Taller 4
Sebastian David Duque Muñoz
2023-10-19
2.1. Carga (o instala primero y luego carga) el paquete UsingR
library(ggplot2)
library(UsingR)## Loading required package: MASS## Loading required package: HistData## Loading required package: Hmisc##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, unitslibrary(MASS)
#2.1.A
conjunto_de_Datos=data(package="UsingR")$results[,"Item"]
cantidad_de_Datos=length(conjunto_de_Datos)
cat("la cantidad de datos que hay en el paquete UsingR es de",cantidad_de_Datos)## la cantidad de datos que hay en el paquete UsingR es de 123#2.1.B
datacenterbumper=UsingR::bumpers
boxplot(datacenterbumper,main="diagrama de cajas del dataset bumpers")
hist(datacenterbumper,main="histograma del dataset bumpers")
datacenterfirstchi=UsingR::firstchi
boxplot(datacenterfirstchi,main="diagrama de cajas del dataset firstchi")
hist(datacenterfirstchi,main="histograma del dataset firstchi")
datacentermath=UsingR::math
boxplot(datacentermath,main="diagrama de cajas del dataset math")
hist(datacentermath,main="histograma del dataset math")
#2.1.C
mediabumper=mean(datacenterbumper)
medianabumper=median(datacenterbumper)
desvbumper=sd(datacenterbumper)
boxplot(datacenterbumper,main="diagrama de cajas del dataset bumpers")
legend("topleft", legend = c(paste("Mean =", round(mediabumper, 2)),
paste("Median =", round(medianabumper, 2)),
paste("SD =", round(desvbumper, 2))),
pch = 1)
hist(datacenterbumper,main="histograma del dataset bumpers")
mediafirstchi=mean(datacenterfirstchi)
medianafirstchi=median(datacenterfirstchi)
desvfirstchi=sd(datacenterfirstchi)
boxplot(datacenterfirstchi,main="diagrama de cajas del dataset firstchi")
legend("topleft", legend = c(paste("Mean =", round(mediafirstchi, 2)),
paste("Median =", round(medianafirstchi, 2)),
paste("SD =", round(desvfirstchi, 2))),
pch = 1)
hist(datacenterfirstchi,main="histograma del dataset firstchi")
mediamath=mean(datacentermath)
medianamath=median(datacentermath)
desvmath=sd(datacentermath)
boxplot(datacentermath,main="diagrama de cajas del dataset math")
legend("topleft", legend = c(paste("Mean =", round(mediamath, 2)),
paste("Median =", round(medianamath, 2)),
paste("SD =", round(desvmath, 2))),
pch = 1)
hist(datacentermath,main="histograma del dataset math")
2.2. El conjunto de datos brightness contiene información sobre el brillo de 963 estrellas.
#2.2.A
#se crea un datacenter
datacenterbrightness=UsingR::brightness
#se crea un dataframe para usar en el grafico de densidad superpuesto
data_dfbrightness=data.frame(datacenterbrightness)
# Histograma
hist(datacenterbrightness,main="histograma del dataset brightness",
xlab = "Brillo",ylab = "veces que se repite")
# Gráfico de densidad superpuesto
ggplot(data_dfbrightness, aes(x = datacenterbrightness)) +
geom_density(fill = "red", alpha = 0.8) +
labs(title = "Gráfico de Densidad Superpuesto", x = "Brillo", y = "Densidad")
# Crear un histograma del brillo de estrellas
hist(datacenterbrightness, main = "Histograma del brillo de estrellas",
xlab = "Brillo", ylab = "Veces que se repite",
col = "lightblue", border = "gray" ,prob = TRUE)
# Crear un gráfico de densidad y superponerlo al histograma
lines(density(datacenterbrightness), lwd = 4, col = "orange")
# Agregar una leyenda al gráfico
legend("topright", legend = c("Histograma", "Densidad"), fill = c("lightblue", "orange"))
#2.2.B
dcajabrightness=boxplot(datacenterbrightness,main="diagrama de cajas del dataset brightness")
#los datos si prsensentan valores atipicos tanto superiores como inferiores
#los datos atipicos superiores van desde el 11 hasta el 13
#los datos atipicos inferiores van desde el 5 hasta el 2
# Obtener los valores atípicos para encontrar el segundo atipico superior
outliers = dcajabrightness$out
segundo_menor_atipicosuperior = outliers[2]
# Ordenar los valores atípicos y seleccionar el segundo menor inferior
atipicos_ordenado = sort(outliers)
segundo_menor_atipicoinferior = atipicos_ordenado[2]
#para graficar y mostrar los puntos en el diagrama de cajas
text(1, segundo_menor_atipicosuperior, labels = segundo_menor_atipicosuperior, pos = 4, col = "red")
text(1, segundo_menor_atipicoinferior, labels = segundo_menor_atipicoinferior, pos = 4, col = "red")
# Imprimir el segundo menor atipico superior e inferior
cat("el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor:", segundo_menor_atipicosuperior, "\n")## el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor: 11.71cat("el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor:", segundo_menor_atipicoinferior, "\n")## el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor: 2.28#2.2.C
#primero encotramos los porcenrajes de los quartiles para saber
#desde que valor a que valor filtrar
cuartilesbrightness=quantile(datacenterbrightness)
print(cuartilesbrightness)## 0% 25% 50% 75% 100%
## 2.0700 7.7025 8.5000 9.1300 12.4300#creamos ahora la nueva variable para limitar desde el quartil 2 hasta el 4
# y graficamos para verificar
brightness.sin = datacenterbrightness[datacenterbrightness > 7.702 & datacenterbrightness < 9.130]
boxplot(brightness.sin, main="diagrama de cajas sin datos atipicos")
2.3. El paquete MASS contiene la base de datos UScereal con información relativa a desayunos con cereales.
#2.3.A
# Ver la estructura de la base de datos y los tipos de datos
str(UScereal)## 'data.frame': 65 obs. of 11 variables:
