Taller 4
Valeria Preciado Ramirez
2024-04-27
- Actividades
2.1. Carga (o instala primero y luego carga) el paquete UsingR
library(UsingR)## Loading required package: MASS## Loading required package: HistData## Loading required package: Hmisc##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, unitslibrary(MASS)- ¿Cuantos conjuntos de datos de trabajo contiene el paquete?
conjunto_de_Datos=data(package="UsingR")$results[,"Item"]
cantidad_de_Datos=length(conjunto_de_Datos)
cat("la cantidad de datos que hay en el paquete UsingR es de",cantidad_de_Datos)## la cantidad de datos que hay en el paquete UsingR es de 123- Representa gráficamente los datos contenidos en los conjuntos de datos (“datasets”) bumpers, firstchi, math con un histograma y/o un boxplot.
# BUMPERS
data(bumpers)
hist(bumpers)
# FIRSTCHI
data(firstchi)
hist(firstchi)
# MATH BOXPLOT
data(math)
boxplot(math, main="Math")
- Estima visualmente las medias, medianas y desviaciones estándar de cada conjunto de datos y a continuación calcula los valores anteriores con las funciones adecuadas. ¿Qué gráfico resulta de mayor ayuda para la aproximación?
# BUMPERS
median(bumpers)## [1] 2129mean(bumpers)## [1] 2122.478sd(bumpers)## [1] 798.4574hist(bumpers)
#FIRSTCHI
median(firstchi)## [1] 23mean(firstchi)## [1] 23.97701sd(firstchi)## [1] 6.254258hist(firstchi)
# MATH
median(math)## [1] 54mean(math)## [1] 54.9sd(math)## [1] 9.746264hist(math)
2.2. El conjunto de datos brightness contiene información sobre el brillo de 963 estrellas.
- Representa estos datos mediante un histograma y un gráfico de densidad superpuesto
#se crea un datacenter
datacenterbrightness=UsingR::brightness
#se crea un dataframe para usar en el grafico de densidad superpuesto
data_dfbrightness=data.frame(datacenterbrightness)
# Histograma
hist(datacenterbrightness,main="histograma del dataset brightness",
xlab = "Brillo",ylab = "veces que se repite")
# Gráfico de densidad superpuesto
plot(density(brightness), col="purple",lwd=3)
data(brightness)
hist(brightness, probability = TRUE)
lines(density(brightness), col="purple",lwd=3)
# Crear un histograma del brillo de estrellas
hist(datacenterbrightness, main = "Histograma del brillo de estrellas",
xlab = "Brillo", ylab = "Veces que se repite",
col = "lightgreen", border = "gray" ,prob = TRUE)
# Crear un gráfico de densidad y superponerlo al histograma
lines(density(datacenterbrightness), lwd = 4, col = "violet")
# Agregar una leyenda al gráfico
legend("topright", legend = c("Histograma", "Densidad"), fill = c("lightgreen", "violet"))
- Representa gráficamente estos datos mediante un diagrama de caja (boxplot). ¿Dirias que los datos presentan “outliers”? Cuál es el segundo menor outlier?
dcajabrightness=boxplot(datacenterbrightness,main="diagrama de cajas del dataset brightness")
#los datos si prsensentan valores atipicos tanto superiores como inferiores
#los datos atipicos superiores van desde el 11 hasta el 13
#los datos atipicos inferiores van desde el 5 hasta el 2
# Obtener los valores atípicos para encontrar el segundo atipico superior
outliers = dcajabrightness$out
segundo_menor_atipicosuperior = outliers[2]
# Ordenar los valores atípicos y seleccionar el segundo menor inferior
atipicos_ordenado = sort(outliers)
segundo_menor_atipicoinferior = atipicos_ordenado[2]
#para graficar y mostrar los puntos en el diagrama de cajas
text(1, segundo_menor_atipicosuperior, labels = segundo_menor_atipicosuperior, pos = 4, col = "red")
text(1, segundo_menor_atipicoinferior, labels = segundo_menor_atipicoinferior, pos = 4, col = "red")
# Imprimir el segundo menor atipico superior e inferior
cat("el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor:", segundo_menor_atipicosuperior, "\n")## el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor: 11.71cat("el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor:", segundo_menor_atipicoinferior, "\n")## el segundo dato atipico inferior del diagrama de cajas es de valor: 2.28- Deseamos conservar los datos que de ninguna forma puedan ser considerados atípicos. Crea una nueva variable denominada brightness.sin que contenga tan solo los valores que se encuentren por encima de la primera bisagra y por debajo de la cuarta.
#primero encotramos los porcenrajes de los quartiles para saber
#desde que valor a que valor filtrar
cuartilesbrightness=quantile(datacenterbrightness)
print(cuartilesbrightness)## 0% 25% 50% 75% 100%
## 2.0700 7.7025 8.5000 9.1300 12.4300#creamos ahora la nueva variable para limitar desde el quartil 2 hasta el 4
# y graficamos para verificar
brightness.sin = datacenterbrightness[datacenterbrightness > 7.702 & datacenterbrightness < 9.130]
boxplot(brightness.sin, main="diagrama de cajas sin datos atipicos")
2.3. El paquete MASS contiene la base de datos UScereal con información relativa a desayunos con cereales.
- ¿Cuál es el tipo de datos de cada variable?
