Actividad 1. Realice los siguientes cálculos aritméticos, utilizando el programa R 2. Para los ejercicios de la parte 1, redondee los resultados finales con una cifra decimal.

1 y 2 . a)

a1 = (24/-8+7)/(9-6*(2))
a2 = round(a1,1)

1 y 2 .b)

b1 = 2**3*-7+4-(1/3+1/2)
b2 = round(b1,1)

1 y 2 . c)

c1 = (sqrt(16)+5*4-3**-2)/(3*(4-8)+1)
c2 = round(c1,1)

1 y 2 . d)

d1 = 1/2*((5/4-1/2)*13/4-sqrt(7)+8/(2/1-1/5)-3**2)
d2 = round(d1,1)

1 y 2 . e)

e1 = 2*sin(pi/3)+5*cos(pi/4)-tan(pi/6)/4
e2 = round(e1,1)

1 y 2 . f)

f1 = 4*log2(5)-3*log(7,base=3)+1/3*log(8)**3
f2 = round(f1,1)

3.Suponga que se toma una muestra de 20 taxistas que laboran en el centro de la ciudad de Cali en 2016. Los datos obtenidos para los 20 taxistas se describen a continuación: ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 GC 14,2 8,0 9,2 12,1 8,7 11,6 11,0 12,5 10,0 9,0 8,5 13,1 12,9 8,4 11,2 9,8 12,4 11,0 13,0 8,6 NP 11 10 6 9 10 12 14 10 8 9 11 12 11 11 15 13 12 12 8 13 AS 1 4 5 6 9 8 6 5 4 7 8 9 3 2 6 9 1 2 1 8 ID_identificación del taxista; GC_galones por semana;NP_Número de personas por semana; AS_ años de servicio. a) Construya dos vectores y denótelos GC y NP para guardar los datos de Gasto de combustible y número de pasajeros. b) Calcule la moda, la mediana, la media, desviación estándar, varianza y los cuartiles, para los datos de GC y NP. c) Represente gráficamente las variables GC y NP.

GC = c(14.2, 8.0, 9.2, 12.1, 8.7, 11.6, 11.0, 12.5, 10.0, 9.0, 8.5, 13.1, 12.9, 8.4, 11.2, 9.8, 12.4, 11.0, 13.0, 8.6)
NP = c(11, 10, 6, 9, 10, 12, 14, 10, 8, 9, 11, 12, 11, 11, 15, 13, 12, 12, 8, 13)
    1. GC Moda
library(modeest)

modaGC = mfv(GC)

NP Moda

library(modeest)
modaNP = mfv(NP)

GC Media

mediaGC = mean(GC)

NP Media

mediaNP = mean(NP)

GC Mediana

sortGC = sort(GC)
medianaGC = median(sortGC)

NP Mediana

sortNP = sort(NP)
medianaNP = median(sortNP)

GC desviacion

desGC = sd(GC)
desviacionGC = round(desGC, 2)

NP desviacion

desNP = sd(NP)
desviacionNP = round(desNP, 2)

GP varianza

varGC = var(GC)
varianzaGC = round(varGC, 2)

NP varianza

varNP = var(NP)
varianzaNP = round(varNP, 2)

GC cuartiles

cuartilesGC = quantile(GC)

NP cuartiles

cuartilesNP = quantile(NP)

GC Grafica

ID = c(1:20)
barplot(GC, names.arg = ID, col = "blue", xlab = "ID", ylab = "GC", main = "Representación GC")

NP Grafica

ID = c(1:20)
barplot(NP, names.arg = ID, col = "blue", xlab = "ID", ylab = "NP", main = "Representación NP")

4. De acuerdo con DANE durante el año 2016 en la Ciudad de Santiago de Cali - Valle se han presentado diferencias en cuanto al porcentaje de hogares pobres (PHP) y la tasa de mortalidad infantil (TMI) por cada mil nacidos vivos, como se muestra a continuación: a) Construya dos vectores y denótelos PHP y TMI para guardar los datos de porcentaje de hogares pobres y tasa de mortalidad infantil. b) Calcule la moda, la mediana, la media, desviación e datos de PHP y TMI. c) Represente gráficamente las variables PHP y TMI.

PHP = c(14.0, 24.7, 16.4, 26.0, 25.7, 24.6)
TMI =c(8.8, 10.2, 8.0, 9.1, 8.2, 9.4)
    1. PHP Moda
modaPHP = mfv(PHP)

TMI Moda

modaTMI = mfv(TMI)

PHP Media

mediaPHP = mean(PHP)

TMI Media

mediaTMI = mean(TMI)

PHP Mediana

sortPHP = sort(PHP)
medianaPHP = median(sortPHP)

TMI mediana

sortTMI = sort(TMI)
medianaTMI = median(sortTMI)

PHP Desviacion

desPHP = sd(PHP)
desviacionPHP = round(desPHP, 2)
cat(desviacionPHP, "%\n")
## 5.27 %

TMI Desviacion

desTMI = sd(TMI)
desviacionTMI = round(desTMI, 2)
cat(desviacionTMI, "%\n")
## 0.81 %
    1. PHP
zona = c("Central", "Norte", "Sur", "Oriente", "Oeste", "Rural")
barplot(PHP, names.arg = zona, col = "blue", xlab = "ZONA", ylab = "PHP", main = "Zona vs PHP")

TMI

barplot(TMI, names.arg = zona, col = "blue", xlab = "ZONA", ylab = "TMI", main = "Zona vs TMI")

5. Considere el siguiente cuadro referido a un grupo de estudiantes universitarios en cuanto a su género y estado conyugal. Estado Conyugal Género Casado Soltero otro Masculino 8 14 5 Femenino 12 9 10 a) Construya la tabla anterior mediante el programa R. b) Represente gráficamente la tabla anterior (realice al menos dos gráficos diferentes).

data <- matrix(c(8, 14, 5, 12, 9, 10), nrow = 2, byrow = TRUE)
colnames(data) <- c("Casado", "Soltero", "Otro")
rownames(data) <- c("Masculino", "Femenino")
tabla <-as.table(data)
print(tabla)
##           Casado Soltero Otro
## Masculino      8      14    5
## Femenino      12       9   10
    1. Tabla 1
barplot(tabla, main = "Estado Conyugal vs Género", xlab = "Estado conyugal", ylab = "Numero de universitarios", col = c("blue", "pink"))

tabla 2

universitarios = c(20, 23)
names(universitarios) = c("Total de casados", "Total de solteros")

porcentaje = paste0(round(100 * universitarios/sum(universitarios), 2), "%")
pie(universitarios, labels = porcentaje, main = "Porcentaje de casados y solteros")