## $ mfr : Factor w/ 6 levels "G","K","N","P",..: 3 2 2 1 2 1 6 4 5 1 ...
## $ calories : num 212 212 100 147 110 ...
## $ protein : num 12.12 12.12 8 2.67 2 ...
## $ fat : num 3.03 3.03 0 2.67 0 ...
## $ sodium : num 394 788 280 240 125 ...
## $ fibre : num 30.3 27.3 28 2 1 ...
## $ carbo : num 15.2 21.2 16 14 11 ...
## $ sugars : num 18.2 15.2 0 13.3 14 ...
## $ shelf : int 3 3 3 1 2 3 1 3 2 1 ...
## $ potassium: num 848.5 969.7 660 93.3 30 ...
## $ vitamins : Factor w/ 3 levels "100%","enriched",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...print(UScereal)## mfr calories protein fat
## 100% Bran N 212.12121 12.1212121 3.0303030
## All-Bran K 212.12121 12.1212121 3.0303030
## All-Bran with Extra Fiber K 100.00000 8.0000000 0.0000000
## Apple Cinnamon Cheerios G 146.66667 2.6666667 2.6666667
## Apple Jacks K 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Basic 4 G 173.33333 4.0000000 2.6666667
## Bran Chex R 134.32836 2.9850746 1.4925373
## Bran Flakes P 134.32836 4.4776119 0.0000000
## Cap'n'Crunch Q 160.00000 1.3333333 2.6666667
## Cheerios G 88.00000 4.8000000 1.6000000
## Cinnamon Toast Crunch G 160.00000 1.3333333 4.0000000
## Clusters G 220.00000 6.0000000 4.0000000
## Cocoa Puffs G 110.00000 1.0000000 1.0000000
## Corn Chex R 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Corn Flakes K 100.00000 2.0000000 0.0000000
## Corn Pops K 110.00000 1.0000000 0.0000000
## Count Chocula G 110.00000 1.0000000 1.0000000
## Cracklin' Oat Bran K 220.00000 6.0000000 6.0000000
## Crispix K 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Crispy Wheat & Raisins G 133.33333 2.6666667 1.3333333
## Double Chex R 133.33333 2.6666667 0.0000000
## Froot Loops K 110.00000 2.0000000 1.0000000
## Frosted Flakes K 146.66667 1.3333333 0.0000000
## Frosted Mini-Wheats K 125.00000 3.7500000 0.0000000
## Fruit & Fibre: Dates Walnuts and Oats P 179.10448 4.4776119 2.9850746
## Fruitful Bran K 179.10448 4.4776119 0.0000000
## Fruity Pebbles P 146.66667 1.3333333 1.3333333
## Golden Crisp P 113.63636 2.2727273 0.0000000
## Golden Grahams G 146.66667 1.3333333 1.3333333
## Grape Nuts Flakes P 113.63636 3.4090909 1.1363636
## Grape-Nuts P 440.00000 12.0000000 0.0000000
## Great Grains Pecan P 363.63636 9.0909091 9.0909091
## Honey Graham Ohs Q 120.00000 1.0000000 2.0000000
## Honey Nut Cheerios G 146.66667 4.0000000 1.3333333
## Honey-comb P 82.70677 0.7518797 0.0000000
## Just Right Fruit & Nut K 186.66667 4.0000000 1.3333333
## Kix G 73.33333 1.3333333 0.6666667
## Life Q 149.25373 5.9701493 2.9850746
## Lucky Charms G 110.00000 2.0000000 1.0000000
## Mueslix Crispy Blend K 238.80597 4.4776119 2.9850746
## Multi-Grain Cheerios G 100.00000 2.0000000 1.0000000
## Nut&Honey Crunch K 179.10448 2.9850746 1.4925373
## Nutri-Grain Almond-Raisin K 208.95522 4.4776119 2.9850746
## Oatmeal Raisin Crisp G 260.00000 6.0000000 4.0000000
## Post Nat. Raisin Bran P 179.10448 4.4776119 1.4925373
## Product 19 K 100.00000 3.0000000 0.0000000
## Puffed Rice Q 50.00000 1.0000000 0.0000000
## Quaker Oat Squares Q 200.00000 8.0000000 2.0000000
## Raisin Bran K 160.00000 4.0000000 1.3333333
## Raisin Nut Bran G 200.00000 6.0000000 4.0000000
## Raisin Squares K 180.00000 4.0000000 0.0000000
## Rice Chex R 97.34513 0.8849558 0.0000000
## Rice Krispies K 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Shredded Wheat 'n'Bran N 134.32836 4.4776119 0.0000000
## Shredded Wheat spoon size N 134.32836 4.4776119 0.0000000
## Smacks K 146.66667 2.6666667 1.3333333
## Special K K 110.00000 6.0000000 0.0000000
## Total Corn Flakes G 110.00000 2.0000000 1.0000000
## Total Raisin Bran G 140.00000 3.0000000 1.0000000
## Total Whole Grain G 100.00000 3.0000000 1.0000000
## Triples G 146.66667 2.6666667 1.3333333
## Trix G 110.00000 1.0000000 1.0000000
## Wheat Chex R 149.25373 4.4776119 1.4925373
## Wheaties G 100.00000 3.0000000 1.0000000
## Wheaties Honey Gold G 146.66667 2.6666667 1.3333333
## sodium fibre carbo sugars
## 100% Bran 393.93939 30.303030 15.15152 18.181818
## All-Bran 787.87879 27.272727 21.21212 15.151515
## All-Bran with Extra Fiber 280.00000 28.000000 16.00000 0.000000
## Apple Cinnamon Cheerios 240.00000 2.000000 14.00000 13.333333
## Apple Jacks 125.00000 1.000000 11.00000 14.000000
## Basic 4 280.00000 2.666667 24.00000 10.666667
## Bran Chex 298.50746 5.970149 22.38806 8.955224
## Bran Flakes 313.43284 7.462687 19.40299 7.462687
## Cap'n'Crunch 293.33333 0.000000 16.00000 16.000000
## Cheerios 232.00000 1.600000 13.60000 0.800000
## Cinnamon Toast Crunch 280.00000 0.000000 17.33333 12.000000
## Clusters 280.00000 4.000000 26.00000 14.000000
## Cocoa Puffs 180.00000 0.000000 12.00000 13.000000
## Corn Chex 280.00000 0.000000 22.00000 3.000000
## Corn Flakes 290.00000 1.000000 21.00000 2.000000
## Corn Pops 90.00000 1.000000 13.00000 12.000000
## Count Chocula 180.00000 0.000000 12.00000 13.000000
## Cracklin' Oat Bran 280.00000 8.000000 20.00000 14.000000
## Crispix 220.00000 1.000000 21.00000 3.000000
## Crispy Wheat & Raisins 186.66667 2.666667 14.66667 13.333333
## Double Chex 253.33333 1.333333 24.00000 6.666667
## Froot Loops 125.00000 1.000000 11.00000 13.000000
## Frosted Flakes 266.66667 1.333333 18.66667 14.666667
## Frosted Mini-Wheats 0.00000 3.750000 17.50000 8.750000
## Fruit & Fibre: Dates Walnuts and Oats 238.80597 7.462687 17.91045 14.925373
## Fruitful Bran 358.20896 7.462687 20.89552 17.910448
## Fruity Pebbles 180.00000 0.000000 17.33333 16.000000
## Golden Crisp 51.13636 0.000000 12.50000 17.045455
## Golden Grahams 373.33333 0.000000 20.00000 12.000000
## Grape Nuts Flakes 159.09091 3.409091 17.04545 5.681818
## Grape-Nuts 680.00000 12.000000 68.00000 12.000000
## Great Grains Pecan 227.27273 9.090909 39.39394 12.121212
## Honey Graham Ohs 220.00000 1.000000 12.00000 11.000000
## Honey Nut Cheerios 333.33333 2.000000 15.33333 13.333333
## Honey-comb 135.33835 0.000000 10.52632 8.270677
## Just Right Fruit & Nut 226.66667 2.666667 26.66667 12.000000
## Kix 173.33333 0.000000 14.00000 2.000000
## Life 223.88060 2.985075 17.91045 8.955224
## Lucky Charms 180.00000 0.000000 12.00000 12.000000
## Mueslix Crispy Blend 223.88060 4.477612 25.37313 19.402985
## Multi-Grain Cheerios 220.00000 2.000000 15.00000 6.000000
## Nut&Honey Crunch 283.58209 0.000000 22.38806 13.432836
## Nutri-Grain Almond-Raisin 328.35821 4.477612 31.34328 10.447761
## Oatmeal Raisin Crisp 340.00000 3.000000 27.00000 20.000000
## Post Nat. Raisin Bran 298.50746 8.955224 16.41791 20.895522
## Product 19 320.00000 1.000000 20.00000 3.000000
## Puffed Rice 0.00000 0.000000 13.00000 0.000000
## Quaker Oat Squares 270.00000 4.000000 28.00000 12.000000
## Raisin Bran 280.00000 6.666667 18.66667 16.000000
## Raisin Nut Bran 280.00000 5.000000 21.00000 16.000000
## Raisin Squares 0.00000 4.000000 30.00000 12.000000
## Rice Chex 212.38938 0.000000 20.35398 1.769912
## Rice Krispies 290.00000 0.000000 22.00000 3.000000
## Shredded Wheat 'n'Bran 0.00000 5.970149 28.35821 0.000000
## Shredded Wheat spoon size 0.00000 4.477612 29.85075 0.000000
## Smacks 93.33333 1.333333 12.00000 20.000000
## Special K 230.00000 1.000000 16.00000 3.000000
## Total Corn Flakes 200.00000 0.000000 21.00000 3.000000
## Total Raisin Bran 190.00000 4.000000 15.00000 14.000000
## Total Whole Grain 200.00000 3.000000 16.00000 3.000000
## Triples 333.33333 0.000000 28.00000 4.000000
## Trix 140.00000 0.000000 13.00000 12.000000
## Wheat Chex 343.28358 4.477612 25.37313 4.477612
## Wheaties 200.00000 3.000000 17.00000 3.000000
## Wheaties Honey Gold 266.66667 1.333333 21.33333 10.666667
## shelf potassium vitamins
## 100% Bran 3 848.48485 enriched
## All-Bran 3 969.69697 enriched
## All-Bran with Extra Fiber 3 660.00000 enriched
## Apple Cinnamon Cheerios 1 93.33333 enriched
## Apple Jacks 2 30.00000 enriched
## Basic 4 3 133.33333 enriched
## Bran Chex 1 186.56716 enriched
## Bran Flakes 3 283.58209 enriched
## Cap'n'Crunch 2 46.66667 enriched
## Cheerios 1 84.00000 enriched
## Cinnamon Toast Crunch 2 60.00000 enriched
## Clusters 3 210.00000 enriched
## Cocoa Puffs 2 55.00000 enriched
## Corn Chex 1 25.00000 enriched
