Solución de ejercicios en R
Cristian Lisintuña-Jahir Legña-Rubí Toapanta-Nayeli Burga
2023-06-25
UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
Sistemas de información aplicados a la economía
Grupo N°1
Facultad de economía
Ejercicios propuestos en clase
Ejercicio N°1
Calcula los valores numéricos aproximados de los siguientes problemas
1. Problema
((0.3*0.15)/ ((0.3*0.15)+(0.2*0.8)+(0.5*0.12)))Asignamos a x como variable
x <- ((0.3*0.15)/ ((0.3*0.15)+(0.2*0.8)+(0.5*0.12)))2.Problema
(5^6/6!))*e^(-5)2.1 Asignamos a “y” como variable
2.2 Para poder desarrollar la expresión necesitamos de la función factorial y exp
2.3 reemplazamos (!) por factorial y (e) por exp
y <- (5^6/factorial(6))*exp(-5)3. Problema
(20!/(7!)*(20-7)!)*(0.4^7)*(0.6^13)3.1 Asignamos a “z” como variable
3.2 Para poder desarrollar la expresión necesitamos de la función factorial y exp
2.3 reemplazamos (!) por factorial
z <- factorial(20)/(factorial(7)*factorial(20-7))*(0.4^7)*(0.6^13)los valores numéricos aproximados son:
x ## [1] 0.1698113y## [1] 0.1462228z## [1] 0.1658823————————————————————————————————————————————————————————————-
Ejercicio N°2
Realiza las siguientes sumas
1. SUMA consecutiva de 1-1000
1+2+3+...1000+1+2+3+...+10001.1 Asignamos variable x
x<- (1:1000)1.2 asignamos otra variable que sume los valores del vector con la función sum, y haremos lo mismo con otro vector llamado tx2
tx <- sum(x)
tx2 <- sum(x)1.3 Creamos un vector resultado donde concatenamos la suma del vector tx y el vector tx2.
resultado <-c(tx,tx2)1.4 el resultado es:
resultado## [1] 500500 5005002. suma consecutiva de 1 a 1024
1 + 2 + 4 + 6 + 8 + 16+. . . +1024,1 + 2 + 4 + 6 + 8 + 16+. . . +10242.1 Asignamos como vector y
y <- c(0:10)2.2 asignamos otra vector y1
y1 <- c(2^y)2.3 asignar la variable t y determinar la función a ejecutar .
t <- sum(y1)2.4 Creamos un vector resultado donde concatenamos la suma del vector t y el vector t.
resultado <-c(t,t)2.5 el resultado es:
resultado## [1] 2047 2047—————————————————————————————————————————————————————————————-
Ejercicio N°3
El vector alumnos representa los nombres de una serie de alumnos.
1. Visualízalo en pantalla
Asignamos Vector alumnos con 20 nombres
alumnos <- c("A","Luis","Juan","Ana","Liz","Camila","Fernanda","Kevin","Andres","Carolina","Tania","Mateo","Dilan","Andrea","Estefania","Ariel","Jhon","Sol","Domenica","Jenny")2. ¿Cuántas componentes tiene el vector alumnos?
Utilizamos “length” para determinar los componenetes del vector
length(alumnos)## [1] 203. ¿En qué posiciones del vector alumnos está la letra ‘A’?
Asignamos la variable “posición” y utilizamos la función “which” para ver la posicion de “A”
posicion <- which(alumnos=="A")
posicion## [1] 1——————————————————————————————————————————————————————————————-
Ejercicio N°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. Visualízalo en pantalla
Determinamos a notas como vector
notas <- c(12,9,2,8,6,6,10,6,10, 18, 11, 12, 17,14,15,16,7,18,19,19)2. ¿Cuántas componentes tiene?
Para poder saber cuantos componentes tiene nuestro vector escribimos, “length”
length(notas)## [1] 203. ¿Cuánto suman todas las notas?
Para poder saber la suma total necesitamos de la función “sum”
sum(notas)## [1] 2354.¿Cuál es la media aritmética de todas las notas?
Necesitamos de la función “mean” para poder saber la media
mean(notas)## [1] 11.755. ¿En qué posiciones están las notas mayores de 7?
