1. ACTIVIDADES

2.1. Realice los siguientes cálculos aritméticos, utilizando el programa R.

a=(24/-8+7)/(9-6*(2))
a
## [1] -1.333333
b=(2^3)*-7+4-(1/3+1/2)
b
## [1] -52.83333
c=(sqrt(16)+5*4-3^-2)/(3*(4-8)+1)
c
## [1] -2.171717
d=((1/2)*(((5)/(4)-2^-1)*((13)/(4))-sqrt(7)+8/(2-((1/5)))-3^2))
d
## [1] -2.381903
e=2*sin(pi/3)+5*cos(pi/4)-(tan(pi/6)/4)
e
## [1] 5.123247
f=((4*log2(5)-3*log(7,base=3)+((1)/(3))*log(8)^3))
f
## [1] 6.971203

2.2. Para los ejercicios de la parte 2.1, redondee los resultados finales con una cifra decimal

# A)
round(a,1)
## [1] -1.3
print(a,1)
## [1] -1
# B)
round(b,1)
## [1] -52.8
print(b,1)
## [1] -53
# C)
round(c,1)
## [1] -2.2
print(c,1)
## [1] -2
# D)
round(d,1)
## [1] -2.4
print(d,1)
## [1] -2
# E)
round(e,1)
## [1] 5.1
print(e,1)
## [1] 5
# F)
round(f,1)
## [1] 7
print(f,1)
## [1] 7

2.3. 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:

  1. Construya dos vectores y denótelos GC y NP para guardar los datos de Gasto de combustible y número de pasajeros.
# A)
# creacion variables
GC = 20
NP = 20

# creacion de vectores
GC = c(14.2, 8, 9.2, 12.1, 8.7, 11.6, 11, 12.5, 10, 9, 8.5, 13.1, 12.9, 8.4, 11.2, 9.8, 12.4, 11, 13, 8.6)
NP = c(11, 10 ,6 ,9 ,10 ,12 ,14 ,10 ,8 ,9 ,11 ,12 ,11 ,11 ,15 ,13 ,12 ,12 ,8 ,13)


data = matrix(c(14.2, 8, 9.2, 12.1, 8.7, 11.6, 11, 12.5, 10, 9, 8.5, 13.1, 12.9, 8.4, 11.2, 9.8, 12.4, 11, 13, 8.6, 11, 10 ,6 ,9 ,10 ,12 ,14 ,10 ,8 ,9 ,11 ,12 ,11 ,11 ,15 ,13 ,12 ,12 ,8 ,13), nrow = 2, byrow = TRUE)
colnames(data) = c(1:20)
rownames(data) = c("GC", "NP")
tabla = as.table(data)
print(tabla)
##       1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15
## 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
## NP 11.0 10.0  6.0  9.0 10.0 12.0 14.0 10.0  8.0  9.0 11.0 12.0 11.0 11.0 15.0
##      16   17   18   19   20
## GC  9.8 12.4 11.0 13.0  8.6
## NP 13.0 12.0 12.0  8.0 13.0
  1. Calcule la moda, la mediana, la media, desviación estándar, varianza y los cuartiles, para los datos de GC y NP.
# B)
#MODA, MEDIA, MEDIANA, VARIANZA, DESVIACION ESTANDAR, CUARTILES DE GC
modeest::mfv(GC)
## [1] 11
mean(GC)
## [1] 10.76
median(GC)
## [1] 11
var(GC)
## [1] 3.666737
sd(GC)
## [1] 1.914873
quantile(GC)
##     0%    25%    50%    75%   100% 
##  8.000  8.925 11.000 12.425 14.200
#MODA, MEDIA, MEDIANA, VARIANZA, DESVIACION ESTANDAR, CUARTILES DE NP
modeest::mfv(NP)
## [1] 11 12
mean(NP)
## [1] 10.85
median(NP)
## [1] 11
var(NP)
## [1] 4.765789
sd(NP)
## [1] 2.183069
quantile(NP)
##    0%   25%   50%   75%  100% 
##  6.00  9.75 11.00 12.00 15.00
  1. Represente gráficamente las variables GC y NP.
# C)
plot(GC, col = c("pink", "black"))

plot(NP, col = c("red", "blue"))

2.4. 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:

  1. Construya dos vectores y denótelos PHP y TMI para guardar los datos de porcentaje de hogares pobres y tasa de mortalidad infantil.
# A)
# CREACION DE VARIABLES
PHP = 6
TMI = 6

# CREACION DE VECTORES
PHP = c(0.14, 0.247, 0.164, 0.26, 0.257, 0.246)
TMI = c(0.088, 0.102, 0.08, 0.091, 0.082, 0.094)

data = matrix(c(0.14, 0.247, 0.164, 0.26, 0.257, 0.246, 0.088, 0.102, 0.08, 0.091, 0.082, 0.094), nrow = 2, byrow = TRUE)
colnames(data) = c("Central", "Norte", "Sur", "Oriente", "Oeste", "Rural")
rownames(data) = c("PHP", "TMI")
tabla2 = as.table(data)
print(tabla2)
##     Central Norte   Sur Oriente Oeste Rural
## PHP   0.140 0.247 0.164   0.260 0.257 0.246
## TMI   0.088 0.102 0.080   0.091 0.082 0.094
  1. Calcule la moda, la mediana, la media, desviación e datos de PHP y TMI.
# B)
# la moda, la mediana, la media, desviación estandar de PHP
modeest::mfv(PHP)
## [1] 0.140 0.164 0.246 0.247 0.257 0.260
median(PHP)
## [1] 0.2465
mean(PHP)
## [1] 0.219
sd(PHP)
## [1] 0.05273329
# la moda, la mediana, la media, desviación estandar de TMI
modeest::mfv(TMI)
## [1] 0.080 0.082 0.088 0.091 0.094 0.102
median(TMI)
## [1] 0.0895
mean(TMI)
## [1] 0.0895
sd(TMI)
## [1] 0.008093207
  1. Represente gráficamente las variables PHP y TMI.
barplot(tabla2, main = "PHP y TMI", xlab = "Ubicacion", ylab = "Tasa Mortalidad infantil", col = c("purple", "blue", "purple", "blue", "purple", "blue"))

2.5. Considere el siguiente cuadro referido a un grupo de estudiantes universitarios en cuanto a su género y estado conyugal.

  1. Construya la tabla
data = matrix(c(8, 14, 5, 12, 9, 10), nrow = 2, byrow = TRUE)
colnames(data) = c("Casado", "Soltero", "Otro")
rownames(data) = c("Masculino", "Femenino")
tabla3 = as.table(data)
print(tabla3)
##           Casado Soltero Otro
## Masculino      8      14    5
## Femenino      12       9   10
  1. Represente gráficamente la tabla anterior (realice al menos dos gráficos diferentes).
Masculino = c(8, 14, 5)
Femenino = c(12, 9, 10)
barplot(Masculino, main = "Estado conyugal por genero", xlab = "Estado civil", ylab = "Masculino", col = c("orange", "yellow"))

barplot(Femenino,  main = "Estado conyugal por genero", xlab = "Estado civil", ylab = "Femenino", col = c("green", "black"))

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summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

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