PRIA practica 1: RBase, Vectores, matrices y factores

1. Vectores

1.1 Genera un vector con los números del 1 al 50 con 1:50 y guárdalo en una variable v1_50. Repítelo usando seq().

v1_50 <- 
print(v1_50)

# con seq()
v1_50 <- 
print(v1_50)

1.2 Lo mismo que el anterior pero con incrementos de 0.5 {0.5,1,1.5, … 10} en la variable v1_50h (usa “by”).

v1_50h <- 
print(v1_50h)

1.3 Calcula el tamaño del vector anterior y guárdalo en tam_v1_50h.

tam_v1_50h <- 
print(tam_v1_50h)

1.4 Describe el tipo de dato que devuelve la función length aplicada sobre tam_v1_50h

tipo_length <- 
print(tipo_length)
# Diferencia entre typeof y class. En una Matriz, typeof() devuelve el tipo de los elementos,
# class() el tipo o clase de objeto (vector o matriz), en ese caso, usamos class

1.5 Genera un vector de 10 elementos comprendidos entre 1 y 22 con incrementos iguales.

v1_22_10 <- 
print(v1_22_10)

1.6 vrep_1x4 <- Genera un vector de unos de tamaño 4 usando rep().

vrep_1x4 <- 
print(vrep_1x4)

1.7 vrep <- Genera un vector que cuente 3 veces del 1 al 5 usando rep() y sin usar seq().

vrep <- 
print(vrep)

1.8 Crea un vector con los elementos del 1º a 4º y de 8º a 9º de v1_22_10.

sub_v1_22_10 <-
print(sub_v1_22_10)

2. Matrices

2.1 Construye una matriz de 3 filas que contenga los números del 1 al 9 ordenados por filas. \(\begin{pmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{pmatrix}\)

matrix(...)

2.2 Construye una matriz de 3 filas que contenga los números del 1 al 9 ordenados por columnas. \(\begin{pmatrix}1 & 4 & 7\\2 & 5 & 8\\3 & 6 & 9\end{pmatrix}\)

matrix(...)

2.3 Los siguientes vectores representan la recaudación en euros, el número de semanas en cartelera y la recaudación total de ciertas películas en los cines españoles durante. Fuente. PDF

the_creator <- c(702465, 1, 702465)
barbie <- c(61351, 11, 33935231)
campeonesx <- c(235394, 7, 1732961)

Crea una matriz de 9 elemenos concatenando los 3 vectores cuyas filas correspondan a cada película y las columnas tengan el mismo significado que los respectivos vectores. Guarda la matriz en la variable cine_29_01_oct

cine_29_01_oct <- matrix(...)

2.4 Usa las funciones typeof y class, pasándole como argumento la matriz. Vuelve a usarlas pero pasándole cine_29_01_oct[1,1]

typeof(...)
class(...)

typeof(...)
class(...)

2.5 Teniendo en cuenta los datos de los vectores del ejercicio 2.3:

Crea un vector con el significado de las columnas (rec_semana, semanas_cart, rec_total). Crea un vector con los nombres de las tres películas. Usa los vectores creados y a continuación utilizalos para nombrar las columnas y las filas de la matriz. Busca las dos funciones en R que permiten poner nombre a filas y columnas. Imprime ahora la matriz cine_29_01_oct con los nombres de filas y columnas asignados.

# columnas <-

# filas <-

# Nombra las filas y columnas de la matriz

2.6 Agrega una nueva columna a la matriz cine_29_01_oct, con el % de recaudación de la semana actual sobre el total.

# Código para calcular y agregar la nueva columna

2.7 Localiza en la fuente de datos dos películas que estén en cartelera 2 semanas. Repite los pasos anteriores. ¿Cómo varía la recaudación de segunda semana respecto a la primera?

# Código para crear la nueva matriz

2.8 Une las primera matriz con la segunda por filas

3. Factores

3.1 Tenemos el vector c(“Elefante”, “Girafa”, “Asno”, “Caballo”), obtén a partir de éste el vector de variables cualitativas

animals_vector <- c("Elephant", "Giraffe", "Donkey", "Horse")
factor_animals_vector ...
print(factor_animals_vector)

3.2 A partir del vector c(“High”, “Low”, “High”,“Low”, “Medium”), utiliza los niveles c(“Low”, “Medium”, “High”), aplica orden y guárdalo en el vector factor_temperature_vector

temperature_vector <- c("High", "Low", "High","Low", "Medium")
factor_temperature_vector <- factor(temperature_vector, levels = c("Low", "Medium", "High"))
print(factor_temperature_vector)

[1] High   Low    High   Low    Medium
Levels: Low Medium High

3.3 Aplica la función summary() a temperature_vector y factor_temperature_vector ¿Podrías explicar los resultados?