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server.R

@@ -0,0 +1,150 @@
+library(shiny)
+require(gamlss)
+
+shinyServer(function(input, output, session){
+  
+  four.hist <- function(k, f, p) {
+    par(cex.main=0.95)
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile))
+      dt <- cars
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    mod <- fitDist(dt[, p], type=f, k=k)
+    par(mfrow=c(2, 2), bg='gray98')
+    for(i in 1:4){
+      denst <- density(dt[, p])
+      res <- histDist(dt[, p], family=names(mod$fits)[i],
+                      main='', 
+                      ylab='Density',
+                      xlab=p, las=1,
+                      line.wd=3,
+                      line.ty=1,
+                      line.col='dodgerblue2',
+                      ylim=c(0, (2 * max(denst$y))))
+      gaic <- round(-2 * logLik(res) + k * length(res$parameters), 2)
+      title(main=paste(i, ')', names(mod$fits)[i], 
+                       'distribution with GAIC=', gaic),
+            col.main='blue4')
+      param <- c('mu', 'sigma', 'nu', 'tau') 
+      np <- length(res$parameters)
+      fun1 <- function(x) eval(parse(text=x))
+      hat.param <- sapply(as.list(paste('res$', param[1:np], sep='')), fun1)
+      hat.param <- round(hat.param, digits=2)
+      txt <- paste('hat(', param[1:np], ')==', hat.param, sep='')
+      txt <- paste(txt, collapse=', ')
+      legend('topright', bty='n',
+             legend=eval(parse(text=paste('expression(', txt, ')'))))
+    }
+  }
+  
+  four.hist.qqplot <- function(k, f, p) {
+    par(cex.main=0.95)
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile))
+      dt <- cars
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    mod <- fitDist(dt[, p], type=f, k=k)
+    par(mfrow=c(4, 2), bg='gray98')
+    for(i in 1:4){
+      denst <- density(dt[, p])
+      res <- histDist(dt[, p], family=names(mod$fits)[i],
+                      main='', 
+                      ylab='Density',
+                      xlab=p, las=1,
+                      line.wd=3,
+                      line.ty=1,
+                      line.col='dodgerblue2',
+                      ylim=c(0, (2 * max(denst$y))))
+      gaic <- round(-2 * logLik(res) + k * length(res$parameters), 2)
+      title(main=paste(i, ')', names(mod$fits)[i], 
+                       'distribution with GAIC=', gaic),
+            col.main='blue4')
+      param <- c('mu', 'sigma', 'nu', 'tau') 
+      np <- length(res$parameters)
+      fun1 <- function(x) eval(parse(text=x))
+      hat.param <- sapply(as.list(paste('res$', param[1:np], sep='')), fun1)
+      hat.param <- round(hat.param, digits=2)
+      txt <- paste('hat(', param[1:np], ')==', hat.param, sep='')
+      txt <- paste(txt, collapse=', ')
+      legend('topright', bty='n',
+             legend=eval(parse(text=paste('expression(', txt, ')'))))
+      #qqnorm(runif(10))
+      n <- dim(dt)[1]
+      a <- paste('q', names(mod$fits)[i], sep='')
+      a <- paste(a, '(ppoints(n),', sep='')
+      a <- paste(a, paste(hat.param, collapse=', '),  ')')
+      par(bty='n', col.axis='blue4', col.lab='blue4')
+      qqplot(y=dt[, p], x=eval(parse(text=a)),
+             xlab=a, ylab=p, col='blue4')
+      axis(side=1, col='blue4')
+      axis(side=2, col='blue4')
+    }
+  }
+  
+  observe({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- cars
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    updateSelectInput(session, "response",
+                      choices = names(dt))
+    updateSelectInput(session, "familia")
+  })
+  
+  output$data_table <- renderTable({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- cars
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    dt
+  })
+  
+
+  output$distPlot1 <- renderPlot({
+    four.hist(input$k, input$familia, input$response)
+  })
+  
+  output$distPlot2 <- renderPlot({
+    four.hist.qqplot(input$k, input$familia, input$response)
+  })
+  
+  output$downplot1 <- downloadHandler(
+    filename =  function() {
+      paste("four_dist", input$type_plot, sep=".")
+    },
+    # content is a function with argument file. content writes the plot to the device
+    content = function(file) {
+      if(input$type_plot == "png")
+        png(file) # open the png device
+      else
+        pdf(file) # open the pdf device
+      four.hist(input$k, input$familia, input$response) # draw the plot
+      dev.off()  # turn the device off
+      
+    } 
+  )
+  
+  output$downplot2 <- downloadHandler(
+    filename =  function() {
+      paste("four_dist", input$type_plot, sep=".")
+    },
+    # content is a function with argument file. content writes the plot to the device
+    content = function(file) {
+      if(input$type_plot == "png")
+        png(file) # open the png device
+      else
+        pdf(file) # open the pdf device
+      four.hist.qqplot(input$k, input$familia, input$response) # draw the plot
+      dev.off()  # turn the device off
+      
+    } 
+  )
+  
+  output$markdown <- renderUI({
+    HTML(markdown::markdownToHTML(knit('Teoria.Rmd', quiet = TRUE)))
+  })
+})

