TALLER 7: Vectores en R

UCE

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

CARRERA DE ECONOMÍA

SISTEMAS DE INFORMACIÓN APLICADOS A LA ECONOMÍA

PARTE 2

1. CALCULAR LOS VALORES APROXIMADOS DE:

1. (0.3* 0.15)/(0.3* 0.15)+(0.2* 0.8)+(0.5*0.12)

En este primer ejercicio debemos asignar variables que en este caso son letras. En la letra “a” se asigna la multiplicación del numerador, en la letra “b” se asigna las respectivas operaciones del denominador (multiplicaiones entre paréntesis y sumas entre paréntesis). Y para finalizar dividimos a/b ya que están asignadas.

a <- 0.3*0.15
b <- (0.3*0.15)+(0.2*0.8)+(0.5*0.12)
a/b

## [1] 0.1698113

2. (5^6/6!)*e^-5

En el segundo ejercicio asignamos nuevamente letras, a la letra “c” le asignamos el número 5 elevado a la 6, en la letra “d” le asignamos el factorial el cual se resuelve multiplicando del 6 al 1= (6* 5* 4* 3* 2* 1), y por último a la letra “f” le asignamos Euler elevado a -5. Finalmente ordenamos y c/d y eso multiplicamos por f.

c <- 5^6
d <- 6*5*4*3*2*1
f <- exp(1)^-5
(c/d)*f

## [1] 0.1462228

3. (20!/7!)* 0.4^7 * 0.6^13

Asignamos como variable a la letra g que contendrá el factorial de 20 dividido para el factorial de 7 que está multiplicando el factorial de 20 menos 7. La letra h es la variable que muestra la multiplicación de 0.4 elevado a 7 por 0.6 elevado a 13. Por último se muestra el resultado de la multiplicación de g por h.

g <- factorial(20)/(factorial(7)*factorial(20-7))
h <- (2/5)^7*(3/5)^13
g*h

## [1] 0.1658823

2. REALIZAR LAS SIGUIENTES SUMAS:

1. 1 + 2 + 3 + ⋯+ 10001+ 2 + 3+ ⋯+ 1000

Primero debemos crear un vector llamado “x” que contiene los números del 1 al 1000, depués se calcula la suma de todos los elementos del vector “x” y se asigna a una variable llamada “tx” y asignamos el resultado a una variable llamada “tx2”. Finalmente presentamos las variables.

x <- 1:1000
tx <- sum(x)
tx2 <- sum(x)
cat(tx,tx2)

## 500500 500500

2. 1 + 2 + 4 + 6 + 8 + 16 +…+ 1024,1 + 2 + 4 + 6 + 8 + 16 +…+ 1024

Primero crea un vector llamado “y” que contiene los números del 0 al 10, después se crea otro vector llamado “y1” que contiene el resultado de elevar 2 a cada elemento del vector “y”, después se presenta “y1”; como consiguiente se calcula la suma de todos los elementos del vector “y1” y se le asigna la variable “t”. Finalmente se presentan las variables.

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

3. EL VECTOR ALUMNOS REPRESENTA LOS NOMBRES DE UNA SERIE DE ALUMNOS:

1. Creación del vector alumnos.

alumnos <- c("Mario","José","Maria","Milena","Adrian","Anderson","Katy","Magaly","Estefania","Johana", "Daniel","Hennry","Abigail","Yajaira","Blanca","A","Angelica","Alexander","Isabel","Zamira" )

2. Visualización del vector alumnos.

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"

3. Se muestra cuántas componentes tiene el vector alumnos.

length(alumnos)

## [1] 20

4. Se muestra 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

4. 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:

1. Se crear el vector notas y se le asigna los valores.

notas <- c(12,9,2,8,6,6,10,6,10, 18, 11, 12, 17,14,15,16,7,18,19,19)

