library(modeest)
# PUNTO 1, CALCULOS ARITMETICOS:
# PUNTO 1A)
(24/-8+7)/(9-6*(2))
## [1] -1.333333
# PUNTO 1B)
(2^3)*-7+4-((1/3)+(1/2))
## [1] -52.83333
# PUNTO 1C)
(sqrt(16)+5*4-3^-2)/(3*(4-8)+1)
## [1] -2.171717
# PUNTO 1D)
(1/2)*((5/4-2^-1)*13/4-(sqrt(7))+8/(2-1/5)-3^2)
## [1] -2.381903
# PUNTO 1E)
2*sin(pi/3) + 5*cos(pi/4)-(tan(pi/6))/(4)
## [1] 5.123247
# PUNTO 1F)
4*log(5, 2)-3*log(7, 3)+(1/3)*log(8)^3
## [1] 6.971203
# PUNTO 2, MUESTRA DE 20 TAXISTAS QUE LABORAN EN EL CENTRO DE LA CIUDAD DE CALI EN 2016:
# GC_ GALONES POR SEMANA:
# NP_ NUMERO DE PERSONAS POR SEMANA:
# AS_ AÑOS DE SERVICIO:
# PUNTO 2A) VECTORES GC Y NP:
ID <- 1:20 * 1
GC=c(14.2, 8.0, 9.2, 12.1, 8.7, 11.6, 11.0, 12.5, 10.0, 9.0, 8.5, 13.1, 12.9, 8.4, 11.2, 9.8, 12.4, 11.0, 13.0, 8.6)
NP=c(11, 10, 6, 9, 10, 12, 14, 10, 8, 9, 11, 12, 11, 11, 15, 13, 12, 12, 8, 13)
AS=c(1, 4, 5, 6, 9, 8, 6, 5, 4, 7, 8, 9, 3, 2, 6, 9, 1, 2, 1, 8)
# PUNTO 2B) MODA, MEDIANA, MEDIA, DESVIACION ESTANDAR, VARIANZA Y CUARTILES DE GC Y NP:
# MODA:
mfv(GC)
## [1] 11
mfv(NP)
## [1] 11 12
# MEDIANA:
median(GC)
## [1] 11
median(NP)
## [1] 11
# MEDIA:
mean(GC)
## [1] 10.76
mean(NP)
## [1] 10.85
# DESVIACION ESTANDAR:
sd(GC)
## [1] 1.914873
sd(NP)
## [1] 2.183069
# VARIANZA:
var(GC)
## [1] 3.666737
var(NP)
## [1] 4.765789
# CUARTILES:
quantile(GC)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 8.000 8.925 11.000 12.425 14.200
quantile(NP)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 6.00 9.75 11.00 12.00 15.00
# PUNTO 2C) GRAFICA DE VARIABLES GC Y NP:
plot(GC, type = "s", main = 'REPRESENTACION GRAFICA DE GC', col = "pink")
plot(NP, type = "s", main = 'REPRESENTACION GRAFICA DE NP', col = "purple")
# PUNTO 3 PORCENTAJE DE HOGARES POBRES Y TASA DE MORTALIDAD INFANTIL DURANTE EL AÑO 2016:
# PHP_ PORCENTAJE DE HOGARES POBRES:
# TMI_ TASA DE MORTALIDAD INFANTIL:
14/100
## [1] 0.14
24.7/100
## [1] 0.247
16.4/100
## [1] 0.164
26.0/100
## [1] 0.26
25.7/100
## [1] 0.257
24.6/100
## [1] 0.246
PHP=c(0.14, 0.247, 0.164, 0.26, 0.257, 0.246)
TMI=c(8.8, 10.2, 8.0, 9.1, 8.2, 9.4)
# PUNTO 3B) MODA, MEDIANA, MEDIA, DESVIACION ESTANDAR, VARIANZA Y CUARTILES DE PHP Y TMI:
# MODA:
mfv(PHP)
## [1] 0.140 0.164 0.246 0.247 0.257 0.260
mfv(TMI)
## [1] 8.0 8.2 8.8 9.1 9.4 10.2
# MEDIANA:
median(PHP)
## [1] 0.2465
median(TMI)
## [1] 8.95
# MEDIA:
mean(PHP)
## [1] 0.219
mean(TMI)
## [1] 8.95
# DESVIACION ESTANDAR:
sd(PHP)
## [1] 0.05273329
sd(TMI)
## [1] 0.8093207
# VARIANZA:
var(PHP)
## [1] 0.0027808
var(TMI)
## [1] 0.655
# CUARTILES:
quantile(PHP)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 0.1400 0.1845 0.2465 0.2545 0.2600
quantile(TMI)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 8.000 8.350 8.950 9.325 10.200
# PUNTO 3C) GRAFICA DE VARIABLES PHP Y TMI:
plot(PHP, type = "l", main = 'REPRESENTACION GRAFICA DE GC', col = "orange")
plot(TMI, type = "l", main = 'REPRESENTACION GRAFICA DE NP', col = "blue")
# PUNTO 4, GENERO Y ESTADO CONYUGAL DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS:
# PUNTO 4A) TABLA DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS:
poblacion <- matrix(c(8, 12, 14, 9, 5, 10), ncol = 3)
`dimnames<-`(poblacion, list(c("MASCULINO", "FEMENINO"), c("CASADO", "SOLTERO", "OTRO")))
## CASADO SOLTERO OTRO
## MASCULINO 8 14 5
## FEMENINO 12 9 10
prop.table(poblacion)
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 0.1379310 0.2413793 0.0862069
## [2,] 0.2068966 0.1551724 0.1724138
#PUNTO 4B) GRAFICAS DEL ESTADO CONYUGAL DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS:
barplot(prop.table(poblacion), col = "yellow", main = 'ESTADO CONYUGAL DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS')
barplot(prop.table(poblacion), beside = TRUE, col ="green", main = 'ESTADO CONYUGAL DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS')
dotchart(poblacion, col = "red", main = 'ESTADO CONYUGAL DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS')
pie(poblacion, main = 'ESTADO CONYUGAL DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS')