# Ver la estructura de la base de datos y los tipos de datos
str(UScereal)## 'data.frame': 65 obs. of 11 variables:
## $ mfr : Factor w/ 6 levels "G","K","N","P",..: 3 2 2 1 2 1 6 4 5 1 ...
## $ calories : num 212 212 100 147 110 ...
## $ protein : num 12.12 12.12 8 2.67 2 ...
## $ fat : num 3.03 3.03 0 2.67 0 ...
## $ sodium : num 394 788 280 240 125 ...
## $ fibre : num 30.3 27.3 28 2 1 ...
## $ carbo : num 15.2 21.2 16 14 11 ...
## $ sugars : num 18.2 15.2 0 13.3 14 ...
## $ shelf : int 3 3 3 1 2 3 1 3 2 1 ...
## $ potassium: num 848.5 969.7 660 93.3 30 ...
## $ vitamins : Factor w/ 3 levels "100%","enriched",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...print(UScereal)## mfr calories protein fat
## 100% Bran N 212.12121 12.1212121 3.0303030
## All-Bran K 212.12121 12.1212121 3.0303030
## All-Bran with Extra Fiber K 100.00000 8.0000000 0.0000000
## Apple Cinnamon Cheerios G 146.66667 2.6666667 2.6666667
## Apple Jacks K 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Basic 4 G 173.33333 4.0000000 2.6666667
## Bran Chex R 134.32836 2.9850746 1.4925373
## Bran Flakes P 134.32836 4.4776119 0.0000000
## Cap'n'Crunch Q 160.00000 1.3333333 2.6666667
## Cheerios G 88.00000 4.8000000 1.6000000
## Cinnamon Toast Crunch G 160.00000 1.3333333 4.0000000
## Clusters G 220.00000 6.0000000 4.0000000
## Cocoa Puffs G 110.00000 1.0000000 1.0000000
## Corn Chex R 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Corn Flakes K 100.00000 2.0000000 0.0000000
## Corn Pops K 110.00000 1.0000000 0.0000000
## Count Chocula G 110.00000 1.0000000 1.0000000
## Cracklin' Oat Bran K 220.00000 6.0000000 6.0000000
## Crispix K 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Crispy Wheat & Raisins G 133.33333 2.6666667 1.3333333
## Double Chex R 133.33333 2.6666667 0.0000000
## Froot Loops K 110.00000 2.0000000 1.0000000
## Frosted Flakes K 146.66667 1.3333333 0.0000000
## Frosted Mini-Wheats K 125.00000 3.7500000 0.0000000
## Fruit & Fibre: Dates Walnuts and Oats P 179.10448 4.4776119 2.9850746
## Fruitful Bran K 179.10448 4.4776119 0.0000000
## Fruity Pebbles P 146.66667 1.3333333 1.3333333
## Golden Crisp P 113.63636 2.2727273 0.0000000
## Golden Grahams G 146.66667 1.3333333 1.3333333
## Grape Nuts Flakes P 113.63636 3.4090909 1.1363636
## Grape-Nuts P 440.00000 12.0000000 0.0000000
## Great Grains Pecan P 363.63636 9.0909091 9.0909091
## Honey Graham Ohs Q 120.00000 1.0000000 2.0000000
## Honey Nut Cheerios G 146.66667 4.0000000 1.3333333
## Honey-comb P 82.70677 0.7518797 0.0000000
## Just Right Fruit & Nut K 186.66667 4.0000000 1.3333333
## Kix G 73.33333 1.3333333 0.6666667
## Life Q 149.25373 5.9701493 2.9850746
## Lucky Charms G 110.00000 2.0000000 1.0000000
## Mueslix Crispy Blend K 238.80597 4.4776119 2.9850746
## Multi-Grain Cheerios G 100.00000 2.0000000 1.0000000
## Nut&Honey Crunch K 179.10448 2.9850746 1.4925373
## Nutri-Grain Almond-Raisin K 208.95522 4.4776119 2.9850746
## Oatmeal Raisin Crisp G 260.00000 6.0000000 4.0000000
## Post Nat. Raisin Bran P 179.10448 4.4776119 1.4925373
## Product 19 K 100.00000 3.0000000 0.0000000
## Puffed Rice Q 50.00000 1.0000000 0.0000000
## Quaker Oat Squares Q 200.00000 8.0000000 2.0000000
## Raisin Bran K 160.00000 4.0000000 1.3333333
## Raisin Nut Bran G 200.00000 6.0000000 4.0000000
## Raisin Squares K 180.00000 4.0000000 0.0000000
## Rice Chex R 97.34513 0.8849558 0.0000000
## Rice Krispies K 110.00000 2.0000000 0.0000000
## Shredded Wheat 'n'Bran N 134.32836 4.4776119 0.0000000
## Shredded Wheat spoon size N 134.32836 4.4776119 0.0000000
## Smacks K 146.66667 2.6666667 1.3333333
## Special K K 110.00000 6.0000000 0.0000000
## Total Corn Flakes G 110.00000 2.0000000 1.0000000
## Total Raisin Bran G 140.00000 3.0000000 1.0000000
## Total Whole Grain G 100.00000 3.0000000 1.0000000
## Triples G 146.66667 2.6666667 1.3333333
## Trix G 110.00000 1.0000000 1.0000000
## Wheat Chex R 149.25373 4.4776119 1.4925373
## Wheaties G 100.00000 3.0000000 1.0000000
## Wheaties Honey Gold G 146.66667 2.6666667 1.3333333
## sodium fibre carbo sugars
## 100% Bran 393.93939 30.303030 15.15152 18.181818
## All-Bran 787.87879 27.272727 21.21212 15.151515
## All-Bran with Extra Fiber 280.00000 28.000000 16.00000 0.000000
## Apple Cinnamon Cheerios 240.00000 2.000000 14.00000 13.333333
## Apple Jacks 125.00000 1.000000 11.00000 14.000000
## Basic 4 280.00000 2.666667 24.00000 10.666667
## Bran Chex 298.50746 5.970149 22.38806 8.955224
## Bran Flakes 313.43284 7.462687 19.40299 7.462687
## Cap'n'Crunch 293.33333 0.000000 16.00000 16.000000
## Cheerios 232.00000 1.600000 13.60000 0.800000
## Cinnamon Toast Crunch 280.00000 0.000000 17.33333 12.000000
## Clusters 280.00000 4.000000 26.00000 14.000000
## Cocoa Puffs 180.00000 0.000000 12.00000 13.000000
## Corn Chex 280.00000 0.000000 22.00000 3.000000
## Corn Flakes 290.00000 1.000000 21.00000 2.000000
## Corn Pops 90.00000 1.000000 13.00000 12.000000
## Count Chocula 180.00000 0.000000 12.00000 13.000000
## Cracklin' Oat Bran 280.00000 8.000000 20.00000 14.000000
## Crispix 220.00000 1.000000 21.00000 3.000000
## Crispy Wheat & Raisins 186.66667 2.666667 14.66667 13.333333
## Double Chex 253.33333 1.333333 24.00000 6.666667
## Froot Loops 125.00000 1.000000 11.00000 13.000000
## Frosted Flakes 266.66667 1.333333 18.66667 14.666667
## Frosted Mini-Wheats 0.00000 3.750000 17.50000 8.750000
## Fruit & Fibre: Dates Walnuts and Oats 238.80597 7.462687 17.91045 14.925373
## Fruitful Bran 358.20896 7.462687 20.89552 17.910448
## Fruity Pebbles 180.00000 0.000000 17.33333 16.000000
## Golden Crisp 51.13636 0.000000 12.50000 17.045455
## Golden Grahams 373.33333 0.000000 20.00000 12.000000
## Grape Nuts Flakes 159.09091 3.409091 17.04545 5.681818
## Grape-Nuts 680.00000 12.000000 68.00000 12.000000
## Great Grains Pecan 227.27273 9.090909 39.39394 12.121212
## Honey Graham Ohs 220.00000 1.000000 12.00000 11.000000
## Honey Nut Cheerios 333.33333 2.000000 15.33333 13.333333
## Honey-comb 135.33835 0.000000 10.52632 8.270677
## Just Right Fruit & Nut 226.66667 2.666667 26.66667 12.000000
## Kix 173.33333 0.000000 14.00000 2.000000
## Life 223.88060 2.985075 17.91045 8.955224
## Lucky Charms 180.00000 0.000000 12.00000 12.000000
## Mueslix Crispy Blend 223.88060 4.477612 25.37313 19.402985
## Multi-Grain Cheerios 220.00000 2.000000 15.00000 6.000000
## Nut&Honey Crunch 283.58209 0.000000 22.38806 13.432836
## Nutri-Grain Almond-Raisin 328.35821 4.477612 31.34328 10.447761
## Oatmeal Raisin Crisp 340.00000 3.000000 27.00000 20.000000
## Post Nat. Raisin Bran 298.50746 8.955224 16.41791 20.895522
## Product 19 320.00000 1.000000 20.00000 3.000000
## Puffed Rice 0.00000 0.000000 13.00000 0.000000
## Quaker Oat