Comandos básicos

# Asignación de variables
x<- 3
y<- 2

#Impresión de resultados
x

## [1] 3

y

## [1] 2

#Operaciones aritméticas
suma <- x + y
suma

## [1] 5

resta <- x -y 
resta

## [1] 1

multiplicacion <- x * y
multiplicacion

## [1] 6

división <- x/y
división

## [1] 1.5

división_entera <- x %/% y 
división_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)


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

nombre <-c("Jose", "Anna", "Juan")
nombre

## [1] "Jose" "Anna" "Juan"

longitud <- length(a)
longitud 

## [1] 5

longitud_nombre <- length(nombre)
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

?sort

## starting httpd help server ... done

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

## [1] 1 2 3 4 5

suma_vectores<-a+b
suma_vectores

## [1]  2  4  6  8 10

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

plot

## function (x, y, ...) 
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x000001324db31800>
## <environment: namespace:base>

#Ejercicio 1: Actividad en clase
df <- data.frame(Nombre = c('Ana', 'Lu', 'Pepe', 'Juan', 'Vale'), Peso <- c(48,52,60,56,70) , Altura <- c(1.48,1.52,1.60,1.56,1.70), IMC= Peso/Altura**2) 
df

##   Nombre Peso....c.48..52..60..56..70. Altura....c.1.48..1.52..1.6..1.56..1.7.
## 1    Ana                            48                                    1.48
## 2     Lu                            52                                    1.52
## 3   Pepe                            60                                    1.60
## 4   Juan                            56                                    1.56
## 5   Vale                            70                                    1.70
##        IMC
## 1 21.91381
## 2 22.50693
## 3 23.43750
## 4 23.01118
## 5 24.22145

summary(df)

##     Nombre          Peso....c.48..52..60..56..70.
##  Length:5           Min.   :48.0                 
##  Class :character   1st Qu.:52.0                 
##  Mode  :character   Median :56.0                 
##                     Mean   :57.2                 
##                     3rd Qu.:60.0                 
##                     Max.   :70.0                 
##  Altura....c.1.48..1.52..1.6..1.56..1.7.      IMC       
##  Min.   :1.480                           Min.   :21.91  
##  1st Qu.:1.520                           1st Qu.:22.51  
##  Median :1.560                           Median :23.01  
##  Mean   :1.572                           Mean   :23.02  
##  3rd Qu.:1.600                           3rd Qu.:23.44  
##  Max.   :1.700                           Max.   :24.22

#21,9
#22,5
#23,4
#23
#24,2

#Estamos muy bien
plot(Altura,Peso)

#Conclusiones R es un lenguaje de programación útil para realizar cálculos, principalmente estad´siticos, y forma parte de las herramientas del Big Bata.

R Studio es el entorno en donde se puede programar R y gracias a que tambien 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 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.

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

En la actividad previa tuve la oportunidad de aprender operaciones básicas que estaré utilizando a lo largo del curso, como suma, resta, multiplicación o raíces cuadradas. Esto lo hicimos con el fin de facilitar el desarrollo de las próximas actividades. Luego, realicé un ejercicio con el que pude llegar a la conclusión de que las personas de mi muestra tienen un buen IMC, considerando que según el “Center for Disease Control and Prevention” un IMC entre 18.5 y 24.9 es el rango de peso normal o saludable y en mi muestra todos están dentro del rango, teniendo en promedio un IMC de 23, por lo que se podría decir que están muy bien en cuánto a salud, basándonos sólo en dos factores, el peso y la altura.