Práctica Uno

1 Asignación de variables

x=3
y=2

2 Impresión de resultados

x

## [1] 3

y

## [1] 2

3 Operaciones aritméticas

suma= x+y
suma

## [1] 5

resta= x-y
resta

## [1] 1

multiplicacion= x*y
multiplicacion

## [1] 6

division= x/y
division

## [1] 1.5

division_entera= x%/%y
division_entera

## [1] 1

residuo= x%%y
residuo

## [1] 1

potencia= x**2
potencia

## [1] 9

4 Funciones matemáticas

raiz_cuadrada= sqrt(x)
raiz_cuadrada

## [1] 1.732051

raiz_cubica= x**(1/3)
raiz_cubica

## [1] 1.44225

exponencial= exp(1)
exponencial

## [1] 2.718282

absoluto= abs(x)
absoluto

## [1] 3

signo= sign(x)
signo

## [1] 1

redondeo_arriba= ceiling(x/y)
redondeo_arriba

## [1] 2

redondeo_abajo= floor(x/y)
redondeo_abajo

## [1] 1

truncar= trunc(x/y)
truncar

## [1] 1

5 Constantes

pi

## [1] 3.141593

radio= 5
area= pi*radio**2
area

## [1] 78.53982

6 Vectores

a= c(1,2,3,4,5)
a

## [1] 1 2 3 4 5

nombre= c("Juan", "Jose", "Ana")
nombre

## [1] "Juan" "Jose" "Ana"

longitud= length(nombre)
longitud

## [1] 3

promedio= mean(a)
promedio

## [1] 3

resumen= summary(a)
resumen

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       2       3       3       4       5

orden_ascendente= sort(a)
orden_ascendente

## [1] 1 2 3 4 5

orden_descendente= sort(a, decreasing=TRUE)
orden_descendente

## [1] 5 4 3 2 1

# ?sort

b=c(1,2,3,4,5)
b

## [1] 1 2 3 4 5

extracto=b[3]
extracto

## [1] 3

suma_vectores= a+b
suma_vectores

## [1]  2  4  6  8 10

7 Gráficas

plot(a,b, main= "Ventas totales", xlab= "semana", ylab="Millones de pesos")

8 Ejercicio 1

nombre= c("Juan", "Pedro", "Jose", "Maria", "Rodrigo")
peso= c(54, 65, 60, 67, 70)
altura= c(1.60, 1.70, 1.65, 1.75, 1.80)
df= data.frame(nombre, peso, altura)

Indice_Masa_Corporal= peso/(altura*altura)
Indice_Masa_Corporal

## [1] 21.09375 22.49135 22.03857 21.87755 21.60494

df

##    nombre peso altura
## 1    Juan   54   1.60
## 2   Pedro   65   1.70
## 3    Jose   60   1.65
## 4   Maria   67   1.75
## 5 Rodrigo   70   1.80

summary(df)

##     nombre               peso          altura    
##  Length:5           Min.   :54.0   Min.   :1.60  
##  Class :character   1st Qu.:60.0   1st Qu.:1.65  
##  Mode  :character   Median :65.0   Median :1.70  
##                     Mean   :63.2   Mean   :1.70  
##                     3rd Qu.:67.0   3rd Qu.:1.75  
##                     Max.   :70.0   Max.   :1.80

#Peso promedio 68, altura promedio 1,64

plot(altura, peso, main="Altura y Peso", xlab= "Altura", ylab="Peso", col="purple")

9 Conclusiones

R Es un lenguaje de programación útil ára realizar cálculos, principlamente estadísticos, y forma parte de las herramientas del Big data.

R studio es el entorno en donde se puede programar R, y gracias a que también aquí se puede programar Python, en julio del 2023 se anunció su nuevo nombre: Posit

En esta introducción lo que llama la atención, es la constante aparición de alertas o errores en el programa, los cuales encontramos que principalemnte a que la versión de R no es la más reciente, a la falta de instalación de paquetes o llamar a las librerias, problemas de escritura (Typos) y los muchos argumentos que tienen las funciones.

Si desde un inicio programamos de forma estructurada, disciplinada y meticulosa, podemos preveer muchas de las alertas o errores y así obtendremos los muchos beneficios de la programación en R, como los pronósticos de predicción.