UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

INGENIERIA EN ESTADÍSTICA

GRUPO 2

APLICANDO LOS CONOCIMIENTOS DE RSTUDIO

En este documento se presentan los ejercicios resuletos del taller #8 haciendo uso de rmarkdown

AUTORES

COLABORACIÓN

TALLER 8: EJERCICIOS

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

#Resolver mediante el uso de R :
# Se crea un vector para cada área
area1<-c(7.5,12,14.5)
area1
## [1]  7.5 12.0 14.5
area2<-c(12.5,10.5,13,9,18.5)
area2
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5
area3<-c(11,8,7.5,9.5,19,14)
area3
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
area4<-c(12.5,16,9.5,10)
area4
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0
# Área presentarada en en una lista
altura<-list(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))
altura
## $area1
## [1]  7.5 12.0 14.5
## 
## $area2
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5
## 
## $area3
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
## 
## $area4
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0
- Parte: A

-Crear 4 vectores numéricos, de tal forma que cada uno guarde la altura de los arboles de cada área de terreno.

#Paso 1: Creamos 4 variables, les asignamos como vectores y guardaremos la 
#informaci?n en cada uno de ellos 
area1<- c(7.5,12,14.5)
area1
## [1]  7.5 12.0 14.5
area2<- c(12.5,10.5,13,9,18.5)
area2
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5
area3<- c(11,8,7.5,9.5,19,14)
area3
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
area4<- c(12.5,16,9.5,10)
area4
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0
Parte: B

-Agrupar los 4 vectores generados, en una lista (estructura de datos)

#Paso 1: Asignaremos a nuestra variable "areas" con la funci?n list para listas 
areas <- list(area1,area2,area3,area4)
#Paso 2: Usaremos la funci?n names y la funci?n para vector para escribir el nombre 
#que queremos que salga para nuestros datos
names(areas)<-c("ÁREA 1","ÁREA 2","ÁREA 3","ÁREA 4")
areas
## $`ÁREA 1`
## [1]  7.5 12.0 14.5
## 
## $`ÁREA 2`
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5
## 
## $`ÁREA 3`
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
## 
## $`ÁREA 4`
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0
Parte: C

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

#---c) 
#Paso 1: Asignamos variables a nuestras áreas para poder realizar lo que nos 
#el ejercicio.
#Paso 2: Se aplica lo que se ha realizado en clases (Se usa la función if para 
#saber cual de las dos variables asignadas es mayor, else (sino) y función 
#cat para das salida del proceso) repetimos el proceso para las 4 áreas 
#con las 4 áreas que tenemos.
#ÁREA 1
x1 <- areas[[1]][1]
y1 <- areas[[1]][3]

if (x1>y1) {
  cat("La altura mayor a la del último árbol es \n", x1)
} else {
  cat("La altura mayor a la del primer úrbol es \n",y1) 
}
## La altura mayor a la del primer úrbol es 
##  14.5
## La altura mayor a la del primer árbol es 14.5

#ÁREA 2 
x2 <- areas[[2]][1]
y2 <- areas[[2]][5]

if (x2>y2) {
  cat("La altura mayor a la del último árbol es \n", x2)
} else {
  cat("La altura mayor a la del primer árbol es \n", y2)
}
## La altura mayor a la del primer árbol es 
##  18.5
## La altura mayor a la del primer árbol es 18.5

#ÁREA 3
x3 <- areas[[3]][1]
y3 <- areas[[3]][6]

if (x3>y3) {
  cat("La altura mayor a la del último árbol es \n", x3)
} else {
  cat("La altura mayor a la del primer árbol es \n", y3)
}
## La altura mayor a la del primer árbol es 
##  14
## La altura mayor a la del primer árbol es 14

#ÁREA 4
x4 <- areas[[4]][1]
y4 <- areas[[4]][4]

if (x4>y4) {
  cat("La altura mayor a la del último árbol es \n", x4)
} else {
  cat("La altura mayor a la del primer árbol es \n", y4)
}
## La altura mayor a la del último árbol es 
##  12.5
##La altura mayor a la del Último árbol es 12.5
- Parte: D 
#Paso 1: Para determinar el logaritmo decimal utilizaremos la funci?n log10 para calcular"
logaritmo_D<-log10(altura[[3]][3])
#Paso 2: Aplicamos la funci?n log10 y mostramos el resultado pedido"
logaritmo_D
## [1] 0.8750613
- Parte: E 
#Paso 1: Utilizaremos la función sum para sacar la suma de los 3 primeros árboles "
suma<-sum(altura$area4[1:3])
#Paso 2: Mostramos el resultado de la suma"
suma
## [1] 38
- Parte: F

-Determinar la altura media de los árboles del área de terreno 1.