2. Visualizar en pantalla

notas

##  [1] 12  9  2  8  6  6 10  6 10 18 11 12 17 14 15 16  7 18 19 19

3. Se cuentan los componentes del vector notas con la función “length(el vector presentado)”.

length(notas)

## [1] 20

4. Se cuenta el total de las notas con la función “sum(el vector presentado)”.

sum(notas)

## [1] 235

5. Con las medidas de tendencia central se encuentra la media aritmética con la función “mean(el vector presentado)”.

 mean(notas)

## [1] 11.75

6. Con la función “which(vector presentado <>= de algún número en especial que esté en el rango del vector presentado ), aquí solo se presentan los números mayores, menores o iguales del número que se ponga como referencia.

which(notas>7)

##  [1]  1  2  4  7  9 10 11 12 13 14 15 16 18 19 20

7. Con la función “sort(vector presentado)” se ordenan los númeors del vector presentado al inicio.

sort(notas)

##  [1]  2  6  6  6  7  8  9 10 10 11 12 12 14 15 16 17 18 18 19 19

8. Conla función “sort( vector presentado, decreasign = TRUE)” se ordenan los datos del vector de manera decreciente.

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

9. Con la función “max(el venctor presentado)” se presenta la nota más alta de los números asignados en el vector.

max(notas) 

## [1] 19

10. Con la función “which.max(el venctor presentado)” se muestra en qué posición está la nota máxima.

which.max(notas)

## [1] 19

5. VISUALIZAR LAS NOTAS DE LOS 10 PRIMEROS ALUMNOS NOTAS CON LAS SIGUIENTES FUNCIONES:

1. Se crea el vector notas y alumnos.

notas <- c(1,9,4,6,3,4,8,6,3,10,9,5,10,5,1,8,9,8,10,2)
notas

##  [1]  1  9  4  6  3  4  8  6  3 10  9  5 10  5  1  8  9  8 10  2

alumnos <-c("María","Juana","Juliana","Marco","Polo","Seis","Siete","Ocho","Nueve","JAIME","Once","Doce","SAYRI","14","Juana","16","17","18","Ale","Andrea")
alumnos

##  [1] "María"   "Juana"   "Juliana" "Marco"   "Polo"    "Seis"    "Siete"  
##  [8] "Ocho"    "Nueve"   "JAIME"   "Once"    "Doce"    "SAYRI"   "14"     
## [15] "Juana"   "16"      "17"      "18"      "Ale"     "Andrea"

2. Se colocan los notas entre 1 y 10

notas[1:10]

##  [1]  1  9  4  6  3  4  8  6  3 10

3. Sumatoria de las notas de los 10 alumnos del vector antes señalado.

sum(notas[1:10])

## [1] 54

4. Suma del total de alumnos que existen.

length(alumnos)

## [1] 20

5. Sumatoria de todas las notas de los alumnos.

sum(notas)

## [1] 121

6. Comprobar qué alumnos aprobaron.

aprobados <- which(notas>=7)
aprobados <- length(aprobados)
aprobados

## [1] 9

7. Porcentaje de alumnos aprobados.

totalalumnos <- 20
porcentaje <- (aprobados/totalalumnos)*100
cat(porcentaje, "%")

## 45 %

8. Obtendremos la nota máxima y mínima.

cat("La nota máxima es:",max(notas))

## La nota máxima es: 10

cat("La nota mínima es:",min(notas))

## La nota mínima es: 1

9. Obtener el nombre del los alumnos que hayan conseguido las notas máximas y mínimas del vector dado anteriormente.

f <- which(notas==10)
cat("La nota max es ",notas[f]," de los alumnos ",alumnos[f])

## La nota max es  10 10 10  de los alumnos  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  María Juana

10. Nota media de los alumnos, tomando en cuenta solo a los que han aprobado.

notaprobados <- notas[notas>=7]
notaprobados

## [1]  9  8 10  9 10  8  9  8 10

promaprob <- mean(notaprobados)
promaprob

## [1] 9