Creación del Data Frame:

data.frame: La función data.frame se utiliza para crear un data frame en R. Nombre, Edad, Puntuacion: Son los nombres de las columnas del data frame. c(…): Se utiliza para definir vectores con los datos de cada columna. Cálculos Estadísticos:

mean(estudiantes\(Puntuacion): Calcula la media de la columna 'Puntuacion'. sd(estudiantes\)Edad): Calcula la desviación estándar de la columna ‘Edad’. Impresión de Resultados:

cat(…): Imprime los resultados en la consola. Se imprimen la media de las puntuaciones y la desviación estándar de las edades. Este código crea un data frame con información sobre estudiantes, calcula la media de las puntuaciones y la desviación estándar de las edades, y luego imprime estos resultados. Es un ejemplo básico de análisis de datos estadísticos utilizando R.

# Crear un data frame con datos de estudiantes (Nombre, Edad, Puntuación)
estudiantes <- data.frame(
  Nombre = c("Ana", "Juan", "María", "Luis"),
  Edad = c(20, 22, 21, 23),
  Puntuacion = c(85, 90, 88, 92)
)

# Calcular la media de las puntuaciones
media_puntuacion <- mean(estudiantes$Puntuacion)

# Calcular la desviación estándar de las edades
desviacion_edad <- sd(estudiantes$Edad)

cat("Media de Puntuaciones:", media_puntuacion, "\n")
## Media de Puntuaciones: 88.75
cat("Desviación Estándar de Edades:", desviacion_edad, "\n")
## Desviación Estándar de Edades: 1.290994
# Añadir una nueva columna 'Aprobado' basada en la condición de puntuación
estudiantes$Aprobado <- estudiantes$Puntuacion >= 90

# Filtrar estudiantes mayores de 21 años
estudiantes_mayores <- subset(estudiantes, Edad > 21)

cat("\nData frame con nueva columna 'Aprobado':\n")
## 
## Data frame con nueva columna 'Aprobado':
print(estudiantes)
##   Nombre Edad Puntuacion Aprobado
## 1    Ana   20         85    FALSE
## 2   Juan   22         90     TRUE
## 3  María   21         88    FALSE
## 4   Luis   23         92     TRUE
cat("\nEstudiantes mayores de 21 años:\n")
## 
## Estudiantes mayores de 21 años:
print(estudiantes_mayores)
##   Nombre Edad Puntuacion Aprobado
## 2   Juan   22         90     TRUE
## 4   Luis   23         92     TRUE

Gráficos

Cargar la biblioteca ggplot2:

library(ggplot2): Se carga la biblioteca ggplot2, una herramienta poderosa para crear visualizaciones en R. Crear la Visualización:

ggplot(estudiantes, aes(x = Edad, y = Puntuacion)): Se inicia un objeto ggplot con el data frame estudiantes y se especifican las variables para el eje x (Edad) y el eje y (Puntuacion). geom_point(): Se agrega una capa de puntos al gráfico, representando la relación entre la edad y la puntuación. labs(title = “Relación entre Edad y Puntuación”, x = “Edad”, y = “Puntuación”): Se añade etiquetas al gráfico, incluyendo un título y etiquetas para los ejes x e y. Visualización del Gráfico:

La última línea del código se encarga de renderizar y mostrar el gráfico. Este código utiliza ggplot2 para crear un gráfico de dispersión que muestra la relación entre la edad y la puntuación de los estudiantes. Es una forma efectiva y rápida de visualizar la relación entre dos variables en un conjunto de datos.

# Cargar la biblioteca ggplot2 para visualización
library(ggplot2)

# Visualizar la relación entre Edad y Puntuación
ggplot(estudiantes, aes(x = Edad, y = Puntuacion)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Relación entre Edad y Puntuación", x = "Edad", y = "Puntuación")

Gráfico de barras

# Crear un gráfico de barras de la puntuación promedio por estudiante
ggplot(estudiantes, aes(x = Nombre, y = Puntuacion)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue") +
  labs(title = "Puntuación Promedio por Estudiante", x = "Nombre", y = "Puntuación")

ggplot(estudiantes, aes(x = Nombre, y = Puntuacion)): Se inicia un objeto ggplot con el data frame estudiantes y se especifican las variables para el eje x (Nombre) y el eje y (Puntuacion). geom_bar(stat = “identity”, fill = “skyblue”): Agrega barras al gráfico, utilizando la puntuación como altura de las barras y especificando el color de relleno. labs(title = “Puntuación Promedio por Estudiante”, x = “Nombre”, y = “Puntuación”): Añade etiquetas al gráfico, incluyendo título y etiquetas para los ejes x e y.

Gráfico de lineas

# Crear un gráfico de líneas de la evolución de la puntuación por edad
ggplot(estudiantes, aes(x = Edad, y = Puntuacion, group = 1)) +
  geom_line(color = "orange") +
  labs(title = "Evolución de la Puntuación por Edad", x = "Edad", y = "Puntuación")

ggplot(estudiantes, aes(x = Edad, y = Puntuacion, group = 1)): Inicia un objeto ggplot con el data frame estudiantes, especificando las variables para los ejes x e y, y agrupando por el grupo 1. geom_line(color = “orange”): Agrega una línea al gráfico, conectando los puntos según la relación entre la edad y la puntuación. labs(title = “Evolución de la Puntuación por Edad”, x = “Edad”, y = “Puntuación”): Añade etiquetas al gráfico.

Histograma

# Crear un histograma de las edades de los estudiantes
ggplot(estudiantes, aes(x = Edad, fill = factor(Edad))) +
  geom_histogram(binwidth = 1, position = "identity", alpha = 0.7, color = "black") +
  labs(title = "Histograma de Edades", x = "Edad", y = "Frecuencia")

ggplot(estudiantes, aes(x = Edad, fill = factor(Edad))): Inicia un objeto ggplot con el data frame estudiantes, especificando la variable para el eje x (Edad) y el color de relleno basado en las edades. geom_histogram(binwidth = 1, position = “identity”, alpha = 0.7, color = “black”): Agrega un histograma al gráfico, con barras de ancho 1, posición “identity”, transparencia y borde negro. labs(title = “Histograma de Edades”, x = “Edad”, y = “Frecuencia”): Añade etiquetas al gráfico.

Gráfico de pastel

# Crear un gráfico de torta de aprobación
ggplot(estudiantes, aes(x = "", fill = factor(Aprobado))) +
  geom_bar(width = 1, stat = "count") +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(title = "Porcentaje de Aprobación", fill = "Aprobado", x = NULL, y = NULL) +
  theme_void()

ggplot(estudiantes, aes(x = ““, fill = factor(Aprobado))): Inicia un objeto ggplot con el data frame estudiantes, especificando que no hay eje x, y el color de relleno basado en la variable Aprobado. geom_bar(width = 1, stat =”count”): Agrega barras al gráfico con un ancho de 1, usando la función de conteo. coord_polar(theta = “y”): Convierte el gráfico en un gráfico de torta. labs(title = “Porcentaje de Aprobación”, fill = “Aprobado”, x = NULL, y = NULL): Añade etiquetas al gráfico. theme_void(): Elimina el fondo y los ejes, ya que un gráfico de torta no necesita estos elementos.