UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

Sistemas de información aplicados a la economía

Grupo N°5

Facultad de economía

Ejercicios propuestos en clase

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EJERCICIO N°1

La tabla presenta la altura, en metros, de los arboles que se encuentran en 4 áreas de terreno.

AREA 1 AREA 2 AREA3 AREA 4
7.5 12.5 11 12,5
12 10.5 8 16
14.5 1 7.5 9.5
9 9.5 10
18.5 19
14

Arboles A) Vectores de altura de los árboles en cada área de terreno

Asignar a “area” como variable”

area1 <- c(7.5, 12, 14.5)

area2 <- c(12.5, 10.5, 13, 9, 18.5)

area3 <- c(11, 8, 7.5, 9.5,19,14)

area4 <- c(12.5, 16, 9.5, 10)

Ajustar la longitud de los vectores, con la función “length”

max_length <- max(length(area1), length(area2), length(area3), length(area4))

area1 <- rep(area1, length.out = max_length)

area2 <- rep(area2, length.out = max_length)

area3 <- rep(area3, length.out = max_length)

area4 <- rep(area4, length.out = max_length)

Mostrar tabla agregamos la función “View”

tabla <- data.frame(Area1 = area1, Area2 = area2, Area3 = area3, Area4 = area4)

View(tabla)

tabla
##   Area1 Area2 Area3 Area4
## 1   7.5  12.5  11.0  12.5
## 2  12.0  10.5   8.0  16.0
## 3  14.5  13.0   7.5   9.5
## 4   7.5   9.0   9.5  10.0
## 5  12.0  18.5  19.0  12.5
## 6  14.5  12.5  14.0  16.0

Mostrar vectores ya leídos

area1
## [1]  7.5 12.0 14.5  7.5 12.0 14.5
area2
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5 12.5
area3
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
area4
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0 12.5 16.0

B) Crear una lista con los vectores y mostrar

lista_arboles <- list(Area1 = area1, Area2 = area2, Area3 = area3, Area4 = area4)
lista_arboles
## $Area1
## [1]  7.5 12.0 14.5  7.5 12.0 14.5
## 
## $Area2
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5 12.5
## 
## $Area3
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
## 
## $Area4
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0 12.5 16.0

C) Determinar, para cada area de terreno, si la altura del primer arbol es mayor a la del último árbol

Función “function” y “return” para determinar si la altura del primer árbol es mayor que la del último árbol, para ello asignamos nueva variable

comparar_alturas <- function(area) {
  
  primer_arbol <- area[1]
  
  ultimo_arbol <- area[length(area)]
  
  return(primer_arbol > ultimo_arbol)
}

Determinar si la altura del primer árbol es mayor que la del último árbol para cada área de terreno

resultado_area1 <- comparar_alturas(area1)

resultado_area2 <- comparar_alturas(area2)

resultado_area3 <- comparar_alturas(area3)

resultado_area4 <- comparar_alturas(area4)

Mostrar los resultados

cat("area 1:", resultado_area1, "\n")
## area 1: FALSE
cat("area 2:", resultado_area2, "\n")
## area 2: FALSE
cat("area 3:", resultado_area3, "\n")
## area 3: FALSE
cat("area 4:", resultado_area4, "\n")
## area 4: FALSE

D) Determinar el logaritmo decimal de la altura del tercer arbol del área de terreno 3

Utilizamos la función “log” y asignamos nueva variable¨

tercer_arbol_area3 <- area3[3]
log_decimal <- log10(tercer_arbol_area3)

Mostrar resultado

log_decimal
## [1] 0.8750613

E) Determinar la suma de las alturas de los 3 primeros árboles del área de terreno 4

Asignamos una varible para la suma y agregamos la función “sum” 

suma_alturas <- sum(area4[1:3])

Mostrar el resultado de la suma

suma_alturas
## [1] 38

F) Determinar la altura media de los árboles del área de terreno 1

Asignamos una nueva variable y agregamos la función “mean”

altura_media <- mean(area1)

Mostrar el resultado de la media

altura_media
## [1] 11.33333

—————————————————————————————————————————————————————————————————————— ### Ejercicio N°2

La tabla recopila información de 5 pacientes (sexo, presión arterial y pulsos por minuto), atendidos en un hospital.

Sexo Presión arterial Pulso x min
Hombre 12.5 59
Mujer 10.5 89
Hombre 102 107
Hombre 78 76
Mujer 78 91

Pacientes

A) Elaborar un archivo de tipo texto (txt) que contenga los datos de la tabla anterior. Utilizar el tabulador para separar estos datos respecto de cada variable. Por favor, guardar este archivo en el escritorio de windows y llamarlo hospital.txt

datos <- read.table(file="C:/Users/crist/OneDrive/Documentos/hospital.txt", header = TRUE, sep=",")

B) Cargar el documento a R

visualizar la tabla con el comando “View”

View(datos)
datos
##     Sexo Presión.arterial Pulso.x.min
## 1 Hombre              119          59
## 2  Mujer               99          89
## 3 Hombre              102         107
## 4 Hombre               78          76
## 5  Mujer               78          91

C) Visualizar los valores para las 3 variables para el primer individuo y el cuarto individuo

Para poder vizualizar las 3 variables, necesitamos de “[]” y especificar lo que buscamos

datos[1,] 
##     Sexo Presión.arterial Pulso.x.min
## 1 Hombre              119          59
datos[4,]
##     Sexo Presión.arterial Pulso.x.min
## 4 Hombre               78          76

D) Determine si la primera mujer (posición 2) tiene una presión arterial mayor que la segunda mujer (ubicada en la posición 5)

Para poder determinar el mayor, necesitamos mencionar las posiciones y asignar nuevas varibles

presion_mujer1 <- datos[2,2]

presion_mujer2 <- datos[5,2]

if (presion_mujer1 > presion_mujer2) {
  
  resultado <- "La primera mujer tiene una presión arterial mayor que la segunda mujer."
  
} else if (presion_mujer1 < presion_mujer2) {
  
  resultado <- "La primera mujer tiene una presión arterial menor que la segunda mujer."
  
}

El resultado es: 

resultado
## [1] "La primera mujer tiene una presión arterial mayor que la segunda mujer."

E) Determinar la media del pulso de los hombres

Necesitamos asignar una nueva variable y utilizar la función mean

valores <- c(datos[1, 3], datos[3, 3], datos[4, 3])

media_valores <- mean(valores)

La media de los hombres es: 

media_valores
## [1] 80.66667

F) Calcular la raíz cuadrada de la presión arterial del cuarto paciente

Asignamos una nueva variable y utilizamos la función “sqrt”

presion_cuarto_paciente <- datos[4,2]

raiz_cuadrada_presion <- sqrt(presion_cuarto_paciente)

La raiz cuadra de la presión arterial es: 

raiz_cuadrada_presion
## [1] 8.831761