Comandos Básicos

Asignación de Variables

x <- 3
y <- 2

Impresion de resultados

x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones aritméticas

suma <- x + y
suma

## [1] 5

resta <- x - y
resta

## [1] 1

multipliacacion <- x * y
multipliacacion

## [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

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

Constantes

pi

## [1] 3.141593

radio <- 5
area_circulo <- pi * radio**2
area_circulo

## [1] 78.53982

Vectores

a <- c(1,2,3,4,5)
a

## [1] 1 2 3 4 5

nombres <- c("Jose", "Ana", "Juan")
nombres

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

longitud <- length (a)
longitud

## [1] 5

longitud_nombre <- length(nombres)
longitud_nombre

## [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

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

#Gráfica
plot(a,b,main="Ventas Totales",xlab="Semana",ylab="Millores de USD")

Ejercicio 1 - 12 de Febrero del 2024

df <- data.frame (nombre = c("Ana", "Nancy", "Humberto", "Lucia", "Miranda"), altura = c(1.67,1.67,1.80,1.60,1.42), peso=c(56,75,92,65,43))
df

##     nombre altura peso
## 1      Ana   1.67   56
## 2    Nancy   1.67   75
## 3 Humberto   1.80   92
## 4    Lucia   1.60   65
## 5  Miranda   1.42   43

df$IMC <- c(df$peso/df$altura**2)
df

##     nombre altura peso      IMC
## 1      Ana   1.67   56 20.07960
## 2    Nancy   1.67   75 26.89232
## 3 Humberto   1.80   92 28.39506
## 4    Lucia   1.60   65 25.39062
## 5  Miranda   1.42   43 21.32513

summary(df)

##     nombre              altura           peso           IMC       
##  Length:5           Min.   :1.420   Min.   :43.0   Min.   :20.08  
##  Class :character   1st Qu.:1.600   1st Qu.:56.0   1st Qu.:21.33  
##  Mode  :character   Median :1.670   Median :65.0   Median :25.39  
##                     Mean   :1.632   Mean   :66.2   Mean   :24.42  
##                     3rd Qu.:1.670   3rd Qu.:75.0   3rd Qu.:26.89  
##                     Max.   :1.800   Max.   :92.0   Max.   :28.40

plot(df$altura,df$peso, main="Chaparros y Gordos")

plot

## function (x, y, ...) 
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x000001e71ed87ed0>
## <environment: namespace:base>

Tarea 1 Ejemplos - 15 de Febrero del 2024

Ejemplo Lista

sudadera <- list(modelo="Hombre", color="Azul", talla="XL", Marca="Adidas", Precio=470, Disponibilidad="Agotada")
sudadera

## $modelo
## [1] "Hombre"
## 
## $color
## [1] "Azul"
## 
## $talla
## [1] "XL"
## 
## $Marca
## [1] "Adidas"
## 
## $Precio
## [1] 470
## 
## $Disponibilidad
## [1] "Agotada"

Ejemplo Vectores

GruposEstudiantiles <- c("Ejecutivo", "CARE", "CPE", "CRS", "CSA", "CCE", "Tribunal", "Senado")
GruposEstudiantiles

## [1] "Ejecutivo" "CARE"      "CPE"       "CRS"       "CSA"       "CCE"      
## [7] "Tribunal"  "Senado"

ServiciosSociales <- c(19, 20, 21, 18, 22)
ServiciosSociales

## [1] 19 20 21 18 22

ProyectosVinculacion <- c(27,2,10,23,14)
ProyectosVinculacion

## [1] 27  2 10 23 14

TotalProyectosSociales <- ServiciosSociales+ProyectosVinculacion
TotalProyectosSociales

## [1] 46 22 31 41 36

Ejemplo Factores

PersonajeFav <- c("Harry", "Hermione", "Harry","Ron","Hermione", "Hermione", "Ron", "Harry")
PersonajeFav

## [1] "Harry"    "Hermione" "Harry"    "Ron"      "Hermione" "Hermione" "Ron"     
## [8] "Harry"

Orden_PersonajeFav <- factor(PersonajeFav, ordered=TRUE, levels=c("Harry", "Hermione", "Ron"))
Orden_PersonajeFav

## [1] Harry    Hermione Harry    Ron      Hermione Hermione Ron      Harry   
## Levels: Harry < Hermione < Ron

plot(Orden_PersonajeFav)

Ejemplo Dataframe

Ganadores <- data.frame (nombre=c("Jorge", "Diego", "Lorena", "Carlos", "Cristina"), promedio=c(96.4,93.7,95.4,97.7,94.3), participaciones=c(23,17,40,38,29))
Ganadores

##     nombre promedio participaciones
## 1    Jorge     96.4              23
## 2    Diego     93.7              17
## 3   Lorena     95.4              40
## 4   Carlos     97.7              38
## 5 Cristina     94.3              29

Ganadores$premio <- c(Ganadores$promedio+Ganadores$participaciones)
Ganadores

##     nombre promedio participaciones premio
## 1    Jorge     96.4              23  119.4
## 2    Diego     93.7              17  110.7
## 3   Lorena     95.4              40  135.4
## 4   Carlos     97.7              38  135.7
## 5 Cristina     94.3              29  123.3

summary(Ganadores)

##     nombre             promedio    participaciones     premio     
##  Length:5           Min.   :93.7   Min.   :17.0    Min.   :110.7  
##  Class :character   1st Qu.:94.3   1st Qu.:23.0    1st Qu.:119.4  
##  Mode  :character   Median :95.4   Median :29.0    Median :123.3  
##                     Mean   :95.5   Mean   :29.4    Mean   :124.9  
##                     3rd Qu.:96.4   3rd Qu.:38.0    3rd Qu.:135.4  
##                     Max.   :97.7   Max.   :40.0    Max.   :135.7

plot(Ganadores$promedio,Ganadores$participaciones)

Conclusiones

R es un lenguaje de programación útil para realizar cálculos principalmente 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 cuáles encontramos principalmente se deben a que la versión de R no es la más reciente, a la falta de instalación de paquetes o llamar a las librerías, problemas de escritura (typos) y los muchos argumentos que tienen las funciones.

De manera personal, esta introducción ha sido de gran apoyo para el desarrollo de habilidades dentro de esta nueva herramienta que es Posit.