## Corn Flakes 1 35.00000 enriched
## Corn Pops 2 20.00000 enriched
## Count Chocula 2 65.00000 enriched
## Cracklin' Oat Bran 3 320.00000 enriched
## Crispix 3 30.00000 enriched
## Crispy Wheat & Raisins 3 160.00000 enriched
## Double Chex 3 106.66667 enriched
## Froot Loops 2 30.00000 enriched
## Frosted Flakes 1 33.33333 enriched
## Frosted Mini-Wheats 2 125.00000 enriched
## Fruit & Fibre: Dates Walnuts and Oats 3 298.50746 enriched
## Fruitful Bran 3 283.58209 enriched
## Fruity Pebbles 2 33.33333 enriched
## Golden Crisp 1 45.45455 enriched
## Golden Grahams 2 60.00000 enriched
## Grape Nuts Flakes 3 96.59091 enriched
## Grape-Nuts 3 360.00000 enriched
## Great Grains Pecan 3 303.03030 enriched
## Honey Graham Ohs 2 45.00000 enriched
## Honey Nut Cheerios 1 120.00000 enriched
## Honey-comb 1 26.31579 enriched
## Just Right Fruit & Nut 3 126.66667 100%
## Kix 2 26.66667 enriched
## Life 2 141.79104 enriched
## Lucky Charms 2 55.00000 enriched
## Mueslix Crispy Blend 3 238.80597 enriched
## Multi-Grain Cheerios 1 90.00000 enriched
## Nut&Honey Crunch 2 59.70149 enriched
## Nutri-Grain Almond-Raisin 3 194.02985 enriched
## Oatmeal Raisin Crisp 3 240.00000 enriched
## Post Nat. Raisin Bran 3 388.05970 enriched
## Product 19 3 45.00000 100%
## Puffed Rice 3 15.00000 none
## Quaker Oat Squares 3 220.00000 enriched
## Raisin Bran 2 320.00000 enriched
## Raisin Nut Bran 3 280.00000 enriched
## Raisin Squares 3 220.00000 enriched
## Rice Chex 1 26.54867 enriched
## Rice Krispies 1 35.00000 enriched
## Shredded Wheat 'n'Bran 1 208.95522 none
## Shredded Wheat spoon size 1 179.10448 none
## Smacks 2 53.33333 enriched
## Special K 1 55.00000 enriched
## Total Corn Flakes 3 35.00000 100%
## Total Raisin Bran 3 230.00000 100%
## Total Whole Grain 3 110.00000 100%
## Triples 3 80.00000 enriched
## Trix 2 25.00000 enriched
## Wheat Chex 1 171.64179 enriched
## Wheaties 1 110.00000 enriched
## Wheaties Honey Gold 1 80.00000 enriched#2.3.B
#datacenter creado
datacenterUScereals=MASS::UScereal
# Generar la tabla de contingencia con mfr y shelf
tabla_contingencia1 = table(datacenterUScereals$mfr, datacenterUScereals$shelf)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes1 = addmargins(tabla_contingencia1, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes1) = list(
c(paste("mfr", unique(datacenterUScereals$mfr)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$shelf)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes1)## Cantidad de veces que se repite 3 Cantidad de veces que se repite 1
## mfr N 6 7
## mfr K 4 7
## mfr G 2 0
## mfr R 2 1
## mfr P 0 3
## mfr Q 4 0
## Total 18 18
## Cantidad de veces que se repite 2 Total
## mfr N 9 22
## mfr K 10 21
## mfr G 1 3
## mfr R 6 9
## mfr P 2 5
## mfr Q 1 5
## Total 29 65# Generar la tabla de contingencia con vitamins y fat
tabla_contingencia2 = table(datacenterUScereals$vitamins, datacenterUScereals$fat)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes2 = addmargins(tabla_contingencia2, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes2) = list(
c(paste("vitamins", unique(datacenterUScereals$vitamins)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$fat)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes2)## Cantidad de veces que se repite 3.030303
## vitamins enriched 1
## vitamins 100% 18
## vitamins none 3
## Total 22
## Cantidad de veces que se repite 0
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2.6666667
## vitamins enriched 3
## vitamins 100% 7
## vitamins none 0
## Total 10
## Cantidad de veces que se repite 1.4925373
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.6
## vitamins enriched 1
## vitamins 100% 8
## vitamins none 0
## Total 9
## Cantidad de veces que se repite 4
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 4
## vitamins none 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 1
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 2
## vitamins none 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 1.3333333
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 3
## vitamins none 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 2.9850746
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 4
## vitamins none 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 1.1363636
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 2
## vitamins none 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 9.0909091
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 4
## vitamins none 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 2
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0.6666667 Total
## vitamins enriched 0 5
## vitamins 100% 1 57
## vitamins none 0 3
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con shelf y fat
tabla_contingencia3 = table(datacenterUScereals$shelf, datacenterUScereals$fat)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes3 = addmargins(tabla_contingencia3, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes3) = list(
c(paste("shelf", unique(datacenterUScereals$shelf)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$fat)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes3)## Cantidad de veces que se repite 3.030303
## shelf 3 10
## shelf 1 3
## shelf 2 9
## Total 22
## Cantidad de veces que se repite 0
## shelf 3 0
## shelf 1 1
## shelf 2 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2.6666667
## shelf 3 2
## shelf 1 5
## shelf 2 3
## Total 10
## Cantidad de veces que se repite 1.4925373
## shelf 3 0
## shelf 1 0
## shelf 2 1
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.6 Cantidad de veces que se repite 4
## shelf 3 2 2
## shelf 1 4 1
## shelf 2 3 1
## Total 9 4
## Cantidad de veces que se repite 1 Cantidad de veces que se repite 6
## shelf 3 1 0
## shelf 1 0 1
## shelf 2 0 1
## Total 1 2
## Cantidad de veces que se repite 1.3333333
## shelf 3 1
## shelf 1 1
## shelf 2 1
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 2.9850746
## shelf 3 0
## shelf 1 1
## shelf 2 3
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 1.1363636
## shelf 3 0
## shelf 1 0
## shelf 2 2
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 9.0909091
## shelf 3 0
## shelf 1 1
## shelf 2 3
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 2
## shelf 3 0
## shelf 1 0
## shelf 2 1
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0.6666667 Total
## shelf 3 0 18
## shelf 1 0 18
## shelf 2 1 29
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con carbohydrates y sugars
tabla_contingencia4 = table(datacenterUScereals$carbo, datacenterUScereals$sugars)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes4 = addmargins(tabla_contingencia4, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes4) = list(
c(paste("carbo", unique(datacenterUScereals$carbo)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$sugars)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes4)## Cantidad de veces que se repite 18.181818
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 1
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 1
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 1
## carbo 20.35398 1
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 15.151515
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 1
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 1
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.333333
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 1
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 1
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 14
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 2
## carbo 22 0
## carbo 21 1
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 1
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 2
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 2
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 8
## Cantidad de veces que se repite 10.666667
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 1
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 8.955224
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 1
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 7.462687
