Datos: Kaggle (S. Banerjee)
📂 Código/Viz: t.ly/Y_fwt

Dendrograma horizontal que visualiza el clustering jerárquico de aproximadamente 170 especies animales, basado en la similitud de su masa corporal y longevidad máxima (log-transformadas y escaladas). El árbol se ramifica de izquierda a derecha. Los nombres de las especies (un subconjunto) aparecen como etiquetas en las puntas de las ramas a la derecha. El eje vertical representa las especies/clusters, y el eje horizontal (superior, etiquetado como 'Altura') indica la distancia o disimilitud a la que se unen los clusters. El gráfico utiliza un tema con fondo beige claro y líneas/texto en marrón. Título: "Similitud Animal Basada en Masa y Longevidad". Fuente: Kaggle dataset by S. Banerjee.
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#Day14#Kinship#dataviz
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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 13: Clusters Animales! 🐾 Explorando la relación Masa Corporal vs Longevidad Máxima. #RelationshipsWeek

Usando un dataset de Kaggle (+170 especies, ¡gracias S. Banerjee!) y tras una divertida limpieza de datos con rangos/unidades mixtas 😅, este scatter plot log-log revela patrones.

Coloreamos por Dieta: 🥩Carnívoro(verde) 🌿Herbívoro(ocre) ❓Omnívoro(azul).
Se ve la tendencia general (más grande = más longevo), pero los clústeres por dieta sugieren distintas **estrategias de historia de vida**. ¿Cómo gestionan su energía y longevidad según lo que comen? 🤔

¡Una visualización para explorar la alometría y la diversidad ecológica!

🛠️ #rstats #ggplot2 y mi nuevo tema #theme_week3_animals.
📂 Código/Viz: t.ly/ehPiu

Scatter plot log-log que muestra la relación entre la Longevidad Máxima (años, eje Y) y la Masa Corporal (kg, eje X) para aproximadamente 170 especies animales. Los puntos están coloreados según la dieta: verde para Carnívoro, naranja/ocre para Herbívoro y azul apagado para Omnívoro. Se observa una tendencia general positiva. Los puntos de diferentes dietas muestran cierta agrupación y solapamiento. El gráfico utiliza un tema con fondo beige claro y textos en marrón. Título: "Relación Masa Corporal vs. Longevidad en Animales". Fuente: Kaggle dataset by Sourav Banerjee.
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#Day13#Clusters#dataviz
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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 12: Gov Data Day! 🏛️ Explorando la distribución del spread 10Y-2Y del Tesoro USA (datos de FRED desde 1976).

Este histograma/densidad va más allá del valor diario: muestra la *probabilidad* histórica de cada nivel del spread. ¡Clave para entender expectativas económicas!

Puntos clave:
* Modo principal > 0 (curva normal es lo más común).
* ¡La inversión (<0, línea discontinua) tiene una probabilidad no trivial! ⚠️ Es la famosa señal pre-recesión. La distribución nos dice cuán "normal" es esa señal en perspectiva histórica.
* La forma general revela info sobre la dinámica de tipos.

Una visualización sobre la estructura probabilística de un indicador líder fundamental.

🛠️ #rstats #ggplot2 #quantmod #grid
📂 Código/Repo: t.ly/0RDmK

Histograma superpuesto con una curva de densidad mostrando la distribución del diferencial diario entre los tipos de interés del Tesoro de EE.UU. a 10 años y 2 años, desde 1976 hasta 2025. El eje X muestra el diferencial en puntos porcentuales, el eje Y muestra la densidad. Las barras del histograma tienen un relleno con degradado vertical azul verdoso. La curva de densidad es de color rosa. Una línea vertical discontinua en x=0 indica la inversión de la curva de tipos, con una etiqueta de texto vertical asociada. El pico principal de la distribución se sitúa alrededor de +1%, con una cola izquierda que se extiende por debajo de cero. Fuente: FRED/U.S. Treasury.
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#Day12#Distributions#datagov
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Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 11: Stripes! Mi versión: ¡El código de barras del pánico del mercado! 😱

Este gráfico muestra una línea de tiempo (1993-2025) donde cada raya vertical representa un día en que el VIX cerró ≥ 30 (¡alta tensión!).

El concepto clave aquí es el **Volatility Clustering**: la alta volatilidad no se distribuye uniformemente, ¡viene en rachas! Los densos grupos de rayas identifican visualmente las grandes crisis (Dot-com, GFC '08, Covid '20...). Los largos periodos en blanco son la calma relativa.

Es una forma directa de ver la *persistencia* y los *regímenes* de la volatilidad del mercado. ¡Olvida las medias simples, el estrés viene en oleadas! 🌊

🛠️ Hecho con #rstats, #ggplot2, #quantmod.
📂 Código/Repo: t.ly/-vd9u

Gráfico estilo código de barras en una línea de tiempo de 1993 a 2025, visualizando días de alta volatilidad del mercado. El eje X muestra los años. Rayas verticales finas de color morado marcan cada día en que el índice VIX cerró igual o superior a 30. Se observan densos clústeres de rayas alrededor de periodos de crisis como 2001-2002, 2008-2009 y 2020. El eje Y está oculto. Título: "Días de Alta Volatilidad del Mercado (VIX >= 30)". Fuente: Yahoo Finance.
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#Day11#Stripes#dataviz
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