Squares 270.00000 4.000000 28.00000 12.000000
## Raisin Bran 280.00000 6.666667 18.66667 16.000000
## Raisin Nut Bran 280.00000 5.000000 21.00000 16.000000
## Raisin Squares 0.00000 4.000000 30.00000 12.000000
## Rice Chex 212.38938 0.000000 20.35398 1.769912
## Rice Krispies 290.00000 0.000000 22.00000 3.000000
## Shredded Wheat 'n'Bran 0.00000 5.970149 28.35821 0.000000
## Shredded Wheat spoon size 0.00000 4.477612 29.85075 0.000000
## Smacks 93.33333 1.333333 12.00000 20.000000
## Special K 230.00000 1.000000 16.00000 3.000000
## Total Corn Flakes 200.00000 0.000000 21.00000 3.000000
## Total Raisin Bran 190.00000 4.000000 15.00000 14.000000
## Total Whole Grain 200.00000 3.000000 16.00000 3.000000
## Triples 333.33333 0.000000 28.00000 4.000000
## Trix 140.00000 0.000000 13.00000 12.000000
## Wheat Chex 343.28358 4.477612 25.37313 4.477612
## Wheaties 200.00000 3.000000 17.00000 3.000000
## Wheaties Honey Gold 266.66667 1.333333 21.33333 10.666667
## shelf potassium vitamins
## 100% Bran 3 848.48485 enriched
## All-Bran 3 969.69697 enriched
## All-Bran with Extra Fiber 3 660.00000 enriched
## Apple Cinnamon Cheerios 1 93.33333 enriched
## Apple Jacks 2 30.00000 enriched
## Basic 4 3 133.33333 enriched
## Bran Chex 1 186.56716 enriched
## Bran Flakes 3 283.58209 enriched
## Cap'n'Crunch 2 46.66667 enriched
## Cheerios 1 84.00000 enriched
## Cinnamon Toast Crunch 2 60.00000 enriched
## Clusters 3 210.00000 enriched
## Cocoa Puffs 2 55.00000 enriched
## Corn Chex 1 25.00000 enriched
## Corn Flakes 1 35.00000 enriched
## Corn Pops 2 20.00000 enriched
## Count Chocula 2 65.00000 enriched
## Cracklin' Oat Bran 3 320.00000 enriched
## Crispix 3 30.00000 enriched
## Crispy Wheat & Raisins 3 160.00000 enriched
## Double Chex 3 106.66667 enriched
## Froot Loops 2 30.00000 enriched
## Frosted Flakes 1 33.33333 enriched
## Frosted Mini-Wheats 2 125.00000 enriched
## Fruit & Fibre: Dates Walnuts and Oats 3 298.50746 enriched
## Fruitful Bran 3 283.58209 enriched
## Fruity Pebbles 2 33.33333 enriched
## Golden Crisp 1 45.45455 enriched
## Golden Grahams 2 60.00000 enriched
## Grape Nuts Flakes 3 96.59091 enriched
## Grape-Nuts 3 360.00000 enriched
## Great Grains Pecan 3 303.03030 enriched
## Honey Graham Ohs 2 45.00000 enriched
## Honey Nut Cheerios 1 120.00000 enriched
## Honey-comb 1 26.31579 enriched
## Just Right Fruit & Nut 3 126.66667 100%
## Kix 2 26.66667 enriched
## Life 2 141.79104 enriched
## Lucky Charms 2 55.00000 enriched
## Mueslix Crispy Blend 3 238.80597 enriched
## Multi-Grain Cheerios 1 90.00000 enriched
## Nut&Honey Crunch 2 59.70149 enriched
## Nutri-Grain Almond-Raisin 3 194.02985 enriched
## Oatmeal Raisin Crisp 3 240.00000 enriched
## Post Nat. Raisin Bran 3 388.05970 enriched
## Product 19 3 45.00000 100%
## Puffed Rice 3 15.00000 none
## Quaker Oat Squares 3 220.00000 enriched
## Raisin Bran 2 320.00000 enriched
## Raisin Nut Bran 3 280.00000 enriched
## Raisin Squares 3 220.00000 enriched
## Rice Chex 1 26.54867 enriched
## Rice Krispies 1 35.00000 enriched
## Shredded Wheat 'n'Bran 1 208.95522 none
## Shredded Wheat spoon size 1 179.10448 none
## Smacks 2 53.33333 enriched
## Special K 1 55.00000 enriched
## Total Corn Flakes 3 35.00000 100%
## Total Raisin Bran 3 230.00000 100%
## Total Whole Grain 3 110.00000 100%
## Triples 3 80.00000 enriched
## Trix 2 25.00000 enriched
## Wheat Chex 1 171.64179 enriched
## Wheaties 1 110.00000 enriched
## Wheaties Honey Gold 1 80.00000 enriched- Utiliza los datos de cereales para investigar algunas asociaciones entre sus variables:
- La relación entre manufacturer y shelf.
- La relación entre fat y vitamins.
- La relación entre fat y shelf.
- La relación entre carbohydrates y sugars.
- La relación entre fibre y manufacturer.
- La relación entre sodium y sugars.
#datacenter creado
datacenterUScereals=MASS::UScereal
# Generar la tabla de contingencia con mfr y shelf
tabla_contingencia1 = table(datacenterUScereals$mfr, datacenterUScereals$shelf)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes1 = addmargins(tabla_contingencia1, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes1) = list(
c(paste("mfr", unique(datacenterUScereals$mfr)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$shelf)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes1)## Cantidad de veces que se repite 3 Cantidad de veces que se repite 1
## mfr N 6 7
## mfr K 4 7
## mfr G 2 0
## mfr R 2 1
## mfr P 0 3
## mfr Q 4 0
## Total 18 18
## Cantidad de veces que se repite 2 Total
## mfr N 9 22
## mfr K 10 21
## mfr G 1 3
## mfr R 6 9
## mfr P 2 5
## mfr Q 1 5
## Total 29 65# Generar la tabla de contingencia con vitamins y fat
tabla_contingencia2 = table(datacenterUScereals$vitamins, datacenterUScereals$fat)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes2 = addmargins(tabla_contingencia2, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes2) = list(
c(paste("vitamins", unique(datacenterUScereals$vitamins)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$fat)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes2)## Cantidad de veces que se repite 3.030303
## vitamins enriched 1
## vitamins 100% 18
## vitamins none 3
## Total 22
## Cantidad de veces que se repite 0
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2.6666667
## vitamins enriched 3
## vitamins 100% 7
## vitamins none 0
## Total 10
## Cantidad de veces que se repite 1.4925373
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.6
## vitamins enriched 1
## vitamins 100% 8
## vitamins none 0
## Total 9
## Cantidad de veces que se repite 4
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 4
## vitamins none 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 1
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 2
## vitamins none 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 1.3333333
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 3
## vitamins none 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 2.9850746
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 4
## vitamins none 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 1.1363636
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 2
## vitamins none 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 9.0909091
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 4
## vitamins none 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 2
## vitamins enriched 0
## vitamins 100% 1
## vitamins none 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0.6666667 Total
## vitamins enriched 0 5
## vitamins 100% 1 57
## vitamins none 0 3
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con shelf y fat