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 1
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 16
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 1
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## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
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## carbo 18.66667 0
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## carbo 17.91045 0
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## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0.8
## carbo 15.15152 0
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## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
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## carbo 22 0
## carbo 21 0
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## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 1
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 12
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
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## carbo 20 0
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## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13
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## carbo 12 0
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## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
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## carbo 68 0
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## carbo 26.66667 0
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## carbo 15 0
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## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 3
## carbo 15.15152 0
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## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
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## carbo 26 0
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## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 1
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
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## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
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## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 30 0
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## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 6.666667
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
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## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
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## carbo 20 0
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## carbo 18.66667 0
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## carbo 68 0
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## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 1
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 14.666667
## carbo 15.15152 0
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## carbo 16 0
## carbo 14 0
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## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
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## carbo 26 0
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## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 1
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 1
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 8.75
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 1
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
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## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 14.925373
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 1
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## carbo 26 0
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## carbo 20 1
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 1
## carbo 12.5 0
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## carbo 68 0
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## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 1
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 1
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 1
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 1
## Total 9
## Cantidad de veces que se repite 17.910448
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## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
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## carbo 26 0
## carbo 12 0
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## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 1
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 17.045455
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 1
## carbo 16 2
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
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## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
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## carbo 20 0
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## carbo 17.33333 0
## carbo 26 1
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 12.121212
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
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## carbo 26.66667 1
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 11
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 1
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
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## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
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## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
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## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 1
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
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## carbo 17 0
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## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 8.270677
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## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
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## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 1
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 19.402985
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 1
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
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## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
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## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 1
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.432836
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 1
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 1
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 1
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 1
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 10.447761
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 1
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 1
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20.895522
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 1
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.769912
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 1
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 4
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 1
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 1
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 4.477612 Total
## carbo 15.15152 0 1
## carbo 21.21212 0 2
## carbo 16 0 5
## carbo 14 0 1
## carbo 11 0 3
## carbo 24 0 1
## carbo 22.38806 0 2
## carbo 19.40299 0 1
## carbo 13.6 0 2
## carbo 17.33333 0 1
## carbo 26 0 1
## carbo 12 0 4
## carbo 22 1 1
## carbo 21 0 1
## carbo 13 0 1
## carbo 20 0 2
## carbo 14.66667 0 1
## carbo 18.66667 0 2
## carbo 17.5 0 2
## carbo 17.91045 0 1
## carbo 20.89552 0 3
## carbo 12.5 0 1
## carbo 17.04545 0 1
## carbo 68 0 4
## carbo 39.39394 0 1
## carbo 15.33333 0 1
## carbo 10.52632 0 2
## carbo 26.66667 0 2
## carbo 25.37313 0 2
## carbo 15 0 2
## carbo 31.34328 0 1
## carbo 27 0 1
## carbo 16.41791 0 1
## carbo 28 0 2
## carbo 30 0 1
## carbo 20.35398 0 1
## carbo 28.35821 0 1
## carbo 29.85075 0 1
## carbo 17 0 1
## carbo 21.33333 0 1
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con fibre y manufacturer
