
Asignación de variables
x<-3
y<-2
Impresión de resultados
x
## [1] 3
y
## [1] 2
Operaciones aritméticas
Suma
suma<-x+y
suma
## [1] 5
Resta
resta<-x-y
resta
## [1] 1
Multiplicación
multiplicacion<-x*y
multiplicacion
## [1] 6
División
division<-x/y
division
## [1] 1.5
Divisón entera
division_entera<-x%/%y
division_entera
## [1] 1
Potencia
potencia<-x^2
potencia
## [1] 9
Funciones matemáticas
Raíz cuadrada
raiz_cuadrada<-sqrt(x)
raiz_cuadrada
## [1] 1.732051
Raíz cúbica
raiz_cubica<-x^(1/3)
raiz_cubica
## [1] 1.44225
Exponencial
exponencial<-exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
Valor absoluto
z<--4
z
## [1] -4
absoluto<-abs(z)
absoluto
## [1] 4
Signo
signo<-sign(z)
signo
## [1] -1
signo2<-sign(x)
signo2
## [1] 1
Redondeo arriba
redondeo_arriba<-ceiling(x/y)
redondeo_arriba
## [1] 2
Redondeo abajo
redondeo_abajo<-floor(x/y)
redondeo_abajo
## [1] 1
Trunqueo
truncar<-trunc(division)
truncar
## [1] 1
Constantes
#Operación para obtener área de círculo
pi
## [1] 3.141593
radio<-5
area_circulo<-pi*radio^2
area_circulo
## [1] 78.53982
Vectores
a<-c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
Longitud
longitud<-length(a)
longitud
## [1] 5
Promedio
promedio<-mean(a)
promedio
## [1] 3
Resumen
resumen<-summary(a)
resumen
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1 2 3 3 4 5
Orden ascendente
orden_ascendente<-sort(a)
orden_ascendente
## [1] 1 2 3 4 5
Orden descendente
orden_descendente<-sort(a,decreasing=TRUE)
orden_descendente
## [1] 5 4 3 2 1
Suma vectores
b<-c(1,2,3,4,5)
b
## [1] 1 2 3 4 5
suma_vectores<-a+b
suma_vectores
## [1] 2 4 6 8 10
Gráficos
plot(a,b,type="l", main="Ventas totales por semana", xlab="semana", ylab="pesos mexicanos")

plot
## function (x, y, ...)
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x000001bef3b25938>
## <environment: namespace:base>
plot(a,b,type="b")

plot
## function (x, y, ...)
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x000001bef3b25938>
## <environment: namespace:base>
plot(a,b,type="o")