tabla_contingencia3 = table(datacenterUScereals$shelf, datacenterUScereals$fat)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes3 = addmargins(tabla_contingencia3, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes3) = list(
c(paste("shelf", unique(datacenterUScereals$shelf)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$fat)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes3)## Cantidad de veces que se repite 3.030303
## shelf 3 10
## shelf 1 3
## shelf 2 9
## Total 22
## Cantidad de veces que se repite 0
## shelf 3 0
## shelf 1 1
## shelf 2 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2.6666667
## shelf 3 2
## shelf 1 5
## shelf 2 3
## Total 10
## Cantidad de veces que se repite 1.4925373
## shelf 3 0
## shelf 1 0
## shelf 2 1
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.6 Cantidad de veces que se repite 4
## shelf 3 2 2
## shelf 1 4 1
## shelf 2 3 1
## Total 9 4
## Cantidad de veces que se repite 1 Cantidad de veces que se repite 6
## shelf 3 1 0
## shelf 1 0 1
## shelf 2 0 1
## Total 1 2
## Cantidad de veces que se repite 1.3333333
## shelf 3 1
## shelf 1 1
## shelf 2 1
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 2.9850746
## shelf 3 0
## shelf 1 1
## shelf 2 3
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 1.1363636
## shelf 3 0
## shelf 1 0
## shelf 2 2
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 9.0909091
## shelf 3 0
## shelf 1 1
## shelf 2 3
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 2
## shelf 3 0
## shelf 1 0
## shelf 2 1
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0.6666667 Total
## shelf 3 0 18
## shelf 1 0 18
## shelf 2 1 29
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con carbohydrates y sugars
tabla_contingencia4 = table(datacenterUScereals$carbo, datacenterUScereals$sugars)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes4 = addmargins(tabla_contingencia4, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes4) = list(
c(paste("carbo", unique(datacenterUScereals$carbo)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$sugars)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes4)## Cantidad de veces que se repite 18.181818
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 1
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 1
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 1
## carbo 20.35398 1
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 15.151515
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 1
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 1
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.333333
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 1
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 1
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 14
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 2
## carbo 22 0
## carbo 21 1
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 1
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 2
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 2
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 8
## Cantidad de veces que se repite 10.666667
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 1
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 8.955224
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 1
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 7.462687
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 1
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 16
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 1
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0.8
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 1
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 12
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 1
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
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## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13
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## carbo 12 0
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## carbo 13 0
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## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
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## carbo 12.5 0
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## carbo 68 0
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## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 3
## carbo 15.15152 0
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## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
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## carbo 21 0
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## carbo 20 0
## carbo 14.66667 1
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## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
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## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
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## carbo 26 0
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## carbo 14.66667 0
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## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
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## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 6.666667
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
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## carbo 22 0
## carbo 21 0
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## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
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## carbo 68 0
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## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 1
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 14.666667
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
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## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
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## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 1
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 1
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 8.75
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 1
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
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## carbo 26 0
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## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
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## carbo 26.66667 0
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## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 14.925373
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 1