tabla_contingencia5 = table(datacenterUScereals$mfr, datacenterUScereals$fibre)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes5 = addmargins(tabla_contingencia5, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes5) = list(
c(paste("mfr", unique(datacenterUScereals$mfr)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$fibre)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes5)## Cantidad de veces que se repite 30.30303
## mfr N 9
## mfr K 2
## mfr G 0
## mfr R 3
## mfr P 2
## mfr Q 2
## Total 18
## Cantidad de veces que se repite 27.272727
## mfr N 0
## mfr K 7
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 1
## mfr Q 0
## Total 8
## Cantidad de veces que se repite 28 Cantidad de veces que se repite 2
## mfr N 1 1
## mfr K 2 0
## mfr G 0 0
## mfr R 0 0
## mfr P 0 0
## mfr Q 1 0
## Total 4 1
## Cantidad de veces que se repite 1
## mfr N 3
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 2.666667
## mfr N 2
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 5.970149
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 1
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 7.462687
## mfr N 3
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 0 Cantidad de veces que se repite 1.6
## mfr N 0 0
## mfr K 0 1
## mfr G 0 0
## mfr R 1 0
## mfr P 0 0
## mfr Q 0 0
## Total 1 1
## Cantidad de veces que se repite 4 Cantidad de veces que se repite 8
## mfr N 2 0
## mfr K 1 2
## mfr G 0 1
## mfr R 0 0
## mfr P 1 0
## mfr Q 0 1
## Total 4 4
## Cantidad de veces que se repite 1.333333
## mfr N 1
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 3.75
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 1
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 1
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 3.409091
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 12
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 2
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 9.090909
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2.985075
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 1
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 4.477612
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 1
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 3
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 1
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 8.955224
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6.666667
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 5 Total
## mfr N 0 22
## mfr K 0 21
## mfr G 1 3
## mfr R 0 9
## mfr P 0 5
## mfr Q 0 5
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con sodium y sugars
tabla_contingencia6 = table(datacenterUScereals$sodium, datacenterUScereals$sugars)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes6 = addmargins(tabla_contingencia6, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes6) = list(
c(paste("sodium", unique(datacenterUScereals$sodium)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$sugars)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes6)## Cantidad de veces que se repite 18.181818
## sodium 393.93939 3
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 1
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 15.151515
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 1
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 1
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.333333
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 1
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 1
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 14
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 3
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 1
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 1
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 1
## sodium 226.66667 0
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## Cantidad de veces que se repite 12
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## Cantidad de veces que se repite 14.666667
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## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 14.925373
## sodium 393.93939 1
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## Total 9
## Cantidad de veces que se repite 17.910448
## sodium 393.93939 0
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## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 5.681818
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
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## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
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## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
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## sodium 373.33333 0
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## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 12.121212
## sodium 393.93939 0
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## sodium 280 0
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## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
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## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 11
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 1
## sodium 298.50746 0
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## sodium 232 0
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## sodium 90 1
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## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
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## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
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## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
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## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 8.270677
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## sodium 787.87879 0
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## sodium 240 0
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## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 19.402985
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
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## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
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## sodium 135.33835 0
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## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
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## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
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## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6
## sodium 393.93939 0
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## sodium 280 0
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## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.432836
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
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## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 1
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 2
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 1
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 10.447761
## sodium 393.93939 0
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## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 1
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20.895522
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 1
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.769912
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
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## sodium 125 0
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## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
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## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 1
