
###Asignación de variables
x <- 2
y <- 3
###Impresión de Resultados
x
## [1] 2
y
## [1] 3
#Operaciones Aritméticas
suma <- x+y
suma
## [1] 5
division <- x/y
division
## [1] 0.6666667
#funciones matematicas
raiz_cuadrada <- sqrt(x)
raiz_cuadrada
## [1] 1.414214
z <- -3
absoluto <- abs(z)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(z)
signo
## [1] -1
signo2 <- sign(x)
signo2
## [1] 1
redondeo_arriba <- ceiling(division)
redondeo_arriba
## [1] 1
redonde_abajo <- floor(division)
redonde_abajo
## [1] 0
#vectores
a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
b <- c(6,7,8,9,10)
longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
promedio <- mean(a)
promedio
## [1] 3
resumen <- summary(a)
resumen
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1 2 3 3 4 5
orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente
## [1] 1 2 3 4 5
orden_descendente <- sort(a, decreasing = TRUE)
orden_descendente
## [1] 5 4 3 2 1
suma_vectores <- a+b
suma_vectores
## [1] 7 9 11 13 15
plot(a,b, type ="b", main = "Ventas por mes", xlab = "Mes", ylab = "M USD")

#?plot
###Conclusiones En este trabajo se pueden visualizar los comandos
básicos de R para asignar variables, imprimir resultados, realizar
operaciones aritméticas y funciones matemáticas, operar vectores y
generar gáficas
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