## carbo 14 0
## carbo 11 2
## carbo 24 0
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## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
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## carbo 20 1
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
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## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 1
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 1
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 1
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 1
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 1
## Total 9
## Cantidad de veces que se repite 17.910448
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
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## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
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## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
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## carbo 17.5 0
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## carbo 39.39394 0
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## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 1
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 17.045455
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 1
## carbo 16 2
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
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## carbo 30 0
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## Total 3
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## carbo 14 0
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## carbo 19.40299 1
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 1
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
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## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
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## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 12.121212
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
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## carbo 12.5 0
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## carbo 26.66667 1
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 11
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 1
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 1
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 1
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## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 1
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
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## carbo 17 0
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## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 8.270677
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## carbo 14 0
## carbo 11 0
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## carbo 19.40299 0
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## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 1
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 19.402985
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 1
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
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## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 1
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.432836
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 1
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 1
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 1
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 1
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 10.447761
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 1
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 1
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20.895522
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 1
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.769912
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 0
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 1
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 0
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 4
## carbo 15.15152 0
## carbo 21.21212 0
## carbo 16 1
## carbo 14 0
## carbo 11 0
## carbo 24 0
## carbo 22.38806 0
## carbo 19.40299 0
## carbo 13.6 0
## carbo 17.33333 0
## carbo 26 0
## carbo 12 0
## carbo 22 0
## carbo 21 0
## carbo 13 0
## carbo 20 0
## carbo 14.66667 0
## carbo 18.66667 0
## carbo 17.5 0
## carbo 17.91045 0
## carbo 20.89552 0
## carbo 12.5 0
## carbo 17.04545 0
## carbo 68 0
## carbo 39.39394 0
## carbo 15.33333 0
## carbo 10.52632 0
## carbo 26.66667 0
## carbo 25.37313 0
## carbo 15 0
## carbo 31.34328 0
## carbo 27 0
## carbo 16.41791 1
## carbo 28 0
## carbo 30 0
## carbo 20.35398 0
## carbo 28.35821 0
## carbo 29.85075 0
## carbo 17 0
## carbo 21.33333 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 4.477612 Total
## carbo 15.15152 0 1
## carbo 21.21212 0 2
## carbo 16 0 5
## carbo 14 0 1
## carbo 11 0 3
## carbo 24 0 1
## carbo 22.38806 0 2
## carbo 19.40299 0 1
## carbo 13.6 0 2
## carbo 17.33333 0 1
## carbo 26 0 1
## carbo 12 0 4
## carbo 22 1 1
## carbo 21 0 1
## carbo 13 0 1
## carbo 20 0 2
## carbo 14.66667 0 1
## carbo 18.66667 0 2
## carbo 17.5 0 2
## carbo 17.91045 0 1
## carbo 20.89552 0 3
## carbo 12.5 0 1
## carbo 17.04545 0 1
## carbo 68 0 4
## carbo 39.39394 0 1
## carbo 15.33333 0 1
## carbo 10.52632 0 2
## carbo 26.66667 0 2
## carbo 25.37313 0 2
## carbo 15 0 2
## carbo 31.34328 0 1
## carbo 27 0 1
## carbo 16.41791 0 1
## carbo 28 0 2
## carbo 30 0 1
## carbo 20.35398 0 1
## carbo 28.35821 0 1
## carbo 29.85075 0 1
## carbo 17 0 1
## carbo 21.33333 0 1
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con fibre y manufacturer
tabla_contingencia5 = table(datacenterUScereals$mfr, datacenterUScereals$fibre)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes5 = addmargins(tabla_contingencia5, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes5) = list(
c(paste("mfr", unique(datacenterUScereals$mfr)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$fibre)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes5)## Cantidad de veces que se repite 30.30303
## mfr N 9
## mfr K 2
## mfr G 0
## mfr R 3
## mfr P 2
## mfr Q 2
## Total 18
## Cantidad de veces que se repite 27.272727
## mfr N 0
## mfr K 7
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 1
## mfr Q 0
## Total 8
## Cantidad de veces que se repite 28 Cantidad de veces que se repite 2
## mfr N 1 1
## mfr K 2 0
## mfr G 0 0
## mfr R 0 0
## mfr P 0 0
## mfr Q 1 0
## Total 4 1
## Cantidad de veces que se repite 1
## mfr N 3
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 2.666667
## mfr N 2
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 5.970149