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 4
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 1
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 1
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 4.477612 Total
## sodium 393.93939 0 5
## sodium 787.87879 0 1
## sodium 280 0 1
## sodium 240 0 1
## sodium 125 0 2
## sodium 298.50746 0 1
## sodium 313.43284 0 1
## sodium 293.33333 0 1
## sodium 232 0 1
## sodium 180 0 4
## sodium 290 0 1
## sodium 90 0 1
## sodium 220 0 3
## sodium 186.66667 0 1
## sodium 253.33333 0 3
## sodium 266.66667 0 2
## sodium 0 0 1
## sodium 238.80597 0 1
## sodium 358.20896 0 1
## sodium 51.13636 0 1
## sodium 373.33333 0 1
## sodium 159.09091 0 1
## sodium 680 0 1
## sodium 227.27273 0 2
## sodium 333.33333 0 1
## sodium 135.33835 0 8
## sodium 226.66667 0 1
## sodium 173.33333 0 2
## sodium 223.8806 0 1
## sodium 283.58209 1 2
## sodium 328.35821 0 1
## sodium 340 0 1
## sodium 320 0 1
## sodium 270 0 2
## sodium 212.38938 0 1
## sodium 93.33333 0 1
## sodium 230 0 1
## sodium 200 0 1
## sodium 190 0 1
## sodium 140 0 1
## sodium 343.28358 0 1
## Total 1 652.4. El conjunto de datos mammals contiene datos sobre la relación entre peso corporal y peso del cerebro.
#2.4
datacentermammals=MASS::mammals
#2.4.A relacion lineal entre peso corporal y peso del cerebro
correlation = cor(datacentermammals$body, datacentermammals$brain)
# Imprimir la correlación
cat("Correlación lineal entre peso corporal y peso del cerebro es de :", correlation, "\n")## Correlación lineal entre peso corporal y peso del cerebro es de : 0.9341638#2.4.B Grafica plor del datacenter mammals
plot(datacentermammals, xlab="Peso Corporal",
ylab="Peso del Cerebro", main="Relación entre Peso Corporal y Peso del Cerebro"
,col="blue")
#2.4.C transfromardatos con log
datosXtransfromado = log(datacentermammals$body)
datosYtransfromado = log(datacentermammals$brain)
plot(datosXtransfromado,datosYtransfromado , xlab="Peso Corporal",
ylab="Peso del Cerebro", main="grafica con datos transformados"
,col="brown")
#los resultados de tal manera que el eje x baja a valores desde -5 hasta 8
#y el eje y baja a valores de -2 a 8 o 9
#la grafica cambia de tal manera que cuando crece el valor en eje x
#el eje y tambien aumenta de valor ,formando una espece de regresion lineal 2.5. Enlaza la base de datos emissions del paquete UsingR.
#2.5.A
datacenteremisions=UsingR::emissions
print(datacenteremisions)## GDP perCapita CO2
## UnitedStates 8083000 29647 6750
## Japan 3080000 24409 1320
## Germany 1740000 21197 1740
## France 1320000 22381 550
## UnitedKingdom 1242000 21010 675
## Italy 1240000 21856 540
## Russia 692000 4727 2000
## Canada 658000 21221 700
## Spain 642400 16401 370
## Australia 394000 20976 480
## Netherlands 343900 21755 240
## Poland 280700 7270 400
## Belgium 236300 23208 145
## Sweden 176200 19773 75
## Austria 174100 21390 80
## Switzerland 172400 23696 54
## Portugal 149500 15074 75
## Greece 137400 12833 125
## Ukraine 124900 2507 420
## Denmark 122500 22868 75
## Norway 120500 27149 56
## Romania 114200 5136 160
## CzechRepublic 111900 10885 150
## Finland 102100 19793 76
## Hungary 73200 7186 85
## Ireland 59900 16488 63# Gráfico de dispersión para estudiar la relación entre GDP, perCapita y CO2
plot(datacenteremisions$GDP, datacenteremisions$perCapita,
xlab = "Gross Domestic Product",
ylab = "Per Capita",
main = "Relación entre GDP y Per Capita")
plot(datacenteremisions$GDP, datacenteremisions$CO2,
xlab = "Gross Domestic Product",
ylab = "CO2 Emissions",
main = "Relación entre GDP y CO2 Emissions")
plot(datacenteremisions$perCapita, datacenteremisions$CO2,
xlab = "Per Capita",
ylab = "CO2 Emissions",
main = "Relación entre Per Capita y CO2 Emissions")
# Con la matriz de correlación
correlation_emisions = cor(datacenteremisions[c("GDP", "perCapita", "CO2")])
# Visualizar la matriz de correlación
print(correlation_emisions)## GDP perCapita CO2
## GDP 1.0000000 0.4325303 0.9501753
## perCapita 0.4325303 1.0000000 0.2757962
## CO2 0.9501753 0.2757962 1.0000000#con matriz de dispersion
pairs(datacenteremisions[, c("GDP", "perCapita", "CO2")])
#2.5.B
# Ajustar un modelo de regresión lineal para estudiar la relación entre GDP y perCapita
regression_model1 = lm(CO2 ~ GDP + perCapita , data = datacenteremisions)
# Ajustar un modelo de regresión lineal para estudiar la relación entre CO2 y GDP
regression_model2= lm(CO2 ~ GDP, data = datacenteremisions)
# Ajustar un modelo de regresión lineal para estudiar la relación entre CO2 y perCapita
regression_model3 = lm(CO2 ~ perCapita, data = datacenteremisions)
# Mostrar los resultados de los modelos de regresión
summary(regression_model1)##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ GDP + perCapita, data = datacenteremisions)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1037.3 -167.4 10.8 153.2 1052.0
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.100e+02 2.044e+02 2.495 0.0202 *
## GDP 8.406e-04 5.198e-05 16.172 4.68e-14 ***
## perCapita -3.039e-02 1.155e-02 -2.631 0.0149 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 382.8 on 23 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9253, Adjusted R-squared: 0.9188
## F-statistic: 142.5 on 2 and 23 DF, p-value: 1.102e-13summary(regression_model2)##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ GDP, data = datacenteremisions)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1107.35 -81.47 -32.69 126.33 1438.79
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.043e+01 9.441e+01 0.216 0.83
