En este documento se presentan 5 ejercicios de aprendizaje simple y básico para principiantes en la comunidad de RStudio.
Andrade Daniel
Llulluna Hennry
Panchi Andrea
Vilca Evelyn
-1. Calcular los valores numéricos aproximados de: \[a=\frac {0.3*0.15}{0.3*0.15+0.2*0.8+0.5*0.12}\] \[b=(\frac{5^6}{6!})e^{-5}\] \[c=(\frac{20}{7})*0.4^7*0.6^{13}\] a)
a <- 0.3*0.15
b <- (0.3*0.15)+(0.2*0.8)+(0.5*0.12)
a/b
## [1] 0.1698113
c <- 5^6
d <- 6*5*4*3*2*1
f <- exp(1)^-5
(c/d)*f
## [1] 0.1462228
g <- factorial(20)/(factorial(7)*factorial(20-7))
h <- (2/5)^7*(3/5)^13
g*h
## [1] 0.1658823
-2. Realiza las siguientes sumas:
\[a=1+2+3+...+1000,1+2+3+...+1000\]
x <- 1:1000
tx <- sum(x)
tx2 <- sum(x)
cat(tx,tx2)
## 500500 500500
\[b=1+2+4+6+8+16+...+1024,1+2+4+6+8+16+...+1024\]
y <- c(0:10)
y1 <- c(2^y)
y1
## [1] 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024
t <- sum(y1)
cat(t,t)
## 2047 2047
alumnos <- c("Mario","José","Maria","Milena","Adrian","Anderson","Katy","Magaly","Estefania","Johana",
"Daniel","Hennry","Abigail","Yajaira","Blanca","A","Angelica","Alexander","Isabel","Zamira" )
a)Visualízalo en pantalla
alumnos
## [1] "Mario" "José" "Maria" "Milena" "Adrian" "Anderson"
## [7] "Katy" "Magaly" "Estefania" "Johana" "Daniel" "Hennry"
## [13] "Abigail" "Yajaira" "Blanca" "A" "Angelica" "Alexander"
## [19] "Isabel" "Zamira"
b)¿Cuántas componentes tiene el vector alumnos?
length(alumnos)
## [1] 20
c)¿En qué posiciones del vector alumnos está la letra ‘A’?
letraA <- substr(alumnos, 1, 1)
letraA
## [1] "M" "J" "M" "M" "A" "A" "K" "M" "E" "J" "D" "H" "A" "Y" "B" "A" "A" "A" "I"
## [20] "Z"
which(letraA == "A")
## [1] 5 6 13 16 17 18
El vector notas representa la nota de un examen, de los mismos alumnos cuyo lista se ha guardado en el vector alumnos y en el mismo orden.
grafico
notas <- c(12,9,2,8,6,6,10,6,10, 18, 11, 12, 17,14,15,16,7,18,19,19)
notas
## [1] 12 9 2 8 6 6 10 6 10 18 11 12 17 14 15 16 7 18 19 19
length(notas)
## [1] 20
sum(notas)
## [1] 235
mean(notas)
## [1] 11.75
which(notas>7)
## [1] 1 2 4 7 9 10 11 12 13 14 15 16 18 19 20
sort(notas)
## [1] 2 6 6 6 7 8 9 10 10 11 12 12 14 15 16 17 18 18 19 19
sort(notas, decreasing = TRUE)
## [1] 19 19 18 18 17 16 15 14 12 12 11 10 10 9 8 7 6 6 6 2
max(notas)
## [1] 19
which.max(notas)
## [1] 19
A partir de los vectores alumnos y notas definidos:
notas <- c(1,9,4,6,3,4,8,6,3,10,9,5,10,5,1,8,9,8,10,2)
alumnos <- c("Maria","Juana","Juliana","Marco","Polo","Seis","Siete","Ocho","Nueve","JAIME","Once","Doce","SAYRI","14","Juana","16","17","18","Ale","Andrea")
notas[1:10]
## [1] 1 9 4 6 3 4 8 6 3 10
sum(notas[1:10])
## [1] 54
length(alumnos)
## [1] 20
sum(notas)
## [1] 121
aprobados <- which(notas>=7)
aprobados <- length(aprobados)
aprobados
## [1] 9
totalalumnos <- 20
porcentaje <- (aprobados/totalalumnos)*100
cat(porcentaje, "%")
## 45 %
cat("La nota máxima es:",max(notas))
## La nota máxima es: 10
cat("La nota mínima es:",min(notas))
## La nota mínima es: 1
f <- which(notas==10)
cat("La nota max es ",notas[f]," del alumno ",alumnos[f])
## La nota max es 10 10 10 del alumno JAIME SAYRI Ale
G <- which(notas==1)
cat("La nota min es ",min(notas)," de los alumnos ",alumnos[G])
## La nota min es 1 de los alumnos Maria Juana
notaprobados <- notas[notas>=7]
notaprobados
## [1] 9 8 10 9 10 8 9 8 10
promaprob <- mean(notaprobados)
promaprob
## [1] 9