
Asignación de Variables
x<-2
y<-3
Impresión de Resultados:
x
## [1] 2
Operaciones Aritméticas
suma<-x+y
suma
## [1] 5
division <- x/y
division
## [1] 0.6666667
Funciones Matemáticas
raiz_cuadrada <-sqrt(x)
raiz_cuadrada
## [1] 1.414214
z<--3
z
## [1] -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
redondeo_abajo<-floor(division)
redondeo_abajo
## [1] 0
Vectores
a<-c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
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
b<-c(6,7,8,9,10)
b
## [1] 6 7 8 9 10
suma_vectores <- a+b
suma_vectores
## [1] 7 9 11 13 15
Gráficas
plot(a,b, type ="b", main ="Ventas por Mes", xlab="Mes", ylab="Ventas")

Conclusiones
En este trabajo se pueden visualizar los comandos básicos de R para
asignar variables, imprimir resultados, realizar operaciones aritméticas
y funciones matématicas.
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