## GDP 7.815e-04 5.233e-05 14.933 1.2e-13 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 427.4 on 24 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9028, Adjusted R-squared: 0.8988
## F-statistic: 223 on 1 and 24 DF, p-value: 1.197e-13summary(regression_model3) ##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ perCapita, data = datacenteremisions)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1088.4 -681.4 -317.7 80.5 5479.7
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -223.99167 686.10910 -0.326 0.747
## perCapita 0.05040 0.03586 1.406 0.173
##
## Residual standard error: 1318 on 24 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.07606, Adjusted R-squared: 0.03757
## F-statistic: 1.976 on 1 and 24 DF, p-value: 0.1726#2.5.C
# Identificar outliers utilizando el gráfico de caja
boxplot(datacenteremisions$GDP, datacenteremisions$perCapita, datacenteremisions$CO2, main = "Boxplot de GDP, perCapita y CO2")
boxplot(datacenteremisions$GDP, main = "Boxplot de GDP")
boxplot( datacenteremisions$perCapita, main = " perCapita ")
boxplot(datacenteremisions$CO2, main = " CO2")
# Calcular límites de valores atípicos
GDP_ATIPICOS = boxplot.stats(datacenteremisions$GDP)$out
perCapita_ATIPICOS = boxplot.stats(datacenteremisions$perCapita)$out
CO2_ATIPICOS = boxplot.stats(datacenteremisions$CO2)$out
# Imprimir los valores atípicos identificados
cat("Valores atipicos de GDP:", GDP_ATIPICOS, "\n")## Valores atipicos de GDP: 8083000 3080000 1740000cat("Valores atipicos de perCapita:", perCapita_ATIPICOS, "\n")## Valores atipicos de perCapita:cat("Valores atipicos de CO2:", CO2_ATIPICOS, "\n")## Valores atipicos de CO2: 6750 1320 1740 2000# Ajustar el modelo de regresión lineal sin valores atípicos
emissions_no_outliers = datacenteremisions[!datacenteremisions$GDP %in% GDP_ATIPICOS &
!datacenteremisions$perCapita %in% perCapita_ATIPICOS &
!datacenteremisions$CO2 %in% CO2_ATIPICOS, ]
# Ajustar el modelo nuevamente sin valores atípicos
regression_model_no_ATIPICOS = lm(CO2 ~ GDP + perCapita, data = emissions_no_outliers)
# Mostrar los resultados del modelo de regresión sin outliers
summary(regression_model_no_ATIPICOS)##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ GDP + perCapita, data = emissions_no_outliers)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -130.88 -63.84 -32.27 16.79 334.38
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.233e+02 7.202e+01 3.101 0.00588 **
## GDP 4.912e-04 6.989e-05 7.028 1.09e-06 ***
## perCapita -8.525e-03 4.114e-03 -2.072 0.05209 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 121.4 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7225, Adjusted R-squared: 0.6933
## F-statistic: 24.73 on 2 and 19 DF, p-value: 5.142e-062.6. La base de datos MASS posee la siguiente base de datos: “anorexia” que contiene el cambio de peso en pacientes femeninas la cual posee 72 filas y 3 columnas.
# 2.6.A
anorexia = MASS::anorexia
mean_anorexia <- aggregate(anorexia[,2:length(anorexia)], by=list(anorexia$Treat), FUN = mean)
mean_anorexia["diferencia"] <- mean_anorexia$Postwt - mean_anorexia$Prewt
mean_anorexia[mean_anorexia$diferencia == max(mean_anorexia$diferencia),]## Group.1 Prewt Postwt diferencia
## 3 FT 83.22941 90.49412 7.264706# 2.6.B
# Contar cuántos pacientes ganaron peso
ganaron_peso = sum(anorexia$Postwt > anorexia$Prewt)
# Contar cuántos pacientes perdieron peso
perdieron_peso = sum(anorexia$Postwt < anorexia$Prewt)
# Imprimir los resultados
cat("Pacientes que ganaron peso:", ganaron_peso, "\n")## Pacientes que ganaron peso: 42cat("Pacientes que perdieron peso:", perdieron_peso, "\n")## Pacientes que perdieron peso: 29# 2.6.C
pre_post_wt = c(ganaron_peso, perdieron_peso)
barplot(pre_post_wt, col = c("green", "red"),
main = "Pacientes que Ganaron y Perdieron Peso",
xlab = "Categoría", ylab = "Número de Pacientes")
legend("topright", legend = c(paste("Ganaron peso: ",ganaron_peso),paste("Perdieron peso: ",perdieron_peso)),
fill = c("green","red"))
2.7. La base de datos MASS posee la siguiente base de datos: “Melanoma” que contiene 205 pacientes con melanomas y 7 columnas.
# 2.7.A
melanoma = MASS::Melanoma
length(melanoma[melanoma$status == 1 | melanoma$status == 3,"status"])## [1] 71# 2.7.B
colors.stat = c("blue","green","purple")
pie(table(melanoma$status),labels = c(nrow(melanoma[melanoma$status==1,]),nrow(melanoma[melanoma$status==2,]),
nrow(melanoma[melanoma$status==3,])),main = "Presencia y ausencia de Melanoma", col = colors.stat)
legend("topleft",c(paste(1,": Muerto/melanoma"),paste(2,": Vivo"),paste(3,": Muerto/otras causas")),fill = colors.stat)
# 2.7.C
# Asigna el conjunto de datos "Melanoma" a una nueva variable "melanoma1"
melanoma1 = melanoma
# Encuentra las posiciones de las personas fallecidas (status = 1)
posiciones_fallecidos = which(melanoma1$status == 1)
# Encuentra las posiciones de las personas vivas (status = 2)
posiciones_vivos = which(melanoma1$status == 2)
# Encuentra las posiciones de las personas fallecidas por otras causas (status = 3)
posiciones_fallecidos_otras_causas = which(melanoma1$status == 3)
