
#Asignación de variables
x<-3
y<-2
#Impresion de resultados
x
## [1] 3
y
## [1] 2
#Operaciones Aritmeticas
suma<- x+y
suma
## [1] 5
resta<- x-y
resta
## [1] 1
multiplicacion<-x*y
multiplicacion
## [1] 6
division<-x/y
division
## [1] 1.5
division_entrea<-x%/%y
division_entrea
## [1] 1
potencia<-x^2
potencia
## [1] 9
#Funciones matematicas
raiz_cuadrada<-sqrt(x)
raiz_cuadrada
## [1] 1.732051
raiz_cubica<-x^(1/3)
raiz_cubica
## [1] 1.44225
exponencial<-exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
z<--4
z
## [1] -4
absoluto<-abs(z)
absoluto
## [1] 4
signo<-sign(z)
signo
## [1] -1
signo2<-sign(x)
signo2
## [1] 1
redondeo_arriba<-ceiling(x/y)
redondeo_arriba
## [1] 2
redondeo_abajo<- floor(x/y)
redondeo_abajo
## [1] 1
truncar<- trunc(division)
truncar
## [1] 1
#Constantes
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
#longitud <-length (a)
#longitud
#promedio<- mean(a)
#promedio
#resumen<-summary (a)
#resumen
#orden_ascendente<- sort(a)
#orden_ascendente
#?sort
#orden_descendente<- sort(a,decresins=TRUE)
#orden_descendente
#b <-c(1,2,3,4,5)
#b
#suma_de_vectores<-a+b
#suma_de_vectores
#GENERAR GRÁFCA
#plot(a,b, type="l")
#TTIULO DE GRÁFICA
#plot(a,b,type="b", main="Ventas Totales por Semana")
#NOMBRE A LOS EJES
#plot(a,b,type="b", main="Ventas Totales por Semana", xlab= "Semana", ylab="MXN")
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