plot
## function (x, y, ...)
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x000001bef3b25938>
## <environment: namespace:base>
LS0tDQp0aXRsZTogIkNvbWFuZG9zIGLDoXNpY29zIg0KYXV0aG9yOiAiQXZyaWwgTG9iYXRvIC0gQTAwODMzMTEzIg0KZGF0ZTogIjIwMjMtMDMtMTciDQpvdXRwdXQ6IA0KICBodG1sX2RvY3VtZW50Og0KICAgIHRvYzogdHJ1ZQ0KICAgIHRvY19mbG9hdDogdHJ1ZQ0KICAgIGNvZGVfZG93bmxvYWQ6IHRydWUNCi0tLQ0KPGltZyBzcmM9IkM6XFxVc2Vyc1xcQVZSSUxcXFBpY3R1cmVzXFxwb3dlcnNoZWxsLWNvbWFuZG9zLXJlZC5qcGciPg0KDQoqKkFzaWduYWNpw7NuIGRlIHZhcmlhYmxlcyoqICANCmBgYHtyfQ0KeDwtMw0KeTwtMg0KYGBgDQoNCioqSW1wcmVzacOzbiBkZSByZXN1bHRhZG9zKioNCmBgYHtyfQ0KeA0KeQ0KYGBgDQoNCioqT3BlcmFjaW9uZXMgYXJpdG3DqXRpY2FzKiogIA0KX1N1bWFfICANCmBgYHtyfQ0Kc3VtYTwteCt5DQpzdW1hDQpgYGANCg0KX1Jlc3RhXw0KYGBge3J9DQpyZXN0YTwteC15DQpyZXN0YQ0KYGBgDQoNCl9NdWx0aXBsaWNhY2nDs25fICANCmBgYHtyfQ0KbXVsdGlwbGljYWNpb248LXgqeQ0KbXVsdGlwbGljYWNpb24NCmBgYA0KDQpfRGl2aXNpw7NuXw0KYGBge3J9DQpkaXZpc2lvbjwteC95DQpkaXZpc2lvbg0KYGBgDQoNCl9EaXZpc8OzbiBlbnRlcmFfICANCmBgYHtyfQ0KZGl2aXNpb25fZW50ZXJhPC14JS8leQ0KZGl2aXNpb25fZW50ZXJhDQpgYGANCg0KX1BvdGVuY2lhXyAgDQpgYGB7cn0NCnBvdGVuY2lhPC14XjINCnBvdGVuY2lhDQpgYGANCg0KKipGdW5jaW9uZXMgbWF0ZW3DoXRpY2FzKiogIA0KX1Jhw616IGN1YWRyYWRhXw0KYGBge3J9DQpyYWl6X2N1YWRyYWRhPC1zcXJ0KHgpDQpyYWl6X2N1YWRyYWRhDQpgYGANCg0KX1Jhw616IGPDumJpY2FfICANCmBgYHtyfQ0KcmFpel9jdWJpY2E8LXheKDEvMykNCnJhaXpfY3ViaWNhDQpgYGANCg0KX0V4cG9uZW5jaWFsXyANCmBgYHtyfQ0KZXhwb25lbmNpYWw8LWV4cCgxKQ0KZXhwb25lbmNpYWwNCmBgYA0KDQpfVmFsb3IgYWJzb2x1dG9fDQpgYGB7cn0NCno8LS00DQp6DQoNCmFic29sdXRvPC1hYnMoeikNCmFic29sdXRvDQpgYGANCg0KX1NpZ25vXw0KYGBge3J9DQpzaWdubzwtc2lnbih6KQ0Kc2lnbm8NCg0Kc2lnbm8yPC1zaWduKHgpDQpzaWdubzINCmBgYA0KDQpfUmVkb25kZW8gYXJyaWJhXw0KYGBge3J9DQpyZWRvbmRlb19hcnJpYmE8LWNlaWxpbmcoeC95KQ0KcmVkb25kZW9fYXJyaWJhDQpgYGANCg0KX1JlZG9uZGVvIGFiYWpvXw0KYGBge3J9DQpyZWRvbmRlb19hYmFqbzwtZmxvb3IoeC95KQ0KcmVkb25kZW9fYWJham8NCmBgYA0KDQpfVHJ1bnF1ZW9fDQpgYGB7cn0NCnRydW5jYXI8LXRydW5jKGRpdmlzaW9uKQ0KdHJ1bmNhcg0KYGBgDQoNCioqQ29uc3RhbnRlcyoqDQpgYGB7cn0NCiNPcGVyYWNpw7NuIHBhcmEgb2J0ZW5lciDDoXJlYSBkZSBjw61yY3Vsbw0KcGkNCnJhZGlvPC01DQphcmVhX2NpcmN1bG88LXBpKnJhZGlvXjINCmFyZWFfY2lyY3Vsbw0KYGBgDQoNCioqVmVjdG9yZXMqKg0KYGBge3J9DQphPC1jKDEsMiwzLDQsNSkNCmENCmBgYA0KDQpfTG9uZ2l0dWRfDQpgYGB7cn0NCmxvbmdpdHVkPC1sZW5ndGgoYSkNCmxvbmdpdHVkDQpgYGANCg0KX1Byb21lZGlvXw0KYGBge3J9DQpwcm9tZWRpbzwtbWVhbihhKQ0KcHJvbWVkaW8NCmBgYA0KDQpfUmVzdW1lbl8NCmBgYHtyfQ0KcmVzdW1lbjwtc3VtbWFyeShhKQ0KcmVzdW1lbg0KYGBgDQoNCl9PcmRlbiBhc2NlbmRlbnRlXw0KYGBge3J9DQpvcmRlbl9hc2NlbmRlbnRlPC1zb3J0KGEpDQpvcmRlbl9hc2NlbmRlbnRlDQpgYGANCg0KX09yZGVuIGRlc2NlbmRlbnRlXw0KYGBge3J9DQpvcmRlbl9kZXNjZW5kZW50ZTwtc29ydChhLGRlY3JlYXNpbmc9VFJVRSkNCm9yZGVuX2Rlc2NlbmRlbnRlDQpgYGANCg0KX1N1bWEgdmVjdG9yZXNfDQpgYGB7cn0NCmI8LWMoMSwyLDMsNCw1KQ0KYg0KDQpzdW1hX3ZlY3RvcmVzPC1hK2INCnN1bWFfdmVjdG9yZXMNCmBgYA0KDQoqKkdyw6FmaWNvcyoqDQpgYGB7cn0NCnBsb3QoYSxiLHR5cGU9ImwiLCBtYWluPSJWZW50YXMgdG90YWxlcyBwb3Igc2VtYW5hIiwgeGxhYj0ic2VtYW5hIiwgeWxhYj0icGVzb3MgbWV4aWNhbm9zIikNCnBsb3QNCg0KcGxvdChhLGIsdHlwZT0iYiIpDQpwbG90DQoNCnBsb3QoYSxiLHR5cGU9Im8iKQ0KcGxvdA0KYGBgDQo=