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 1
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 7.462687
## mfr N 3
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 0 Cantidad de veces que se repite 1.6
## mfr N 0 0
## mfr K 0 1
## mfr G 0 0
## mfr R 1 0
## mfr P 0 0
## mfr Q 0 0
## Total 1 1
## Cantidad de veces que se repite 4 Cantidad de veces que se repite 8
## mfr N 2 0
## mfr K 1 2
## mfr G 0 1
## mfr R 0 0
## mfr P 1 0
## mfr Q 0 1
## Total 4 4
## Cantidad de veces que se repite 1.333333
## mfr N 1
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 3.75
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 1
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 1
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 3.409091
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 12
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 2
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 9.090909
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 2.985075
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 1
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 4.477612
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 1
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 3
## mfr N 0
## mfr K 0
## mfr G 0
## mfr R 1
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 8.955224
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6.666667
## mfr N 0
## mfr K 1
## mfr G 0
## mfr R 0
## mfr P 0
## mfr Q 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 5 Total
## mfr N 0 22
## mfr K 0 21
## mfr G 1 3
## mfr R 0 9
## mfr P 0 5
## mfr Q 0 5
## Total 1 65# Generar la tabla de contingencia con sodium y sugars
tabla_contingencia6 = table(datacenterUScereals$sodium, datacenterUScereals$sugars)
# Agregar los márgenes y especificar los nombres de filas y columnas
tabla_con_margenes6 = addmargins(tabla_contingencia6, FUN = list(Total = sum))## Margins computed over dimensions
## in the following order:
## 1:
## 2:dimnames(tabla_con_margenes6) = list(
c(paste("sodium", unique(datacenterUScereals$sodium)), "Total"),
c(paste("Cantidad de veces que se repite", unique(datacenterUScereals$sugars)), "Total")
)
# Imprimir la tabla de contingencia con etiquetas en los ejes
print(tabla_con_margenes6)## Cantidad de veces que se repite 18.181818
## sodium 393.93939 3
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 1
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 15.151515
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 1
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 0
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 1
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.333333
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 1
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 1
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 14
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 3
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 1
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 1
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 1
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 1
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 1
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
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## Cantidad de veces que se repite 16
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## Cantidad de veces que se repite 12
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## Cantidad de veces que se repite 14.666667
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## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 14.925373
## sodium 393.93939 1
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## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 17.045455
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## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 2
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## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
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## sodium 230 0
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## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 5.681818
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## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 1
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 1
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 1
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 3
## Cantidad de veces que se repite 12.121212
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 1
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 11
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 1
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 1
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 2
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 8.270677
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
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## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
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## sodium 373.33333 0
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## sodium 680 0
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## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
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## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 19.402985
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 1
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 6
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
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## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
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## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 1
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 13.432836
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 1
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 2
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 1
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 4
## Cantidad de veces que se repite 10.447761
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 1
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
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## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
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## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 1
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 20.895522
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
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## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 1
