JuveYell

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
INGENIERÍA EN ESTADÍSTICA

Integrantes :

EJERCICIOS EN R

APLICANDO LOS CONOCIMIENTOS DE RSTUDIO En este documento se presentan los ejercicios resuletos del taller #8 haciendo uso de rmarkdown para su mayor comprensión.

Ejercicio N°1

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

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

area1 <- c(7.5,12,14.5,NA,NA,NA)
area2 <- c(12.5,10.5,13,9,18.5,NA)
area3 <- c(11,8,7.5,9.5,19,14)
area4 <- c(12.5,16,9.5,10,NA,NA)

Calcula la longitud máxima entre area1, area2, area3 y area4

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

Repite el contenido de area1,area2,area3,area4 para que tenga una longitud igual a max_length

area1 <- rep(area1, length.out = max_length)
area2 <- rep(area2, length.out=max_length)
area3 <- rep(area3,length.out=max_length)
area4 <- rep(area4,length.out=max_length)

Crear un data frame llamado tabla con las columnas Area1, Area2, Area3 y Area4 Mostrar la vista del data frame utilizando View()

tabla <- data.frame(AREA1=area1,AREA2=area2,AREA3=area3,AREA4=area4)
View(tabla)
tabla
##   AREA1 AREA2 AREA3 AREA4
## 1   7.5  12.5  11.0  12.5
## 2  12.0  10.5   8.0  16.0
## 3  14.5  13.0   7.5   9.5
## 4    NA   9.0   9.5  10.0
## 5    NA  18.5  19.0    NA
## 6    NA    NA  14.0    NA

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

lista <- list(AREA1=area1,AREA2=area2,AREA3=area3,AREA4=area4)
lista
## $AREA1
## [1]  7.5 12.0 14.5   NA   NA   NA
## 
## $AREA2
## [1] 12.5 10.5 13.0  9.0 18.5   NA
## 
## $AREA3
## [1] 11.0  8.0  7.5  9.5 19.0 14.0
## 
## $AREA4
## [1] 12.5 16.0  9.5 10.0   NA   NA

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

Esto extrae la altura del de los árboles en el “Area 1,2,3,4” y la asigna a la variable .

Esto compara si la altura de los árboles en el “Area 1,2,3,4” es mayor que la altura del último árbol en el mismo “Area 1,2,3,4” y almacena el resultado (TRUE o FALSE) en la variable .

#Area 1 
altura_primer_arbol_A1 <- tabla[1,1]
altura_ultimo_arbol_A1 <- tabla [3,1]
resultado_comparacion <- altura_primer_arbol_A1>altura_ultimo_arbol_A1
#Area 2 
altura_primer_arbol_A2 <- tabla[1,2]
altura_ultimo_arbol_A2 <- tabla[5,2]
resultado_comparacion <- altura_primer_arbol_A2>altura_ultimo_arbol_A2
#Area 3
altura_primer_arbol_A3 <- tabla[1,3]
altura_ultimo_arbol_A3 <- tabla[6,3]
resultado_comparacion <- altura_primer_arbol_A3>altura_ultimo_arbol_A3
#Area 4
altura_primer_arbol_A4 <-tabla[1,4]
altura_ultimo_arbol_A4 <- tabla[4,4]
resultado_comparacion <- altura_primer_arbol_A4>altura_ultimo_arbol_A4

d) Determinar el logaritmo decimal de la altura del tercer árbol del área de terreno 3

#Paso 1: Para determinar el logaritmo decimal utilizaremos la función log10 para calcular"
logaritmo_A<-log10(lista [[3]][3])
#Paso 2: Aplicamos la función log10 y mostramos el resultado pedido"
logaritmo_A
## [1] 0.8750613

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

#Paso 1: Utilizaremos la función sum para sacar la suma de los 3 primeros árboles "
suma<-sum(lista$AREA4[1:3])
#Paso 2: Mostramos el resultado de la suma"
suma
## [1] 38

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 "
lista_A<-mean(lista [[1]][1:3])
#Paso 2: Mostraremos el resultado de la media de los ?árboles del terreno 1 "
lista_A
## [1] 11.33333

Ejercicio N°2

La tabla recopila informacion de 5 pacientes (sexo, presiΓ³n arterial y pulsos por minuto), atendidos en un hospital.

JuveYell 

sexo<-c("Hombre","Mujer","Hombre","Hombre","Mujer")
Presion_arterial<-c(119,99,102,78,78)
Pulso_x_min<-c(59,89,107,76,91)
pacientes<-data.frame(sexo,Presion_arterial,Pulso_x_min)
pacientes
##     sexo Presion_arterial Pulso_x_min
## 1 Hombre              119          59
## 2  Mujer               99          89
## 3 Hombre              102         107
## 4 Hombre               78          76
## 5  Mujer               78          91

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

#install.packages("readr")
#library(readr)
#install.packages("rio")
#library(rio)
#file.choose()
#ruta1<-"C:\\Users\\qnoem\\OneDrive\\Documentos\\PROGRAMACION II\\Hospital.txt"
#pacientes<-read.table(ruta1,header = T, sep = "\t")
#pacientes
#View(pacientes)

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

datos<-data.frame(pacientes)
datos
##     sexo Presion_arterial Pulso_x_min
## 1 Hombre              119          59
## 2  Mujer               99          89
## 3 Hombre              102         107
## 4 Hombre               78          76
## 5  Mujer               78          91

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

datos[2,]
##    sexo Presion_arterial Pulso_x_min
## 2 Mujer               99          89
datos[5,]
##    sexo Presion_arterial Pulso_x_min
## 5 Mujer               78          91

d.- Determine si la primera mujer (posiciΓ³n 2) tiene una presiΓ³n arterial mayor que la segunda mujer (ubicada en la posiciΓ³n 5)

m1<-datos[3,2]
m1
## [1] 102
m2<-datos[5,2]
m2
## [1] 78
m1>m2
## [1] TRUE

e.- Determinar la media del pulso de los hombres

pulso_hom<-c(datos[1,3],datos[3,3],datos[4,3])
pulso_hom
## [1]  59 107  76
media<-mean(pulso_hom)
media
## [1] 80.66667

f.- Calcular la raΓ­z cuadrada de la presiΓ³n arterial del cuarto paciente

pres_paciente4<-sqrt(datos[4,2])
pres_paciente4
## [1] 8.831761