#Paso1: Para calcular la media de la altura de los árboles se utiliza la función mean "
altura_M<-mean(altura$area1)
#Paso 2: Mostraremos el resultado de la media de los ?rboles del terreno 1 "
altura_M
## [1] 11.33333

EJERCICIO 2

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

-Calcular :

- PARTE: 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

#PASO 1:Se instala el paquete "readr " para la importacion de datos a R
#install.packages("readr")
#PASO 2:Con la función getwd, se crea la ruta del directorio de trabajo actual
#El cual es la salida de almacenamiento donde se guardaran todos los archivos
#getwd()
#PASO 3:Con la función dir() se realiza busquedas de archivos y directorios
dir()
##  [1] "1.R"                          "Captura_1.JPG"               
##  [3] "Captura_2.JPG"                "ejercicio_2_pilas_revisar.R" 
##  [5] "GRUPO_2_taller_6.Rmd"         "GRUPO_2_TALLER_6_TERMINADO.R"
##  [7] "hospital.txt"                 "Matriz_taller_6.xlsx"        
##  [9] "Programas_utiles.R"           "r_markdown.html"             
## [11] "r_markdown.Rmd"               "rsconnect"                   
## [13] "TALLER_1_GRUPO_2.R"           "taller_1_R_Grupo_2.docx"     
## [15] "taller_1_R_Grupo_2.pdf"       "Taller_3_Grupo_2.R"          
## [17] "taller_5.R"                   "taller_5_markdown.docx"      
## [19] "taller_5_markdown.html"       "taller_5_markdown.log"       
## [21] "taller_5_markdown.Rmd"        "taller_5_markdown.tex"       
## [23] "taller_6.html"                "taller_6.Rmd"                
## [25] "Taller_7_Grupo_2.html"        "Taller_7_Grupo_2.Rmd"        
## [27] "Taller_8_Grupo_2.html"        "Taller_8_Grupo_2.Rmd"
#PASO 4:Instalamos el paquete "rio"
#install.packages("rio")
#PASO 5:Para cargar la base de datos usamos el siguiente vector

pacientes<-read.delim(file =  "hospital.txt", header = F, sep = ",")
n1<-pacientes
print(n1)
##         V1                V2           V3
## 1     Sexo  Presión arterial  Pulso x min
## 2 Hombre        119                    59
## 3 Mujer         99                     89
## 4 Hombre        102                   107
## 5 Hombre        78                     76
## 6 Mujer         78                     91
#PASO 6:Para obtener una vista de la tabla se usa view()

View(pacientes)

- PARTE: B

-Desde R leer el archivo antes mencionado y almacenar su contenido en una variable llamado datos

#PASO 1: Se crea una variable y asignamos un data.frame()
datos<-data.frame(pacientes)
datos
##         V1                V2           V3
## 1     Sexo  Presión arterial  Pulso x min
## 2 Hombre        119                    59
## 3 Mujer         99                     89
## 4 Hombre        102                   107
## 5 Hombre        78                     76
## 6 Mujer         78                     91
datos[2, ]
##         V1            V2    V3
## 2 Hombre    119             59
datos[5, ]
##         V1            V2    V3
## 5 Hombre    78              76

- PARTE: C

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

# Paso 1: Se escribe la variable con los datos para tener referencia
datos
##         V1                V2           V3
## 1     Sexo  Presión arterial  Pulso x min
## 2 Hombre        119                    59
## 3 Mujer         99                     89
## 4 Hombre        102                   107
## 5 Hombre        78                     76
## 6 Mujer         78                     91
# Paso 2: Se escribe la variable seguido de un corchete y se ingresa el # de fila
 datos[2,] 
##         V1            V2    V3
## 2 Hombre    119             59
# Paso 3: es parecido al paso anterior seguido del 4to individuo en este caso le
# corresponde al # 5
# --- <<EJEMOPLO>>
datos[5,]
##         V1            V2    V3
## 5 Hombre    78              76

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

#paso 1: asignamos una variable para escribri la condición del problema, ejemplo: 
 c1<-datos[3,2] > datos[6,2]
 c1
## [1] TRUE
View(pacientes)
 datos[2, ]
##         V1            V2    V3
## 2 Hombre    119             59
datos[5, ]
##         V1            V2    V3
## 5 Hombre    78              76

- PARTE: E -Determinar la media del pulso de los hombres

#PASO1: Obtenemos la posicion del vector con los datos respectivos
hombre1 <- datos[[3]][[2]]
Hombre2 <- datos[[3]][[4]]
Hombre3 <- datos[[3]][[5]]

hombre1 #= 59
## [1] "   59"
Hombre2 #= 107
## [1] "   107"
Hombre3 #= 76
## [1] "   76"
#PASO2: Obtenemos la media 
Media <- (59+107+76)/3
Media
## [1] 80.66667

- PARTE: F -Calcular la raíz cuadrada de la presión arterial del cuarto paciente

#PASO1: Obtenemos la posicion del vector con los datos respectivos
#PASO 1:Ingresamos la funcion "sqrt" para obtener la raiz cuadrada
sqrt(78)
## [1] 8.831761