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 1.769912
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 0
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 1
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 0
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 1
## Cantidad de veces que se repite 4
## sodium 393.93939 0
## sodium 787.87879 0
## sodium 280 0
## sodium 240 1
## sodium 125 0
## sodium 298.50746 0
## sodium 313.43284 0
## sodium 293.33333 0
## sodium 232 0
## sodium 180 0
## sodium 290 0
## sodium 90 0
## sodium 220 0
## sodium 186.66667 0
## sodium 253.33333 0
## sodium 266.66667 0
## sodium 0 0
## sodium 238.80597 0
## sodium 358.20896 0
## sodium 51.13636 0
## sodium 373.33333 0
## sodium 159.09091 0
## sodium 680 0
## sodium 227.27273 0
## sodium 333.33333 0
## sodium 135.33835 0
## sodium 226.66667 0
## sodium 173.33333 0
## sodium 223.8806 0
## sodium 283.58209 0
## sodium 328.35821 0
## sodium 340 0
## sodium 320 0
## sodium 270 0
## sodium 212.38938 1
## sodium 93.33333 0
## sodium 230 0
## sodium 200 0
## sodium 190 0
## sodium 140 0
## sodium 343.28358 0
## Total 2
## Cantidad de veces que se repite 4.477612 Total
## sodium 393.93939 0 5
## sodium 787.87879 0 1
## sodium 280 0 1
## sodium 240 0 1
## sodium 125 0 2
## sodium 298.50746 0 1
## sodium 313.43284 0 1
## sodium 293.33333 0 1
## sodium 232 0 1
## sodium 180 0 4
## sodium 290 0 1
## sodium 90 0 1
## sodium 220 0 3
## sodium 186.66667 0 1
## sodium 253.33333 0 3
## sodium 266.66667 0 2
## sodium 0 0 1
## sodium 238.80597 0 1
## sodium 358.20896 0 1
## sodium 51.13636 0 1
## sodium 373.33333 0 1
## sodium 159.09091 0 1
## sodium 680 0 1
## sodium 227.27273 0 2
## sodium 333.33333 0 1
## sodium 135.33835 0 8
## sodium 226.66667 0 1
## sodium 173.33333 0 2
## sodium 223.8806 0 1
## sodium 283.58209 1 2
## sodium 328.35821 0 1
## sodium 340 0 1
## sodium 320 0 1
## sodium 270 0 2
## sodium 212.38938 0 1
## sodium 93.33333 0 1
## sodium 230 0 1
## sodium 200 0 1
## sodium 190 0 1
## sodium 140 0 1
## sodium 343.28358 0 1
## Total 1 652.4. El conjunto de datos mammals contiene datos sobre la relación entre peso corporal y peso del cerebro.
- ¿Cuál es la correlación lineal entre estas variables?
datacentermammals=MASS::mammals
#2.4.A relacion lineal entre peso corporal y peso del cerebro
correlation = cor(datacentermammals$body, datacentermammals$brain)
# Imprimir la correlación
cat("Correlación lineal entre peso corporal y peso del cerebro es de :", correlation, "\n")## Correlación lineal entre peso corporal y peso del cerebro es de : 0.9341638- Representa los datos mediante la instrucción plot
plot(datacentermammals, xlab="Peso Corporal",
ylab="Peso del Cerebro", main="Relación entre Peso Corporal y Peso del Cerebro"
,col="green")
- Transforma los datos mediante la función log y repite el estudio. ¿Cómo cambian los resultados?
datosXtransfromado = log(datacentermammals$body)
datosYtransfromado = log(datacentermammals$brain)
plot(datosXtransfromado,datosYtransfromado , xlab="Peso Corporal",
ylab="Peso del Cerebro", main="grafica con datos transformados"
,col="brown")
#los resultados de tal manera que el eje x baja a valores desde -5 hasta
8 #y el eje y baja a valores de -2 a 8 o 9 #la grafica cambia de tal
manera que cuando crece el valor en eje x #el eje y tambien aumenta de
valor ,formando una espece de regresion lineal
2.5. Enlaza la base de datos emissions del paquete UsingR.
- Estudia la relación entre las variables GDP (Gross Domestic Product), perCapita (pues eso) y CO2 (Emisiones de CO2) de cada pais.
datacenteremisions=UsingR::emissions
print(datacenteremisions)## GDP perCapita CO2
## UnitedStates 8083000 29647 6750
## Japan 3080000 24409 1320
## Germany 1740000 21197 1740
## France 1320000 22381 550
## UnitedKingdom 1242000 21010 675
## Italy 1240000 21856 540
## Russia 692000 4727 2000
## Canada 658000 21221 700
## Spain 642400 16401 370
## Australia 394000 20976 480
## Netherlands 343900 21755 240
## Poland 280700 7270 400
## Belgium 236300 23208 145
## Sweden 176200 19773 75
## Austria 174100 21390 80
## Switzerland 172400 23696 54
## Portugal 149500 15074 75
## Greece 137400 12833 125
## Ukraine 124900 2507 420
## Denmark 122500 22868 75
## Norway 120500 27149 56
## Romania 114200 5136 160
## CzechRepublic 111900 10885 150
## Finland 102100 19793 76
## Hungary 73200 7186 85
## Ireland 59900 16488 63# Gráfico de dispersión para estudiar la relación entre GDP, perCapita y CO2
plot(datacenteremisions$GDP, datacenteremisions$perCapita,
xlab = "Gross Domestic Product",
ylab = "Per Capita",
main = "Relación entre GDP y Per Capita")
plot(datacenteremisions$GDP, datacenteremisions$CO2,
xlab = "Gross Domestic Product",
ylab = "CO2 Emissions",
main = "Relación entre GDP y CO2 Emissions")
plot(datacenteremisions$perCapita, datacenteremisions$CO2,
xlab = "Per Capita",
ylab = "CO2 Emissions",
main = "Relación entre Per Capita y CO2 Emissions")
# Con la matriz de correlación
correlation_emisions = cor(datacenteremisions[c("GDP", "perCapita", "CO2")])
# Visualizar la matriz de correlación
print(correlation_emisions)## GDP perCapita CO2
## GDP 1.0000000 0.4325303 0.9501753
## perCapita 0.4325303 1.0000000 0.2757962
## CO2 0.9501753 0.2757962 1.0000000#con matriz de dispersion
pairs(datacenteremisions[, c("GDP", "perCapita", "CO2")])
- Construye un modelo de regresión para predecir las emisiones de CO2 a partir de cada una de las variables.
