Comandos básicos

Asignación de variables

#la flecha le asigna a "x" el valor de "3", el "=" es informal.#
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

multiplicación <- x * y
multiplicación

## [1] 6

división <- x/y
división

## [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

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

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

longitud <- length (a)
longitud

## [1] 5

longitud_nombre <- length (nombre_ejercicio)
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 #ayuda de vector

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

#se sumo a+b cada numero individualmente.

Gráficas

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

Ejercicio 1. IMC

nombre <- c("Maria", "Ana Pau", "Karla", "Diego", "Osvaldo") 
nombre

## [1] "Maria"   "Ana Pau" "Karla"   "Diego"   "Osvaldo"

altura <- c(1.65, 1.50, 1.66, 1.52, 1.72)
altura

## [1] 1.65 1.50 1.66 1.52 1.72

peso <- c(50, 55, 55, 64, 64)
peso

## [1] 50 55 55 64 64

imc <- peso/(altura**2)
imc

## [1] 18.36547 24.44444 19.95936 27.70083 21.63332

x <- "Nombre"
x

## [1] "Nombre"

dt <- data.frame(x= (nombre), y= (altura), z=(peso))
dt

##         x    y  z
## 1   Maria 1.65 50
## 2 Ana Pau 1.50 55
## 3   Karla 1.66 55
## 4   Diego 1.52 64
## 5 Osvaldo 1.72 64

#EJERCICIO PROFE
df <- data.frame (nombre,peso,altura)
df$IMC <- peso / (altura*altura)
df

##    nombre peso altura      IMC
## 1   Maria   50   1.65 18.36547
## 2 Ana Pau   55   1.50 24.44444
## 3   Karla   55   1.66 19.95936
## 4   Diego   64   1.52 27.70083
## 5 Osvaldo   64   1.72 21.63332

summary (df)

##     nombre               peso          altura          IMC       
##  Length:5           Min.   :50.0   Min.   :1.50   Min.   :18.37  
##  Class :character   1st Qu.:55.0   1st Qu.:1.52   1st Qu.:19.96  
##  Mode  :character   Median :55.0   Median :1.65   Median :21.63  
##                     Mean   :57.6   Mean   :1.61   Mean   :22.42  
##                     3rd Qu.:64.0   3rd Qu.:1.66   3rd Qu.:24.44  
##                     Max.   :64.0   Max.   :1.72   Max.   :27.70

plot(altura,peso)

Conclusiones

El código presenta una serie de operaciones que abarcan desde asignación de variables hasta gráficas. Se realizan cálculos aritméticos, funciones matemáticas, se utilizan constantes como pi, se manipulan vectores y se realiza un ejercicio práctico de cálculo de IMC (Índice de Masa Corporal) para un conjunto de personas.

El código demuestra la versatilidad de R para manipular datos y realizar para manipular datos y realizar cálculos complejos de manera sencilla y eficiente. Desde operaciones básicas hasta operaciones más avanzadas, como el cálculo de la raíz cuadrda, se llevan a cabo sin dificultad.

Se utiliza una variedad de funciones predefinidas en R, como “sqrt()” para caluclar la raíz cuadrda y “mean()” para calcular el promedio de un vector. Además, se muestra como crear y manipular data frames para organizar datos de manera estructurada.

En conclusión, este ejercicio de programación ilustra cómo el lenguaje puede ser utilizado para realziar una amplia gama de tareas, desde cálculos simples hasta análisis de datos más complejos, proporcionando así a los usuarios una herramienta para trabajar con datos de manera mas eficiente y efectiva.