Para poder determinar las notas mayores de 7, se necesita de la función ““which”
which(notas >7)## [1] 1 2 4 7 9 10 11 12 13 14 15 16 18 19 206. Visualiza las notas ordenadas de menor a mayor
Para poder ordenar las notas necestimos de la funcion “sort”, que por naturaleza ordena de forma ascendente
sort(notas)## [1] 2 6 6 6 7 8 9 10 10 11 12 12 14 15 16 17 18 18 19 197. Visualiza las notas ordenadas de mayor a menor
Una vez ordenado de forma ascendente, tambien se lo realizaremos de forma descendente como la función “sort” y “decreasing”
sort(notas, decreasing = TRUE)## [1] 19 19 18 18 17 16 15 14 12 12 11 10 10 9 8 7 6 6 6 28.¿Cuál ha sido la nota máxima?
Para poder saber la nota máxima se neceista de la función “max”
max(notas)## [1] 199. ¿En qué posición del vector está esa nota máxima?
Para determinar la posición de la nota mas alta, necesitamos de la funcion which y max
which.max(notas)## [1] 19——————————————————————————————————————————————————————————————
Ejercicio N°5
A partir de los vectores alumnos y notas definidos
alumnos <- c("Angela","Luis","Juan","Ana","Liz","Camila",
"Fernanda","Kevin","Andres","Carolina",
"Tania","Mateo","Dilan","Andrea","Estefania",
"Ariel","Jhon","Sol","Domenica","Jenny")
notas <- c(12,9,2,8,6,6,10,6,10, 18, 11, 12, 17,14,15,16,7,18,19,19)
names(notas) <- alumnos
notas## Angela Luis Juan Ana Liz Camila Fernanda Kevin
## 12 9 2 8 6 6 10 6
## Andres Carolina Tania Mateo Dilan Andrea Estefania Ariel
## 10 18 11 12 17 14 15 16
## Jhon Sol Domenica Jenny
## 7 18 19 191. Visualiza las notas de los 10 primeros alumnos
1.1 Para visualizar las notas de los 10 primeros alumnos, colocamos el rango de 1:10
notas[1:10]## Angela Luis Juan Ana Liz Camila Fernanda Kevin
## 12 9 2 8 6 6 10 6
## Andres Carolina
## 10 182. Suma las notas de los 10 primeros alumnos del vector
2.1 Para la suma aplicamos el comando “sum”
sum(notas[1:10])## [1] 873. ¿Cuántos alumnos hay en total?
3.1 Ingresamos el comando “Length” con el cúal vamos a visualizar el total de alumnos.
length(alumnos)## [1] 204. Suma las notas de los alumnos
4.1 Para saber la suma total de notas aplicamos el comando “sum”.
sum(notas)## [1] 2355. ¿Cuántos alumnos han aprobado?
5.1 Primero creamos las variables para que el programa nos identifique los alumnos aprobados
5.2 Utilizamos la funcion “which” y “length”
aprobados <- which(notas>=7)
aprobados <- length(aprobados)
aprobados## [1] 166. ¿Qué porcentaje de alumnos han aprobado?
6.1 Creamos una nueva variable llamada porcentaje
6.2 Ingresamos el numero de aprobados,dividido, total de alumnos, todo por 100
totalalumnos <- 20
porcentaje <- (aprobados/totalalumnos)*100
cat(" El porcentaje de estudiantes que aprobo es: ", porcentaje, "%" )## El porcentaje de estudiantes que aprobo es: 80 %7. ¿Cuáles han sido las notas máxima y mínima?
7.1 Aplicamos los comandos “Max” y “Min” para saber cuál es la nota más alta y la mas baja.
m <- max(notas)
cat("La nota maxima es de: ",m)## La nota maxima es de: 19n <- min(notas)
cat("La nota minima es de: ",n)## La nota minima es de: 28. ¿De qué alumnos son la máxima y mínima notas?
8.1 Utilizaremos el comando “which” para saber los nombres de cuáles son los alumnos con la nota máxima y mínima respectivamente.
e <- which.max(notas)
cat("La nota mayor es de: ",alumnos[e],"con una calificacion de: ",notas[e])## La nota mayor es de: Domenica con una calificacion de: 19f <- which.min(notas)
cat("La nota menor es de: ",alumnos[f],"con una calificacion de: ",notas[f])## La nota menor es de: Juan con una calificacion de: 29. Nota media de alumnos, teniendo en cuenta sólo a los que han aprobado.
9.1 Asignamos una variable para los aprobados
notaprobados <- notas[notas>=7]
notaprobados## Angela Luis Ana Fernanda Andres Carolina Tania Mateo
## 12 9 8 10 10 18 11 12
## Dilan Andrea Estefania Ariel Jhon Sol Domenica Jenny
## 17 14 15 16 7 18 19 199.2 asiganos una variable “promaprob” para la media y utilizamos la función “mean”
promaprob <- mean(notaprobados)
promaprob## [1] 13.4375