v1=30
v2=2
# 1 Resta
Resta= v1 - v2
Resta
## [1] 28
# 2 Exponente
Exponente = v1 ^ v2
Exponente
## [1] 900
# 3 Módulo
modulo = v1%%v2
modulo
## [1] 0
# 4 coseno de 30 en radianes
cosenorad=cos(v1)
cosenorad
## [1] 0.1542514
# 5 Tangente de 30
tangente=tan(v1)
tangente
## [1] -6.405331
# 6 Arcoseno de 1
arcoseno=asin(1)
arcoseno
## [1] 1.570796
# 7 Arcotangente de 1
arcotangente=atan(1)
arcotangente
## [1] 0.7853982
# 8 Redondeo hacia abajo de 2.5
piso=floor(2.5)
piso
## [1] 2
# 9 valor absoluto de -21
absoluto=abs(-21)
absoluto
## [1] 21
# 10 truncamiento de 3.99
truncar=trunc(5.99)
truncar
## [1] 5
# Desigualdades
v3= 21
v4= 1
# 1 desigualad mayor
mayor= v1 > v2
mayor
## [1] TRUE
# 2 desigualdead menor
menor= v1 < v2
menor
## [1] FALSE
# 3 igualdad
igualad= v4==1
igualad
## [1] TRUE
# 4 Ejemplo de boleano
ejemplo1 =(1 < 100) & (2 > 1)
ejemplo1 # salida: TRUE
## [1] TRUE
# 5 Tablas
marcas_de_zapatillas=c("NIKE","ADIDAS","ADIDAS","PUMA",
"NIKE","PUMA","ADIDAS","NIKE","PUMA",
"PUMA","NIKE")
color=c("AZULES","NEGRAS","ROJAS","BLANCAS","BLANCAS",
"BLANCAS","PBLANCAS","ROJAS","BLANCAS",
"BLANCAS","BLANCAS")
numero=c("34","34","44","43","32","44","44","44","32","33","42");
STOCK = data.frame(Marcas=marcas_de_zapatillas,Color=color,Número=numero)
head(STOCK)
## Marcas Color Número
## 1 NIKE AZULES 34
## 2 ADIDAS NEGRAS 34
## 3 ADIDAS ROJAS 44
## 4 PUMA BLANCAS 43
## 5 NIKE BLANCAS 32
## 6 PUMA BLANCAS 44
# 6) Factores
#Para la marca de zapatillas mostrando la cantidad de cada uno
fact_marcas_de_zapatillas=factor(marcas_de_zapatillas)
table(fact_marcas_de_zapatillas)
## fact_marcas_de_zapatillas
## ADIDAS NIKE PUMA
## 3 4 4
# 7 data frame por separado
zapatillas=data.frame(marcas_de_zapatillas=c("NIKE","ADIDAS","ADIDAS","PUMA",
"NIKE","PUMA","ADIDAS","NIKE","PUMA",
"PUMA","NIKE"),
color=c("AZULES","NEGRAS","ROJAS","BLANCAS","BLANCAS",
"BLANCAS","PBLANCAS","ROjAS","BLANCAS",
"BLANCAS","BLANCAS"),
numero=c("34","34","44","43","32","44","44","44","32","33","42"))
print(zapatillas)
## marcas_de_zapatillas color numero
## 1 NIKE AZULES 34
## 2 ADIDAS NEGRAS 34
## 3 ADIDAS ROJAS 44
## 4 PUMA BLANCAS 43
## 5 NIKE BLANCAS 32
## 6 PUMA BLANCAS 44
## 7 ADIDAS PBLANCAS 44
## 8 NIKE ROjAS 44
## 9 PUMA BLANCAS 32
## 10 PUMA BLANCAS 33
## 11 NIKE BLANCAS 42
opciones = c("piedra","papel","tijeras")
#Funcion del juego
compiten=function(opc_jugador,opc_computer){
if (opc_jugador == opc_computer) {
return("empate")
} else if ((opc_jugador == "piedra" & opc_computer == "tijeras") ||
(opc_jugador == "papel" & opc_computer == "piedra") ||
(opc_jugador == "tijeras" & opc_computer == "papel")) {
return("ganaste")
} else {
return("perdiste")
}
}
#Main
#Pedir por consola la opcion del jugador
#Se pide al usuario colocar una de las 3 opciones
#ENTRADA
eleccion_jugador = readline("Elige piedra, papel o tijeras: ")
#Opcion aleatoria de la computadora
eleccion_computer= sample(opciones, 1)
cat(paste("La eleccion del computer es :",eleccion_computer))
#PROCESO
#El estado es si el usuario gano o perdio
estado= compiten(eleccion_jugador,eleccion_computer)
#SALIDA
if (estado=="empate") {
print("empate")
} else if (estado=="ganaste"){
print("ganaste")
} else {
print("perdiste")
}
Se debe insertar una de las 3 opciones en la consola, siendo tijeras,papel o piedra para luego la computadora escoja su opcion de manera random y asi ver si el jugador gano,emapato o perdio.
data(Titanic)
head(Titanic)
## , , Age = Child, Survived = No
##
## Sex
## Class Male Female
## 1st 0 0
## 2nd 0 0
## 3rd 35 17
## Crew 0 0
##
## , , Age = Adult, Survived = No
##
## Sex
## Class Male Female
## 1st 118 4
## 2nd 154 13
## 3rd 387 89
## Crew 670 3
##
## , , Age = Child, Survived = Yes
##
## Sex
## Class Male Female
## 1st 5 1
## 2nd 11 13
## 3rd 13 14
## Crew 0 0
##
## , , Age = Adult, Survived = Yes
##
## Sex
## Class Male Female
## 1st 57 140
## 2nd 14 80
## 3rd 75 76
## Crew 192 20
El conjunto de datos son las caracteristicas de las personas que estaban en el barco del titanic y seriviria para contabilizarlas y saber su information personal.
Age = child/adult *Cualitativa Oridinal
Survived =YES/NO *Cualitativa Dicotomica
Class = 1st/2nd/3rd/Crew * Cualitativa Ordinal
Sex=Male/Female *Cualitativa Nominal
summary(Titanic)
## Number of cases in table: 2201
## Number of factors: 4
## Test for independence of all factors:
## Chisq = 1637.4, df = 25, p-value = 0
## Chi-squared approximation may be incorrect
Para lo que sirve summary es para que nos entregue una vista general de los datos analizados como el total de datos, la cantidad de variables,evolverá un resumen estadístico para cada columna del marco de datos, incluyendo la media, y los cuartiles.
plot(Titanic)
El plot muestra los datos en una mezcla entre los factores analizados mostrando sus combinaciones posibles para cada uno.