4.1 Lectura de librerías

• La librería stringr es una librería de R que proporciona herramientas para manipular y procesar cadenas de caracteres. Esta librería es especialmente útil para limpiar y transformar datos de texto.

• La librería magrittr es una librería de R que proporciona una sintaxis más legible y fácil de usar para encadenar y componer funciones. Esta librería es especialmente útil para escribir código más limpio y fácil de entender.

• La librería ggplot2 es una herramienta de visualización de datos en R que permite crear gráficos estadísticos personalizados y de alta calidad. Ofrece una amplia variedad de opciones para crear gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de cajas, entre otros. Esta librería se destaca por su capacidad para personalizar los gráficos en función de las necesidades del usuario, lo que permite crear gráficos complejos con múltiples capas y características.

• La librería patchwork es una librería utilizada para crear paneles de visualización personalizados y complejos en R. Ofrece una amplia variedad de opciones para combinar y organizar gráficos, así como para agregar anotaciones y elementos decorativos. Esta librería es especialmente útil para crear paneles de visualización que incluyan varios gráficos y tablas.

• La librería tidyverse es una colección de paquetes de R que se utilizan para manipular, procesar y visualizar datos de manera eficiente. Incluye varias librerías como dplyr, ggplot2, tidyr, entre otras, que proporcionan herramientas para limpiar, transformar y visualizar datos de manera efectiva.

• La librería forcats es una herramienta de manipulación de factores en R. Proporciona una serie de funciones para trabajar con variables categóricas/factores y manejarlos de manera más eficiente y efectiva.

• La librería bayesplot es una librería de visualización de datos que proporciona herramientas para crear gráficos estadísticos y diagnosticar modelos Bayesianos. Esta librería es especialmente útil para explorar la distribución posterior y evaluar la calidad del ajuste del modelo.

library(stringr)
library(magrittr)
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(tidyverse)
library(forcats)
library(rstan)
library(bayesplot)
select <- dplyr::select