# Reagrupa a las personas que murieron por Melanoma u otras causas con valor 1 y a las que no murieron con valor 0.
# Esto se hace para calcular la correlación entre la muerte y el grosor del tumor.
melanoma1$status = replace(melanoma1$status, posiciones_fallecidos_otras_causas, 1)
melanoma1$status = replace(melanoma1$status, posiciones_vivos, 0)
# Calcula la correlación entre el grosor del tumor y el estado del paciente
correlacion = round(cor(melanoma1$thickness, melanoma1$status),3)
cat("Correlación entre el tamaño del tumor y el estado del paciente:", correlacion)## Correlación entre el tamaño del tumor y el estado del paciente: 0.314# 2.7.D
# Crear un diagrama de cajas
boxplot(thickness ~ status, data = melanoma1,
xlab = "Estado del Paciente", ylab = "Grosor del Tumor",
main = "Grosor del Tumor entre Fallecidos por Melanoma y No Fallecidos",
col = c("red", "blue"))
# Agregar etiquetas a las cajas
text(1, median(melanoma1$thickness[melanoma1$status == 1]), labels = "Fallecidos", pos = 4, col = "red")
text(2, median(melanoma1$thickness[melanoma1$status == 0]), labels = "No Fallecidos", pos = 4, col = "yellow")
2.8. La base de datos UsingR posee la siguiente base de datos: “babyboom” que contiene la estadística de nacimiento de 44 bebes en un periodo de 24 horas con peso y sexo, con 4 columnas.
# 2.8.A
babyboom = UsingR::babyboom
table(babyboom$gender)##
## girl boy
## 18 26# 2.8.B
# Filtra las filas donde los bebés nacieron en las primeras 12 horas
babyboom[babyboom$clock.time<= 720,] ## clock.time gender wt running.time
## 1 5 girl 3837 5
## 2 104 girl 3334 64
## 3 118 boy 3554 78
## 4 155 boy 3838 115
## 5 257 boy 3625 177
## 6 405 girl 2208 245
## 7 407 girl 1745 247
## 8 422 boy 2846 262
## 9 431 boy 3166 271
## 10 708 boy 3520 428primeros_nacidos = nrow(babyboom[babyboom$clock.time<720,])
print(primeros_nacidos)## [1] 10# 2.8.C
nacidos.bajo3000= nrow(babyboom[babyboom$gender=='boy' & babyboom$wt<3000,])
nacidos.bajo3000## [1] 4# 2.8.D
relacion.peso.sexo=table(babyboom$wt<3000,babyboom$gender)
print("La relación entre el peso por debajo de 3000 y el sexo es")## [1] "La relación entre el peso por debajo de 3000 y el sexo es"relacion.peso.sexo##
## girl boy
## FALSE 13 22
## TRUE 5 4# 2.8.E
peso.girl.mean = round((mean(babyboom$gender == "girl") * 100), 2)
peso.boy.mean = round((mean(babyboom$gender == "boy") * 100), 2)
# Crear un vector con los promedios de peso
pesos = c(peso.girl.mean, peso.boy.mean)
# Crear un vector con las etiquetas
etiquetas = c("Niñas", "Niños")
# Crear un gráfico de barras
barplot(pesos, names.arg = etiquetas, col = c("purple", "yellow"),
main = "Promedio de pesos de Niñas y Niños en Babyboom",
ylab = "Peso", ylim = c(0, 80))
# Agregar valores encima de las barras
text(1:2, pesos, labels = paste(pesos, "kg"), pos = 3, cex = 0.8, col = "gray")
2.9. La base de datos UsingR posee la siguiente base de datos: “Aids2” que contiene la estadística de 2843 pacientes con sida con 4 columnas.
# 2.9.A
Aids2 = MASS::Aids2
Other = sum(Aids2$state=="Other")
NSW = sum(Aids2$state=="NSW")
QLD = sum(Aids2$state=="QLD")
VIC = sum(Aids2$state=="VIC")
cat("Numero de contagios en Other :",Other)## Numero de contagios en Other : 249cat("Numero de contagios en NSW :",NSW)## Numero de contagios en NSW : 1780cat("Numero de contagios en QLD :",QLD)## Numero de contagios en QLD : 226cat("Numero de contagios en VIC :",VIC)## Numero de contagios en VIC : 588# 2.9.B
fallecidos = sum(Aids2$status == "D")
cat("Número de fallecidos:", fallecidos)## Número de fallecidos: 1761# 2.9.C
relacion.sexo.transmición=table(Aids2$sex,Aids2$T.categ)
print(relacion.sexo.transmición)##
## hs hsid id het haem blood mother other
## F 1 0 20 20 0 37 4 7
## M 2464 72 28 21 46 57 3 63# 2.9.D
plot(main = "Tipos de transmición", Aids2$T.categ, col = c("purple", "pink", "red", "blue", "green", "brown", "cyan", "magenta"), ylim = c(0, 3000))
2.10. La base de datos UsingR posee la siguiente base de datos: “crime” que contiene la tasa de crímenes de 50 estados de los E.E.U.U en los años 1983 y 1993, posee 3 columnas: Estado (no marcado), y1983, y1993. Se requiere un informe con los siguientes puntos.
# 2.10.A
crime = UsingR::crime
promedio.1983 = mean(crime$y1983)
promedio.1993 = mean(crime$y1993)
if (promedio.1993 > promedio.1983) {
print("La tasa en 1993 fue mayor")
} else {
print("La tasa en 1993 fue menor")
}## [1] "La tasa en 1993 fue mayor"# 2.10.B
crime[crime$y1993 == max(crime$y1993),]## y1983 y1993
## DC 1985.4 2832.8crime[crime$y1983 == max(crime$y1983),]## y1983 y1993
## DC 1985.4 2832.8# 2.10.C
crime["acumulado"] <- crime$y1983 + crime$y1993
crime[crime$acumulado == max(crime$acumulado),]## y1983 y1993 acumulado
## DC 1985.4 2832.8 4818.2# 2.10.D
ggplot(crime, aes(y=acumulado,x=row.names(crime)))+geom_bar(position="stack", stat="identity")