ui.R

@@ -0,0 +1,85 @@
+library(shiny)
+library(knitr)
+
+shinyUI(pageWithSidebar(
+  headerPanel( "Explorando la distribución que mejor se ajusta a una variable"),
+  sidebarPanel(
+h6("Esta aplicación sirve para identificar
+    las cuatro distribuciones 
+    que mejor se ajustan a una variable de 
+    una base de datos ingresada por el usuario."),
+h6('Como ejemplo se muestran los resultados obtenidos para 
+   la variable speed de la base de datos cars de R.'),
+h4('Para usar la aplicación haga lo siguiente:'),
+h6('1. Suba su base,'),
+h6('2. Indique el tipo de separación de su base,'),
+h6('3. Seleccione la variable de interés.'),
+fileInput(inputId='file1', label='Use el botón siguiente para
+          cargar la base de datos.',
+          accept = c(
+            'text/csv',
+            'text/comma-separated-values',
+            'text/tab-separated-values',
+            'text/plain',
+            '.csv',
+            '.tsv'
+            )),
+checkboxInput('header', label='¿Tiene encabezado la base
+              de datos?', value=TRUE),
+selectInput(inputId="sep", label="¿Cual es la separación de sus datos?",
+             choices=list('tab'='\t', ','=',', ';'=';', 'space'=' '),
+             selected=';'),
+selectInput("response", label="Seleccione la variable 
+            de la base de datos", choices=""),
+selectInput("familia", "Seleccione la familia a la cual pertenece 
+            la variable de interés:", 
+            choice=list("Reales positivos" = "realplus",
+                        "Reales" = "realAll",
+                        "Reales entre 0 y 1" = "real0to1",
+                        "Conteos" = "counts",
+                        "Binomiales" = "binom")),
+sliderInput("k", 'Ingrese una penalización \\( k \\) para 
+                 penalizar el exceso de parámetros 
+                 en el calculo del \\(GAIC=-2 \\times logLik + k \\times df\\)
+                 donde \\( df \\) es número de parametros 
+                 del modelo.',
+            min=2,
+            max=20,
+            value=2,
+            step=1,
+            animate=TRUE),
+radioButtons(inputId = "type_plot", 
+             label = "Select the file type to download the plot", 
+             choices = list("pdf", "png")),
+br(),
+p("This app was created by Semillero de R at Universidad Nacional 
+      de Colombia:"),
+tags$a(href="https://srunal.github.io/", "https://srunal.github.io/")),
+mainPanel(
+  tabsetPanel(type ="pills",
+  tabPanel("Selected distributions I",
+           h4('A continuación se presenta el histograma para 
+           la variable de interés
+           con la curva de densidad para cada distribución.'),
+           plotOutput("distPlot1", width="700px", height="600px"),
+           downloadButton(outputId = "downplot1", label = "Download the plot")
+         ),
+  tabPanel("Selected distributions II",
+           h4('A continuación se presenta el histograma para 
+           la variable de interés
+           con la curva de densidad para cada distribución y
+           el qqplot asociado.'),
+           plotOutput("distPlot2", width="700px", height="800px"),
+           downloadButton(outputId = "downplot2", label = "Download the plot")
+         ),
+  tabPanel("Data", 
+           "A continuacion la base de datos ingresada por el usuario.",
+           uiOutput('data_table')),
+#tabPanel("Goodness of fit test"),
+tabPanel("Theory", includeHTML("include.html"))
+    )
+  )
+ )
+)
+ 
+