# Ajustar un modelo de regresión lineal para estudiar la relación entre GDP y perCapita
regression_model1 = lm(CO2 ~ GDP + perCapita , data = datacenteremisions)
# Ajustar un modelo de regresión lineal para estudiar la relación entre CO2 y GDP
regression_model2= lm(CO2 ~ GDP, data = datacenteremisions)
# Ajustar un modelo de regresión lineal para estudiar la relación entre CO2 y perCapita
regression_model3 = lm(CO2 ~ perCapita, data = datacenteremisions)
# Mostrar los resultados de los modelos de regresión
summary(regression_model1)##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ GDP + perCapita, data = datacenteremisions)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1037.3 -167.4 10.8 153.2 1052.0
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.100e+02 2.044e+02 2.495 0.0202 *
## GDP 8.406e-04 5.198e-05 16.172 4.68e-14 ***
## perCapita -3.039e-02 1.155e-02 -2.631 0.0149 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 382.8 on 23 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9253, Adjusted R-squared: 0.9188
## F-statistic: 142.5 on 2 and 23 DF, p-value: 1.102e-13summary(regression_model2)##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ GDP, data = datacenteremisions)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1107.35 -81.47 -32.69 126.33 1438.79
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.043e+01 9.441e+01 0.216 0.83
## GDP 7.815e-04 5.233e-05 14.933 1.2e-13 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 427.4 on 24 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9028, Adjusted R-squared: 0.8988
## F-statistic: 223 on 1 and 24 DF, p-value: 1.197e-13summary(regression_model3) ##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ perCapita, data = datacenteremisions)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1088.4 -681.4 -317.7 80.5 5479.7
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -223.99167 686.10910 -0.326 0.747
## perCapita 0.05040 0.03586 1.406 0.173
##
## Residual standard error: 1318 on 24 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.07606, Adjusted R-squared: 0.03757
## F-statistic: 1.976 on 1 and 24 DF, p-value: 0.1726- Identifica los outliers y prueba de ajustar el modelo de nuevo sin ellos.
# Identificar outliers utilizando el gráfico de caja
boxplot(datacenteremisions$GDP, datacenteremisions$perCapita, datacenteremisions$CO2, main = "Boxplot de GDP, perCapita y CO2")
boxplot(datacenteremisions$GDP, main = "Boxplot de GDP")
boxplot( datacenteremisions$perCapita, main = " perCapita ")
boxplot(datacenteremisions$CO2, main = " CO2")
# Calcular límites de valores atípicos
GDP_ATIPICOS = boxplot.stats(datacenteremisions$GDP)$out
perCapita_ATIPICOS = boxplot.stats(datacenteremisions$perCapita)$out
CO2_ATIPICOS = boxplot.stats(datacenteremisions$CO2)$out
# Imprimir los valores atípicos identificados
cat("Valores atipicos de GDP:", GDP_ATIPICOS, "\n")## Valores atipicos de GDP: 8083000 3080000 1740000cat("Valores atipicos de perCapita:", perCapita_ATIPICOS, "\n")## Valores atipicos de perCapita:cat("Valores atipicos de CO2:", CO2_ATIPICOS, "\n")## Valores atipicos de CO2: 6750 1320 1740 2000# Ajustar el modelo de regresión lineal sin valores atípicos
emissions_no_outliers = datacenteremisions[!datacenteremisions$GDP %in% GDP_ATIPICOS &
!datacenteremisions$perCapita %in% perCapita_ATIPICOS &
!datacenteremisions$CO2 %in% CO2_ATIPICOS, ]
# Ajustar el modelo nuevamente sin valores atípicos
regression_model_no_ATIPICOS = lm(CO2 ~ GDP + perCapita, data = emissions_no_outliers)
# Mostrar los resultados del modelo de regresión sin outliers
summary(regression_model_no_ATIPICOS)##
## Call:
## lm(formula = CO2 ~ GDP + perCapita, data = emissions_no_outliers)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -130.88 -63.84 -32.27 16.79 334.38
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.233e+02 7.202e+01 3.101 0.00588 **
## GDP 4.912e-04 6.989e-05 7.028 1.09e-06 ***
## perCapita -8.525e-03 4.114e-03 -2.072 0.05209 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 121.4 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7225, Adjusted R-squared: 0.6933
## F-statistic: 24.73 on 2 and 19 DF, p-value: 5.142e-062.6. La base de datos MASS posee la siguiente base de datos: “anorexia” que contiene el cambio de peso en pacientes femeninas la cual posee 72 filas y 3 columnas.
- ¿Que Tipo de tratamiento más efectivo?
anorexia = MASS::anorexia
mean_anorexia <- aggregate(anorexia[,2:length(anorexia)], by=list(anorexia$Treat), FUN = mean)
mean_anorexia["diferencia"] <- mean_anorexia$Postwt - mean_anorexia$Prewt
mean_anorexia[mean_anorexia$diferencia == max(mean_anorexia$diferencia),]## Group.1 Prewt Postwt diferencia
## 3 FT 83.22941 90.49412 7.264706- ¿Cuantos pacientes ganaron y cuantos perdieron peso?
# Contar cuántos pacientes ganaron peso
ganaron_peso = sum(anorexia$Postwt > anorexia$Prewt)
# Contar cuántos pacientes perdieron peso
perdieron_peso = sum(anorexia$Postwt < anorexia$Prewt)
# Imprimir los resultados
cat("Pacientes que ganaron peso:", ganaron_peso, "\n")## Pacientes que ganaron peso: 42cat("Pacientes que perdieron peso:", perdieron_peso, "\n")## Pacientes que perdieron peso: 29- Grafique el punto b de forma adecuada.
pre_post_wt = c(ganaron_peso, perdieron_peso)
barplot(pre_post_wt, col = c("violet", "blue"),
main = "Pacientes que Ganaron y Perdieron Peso",
xlab = "Categoría", ylab = "Número de Pacientes")
legend("topright", legend = c(paste("Ganaron peso: ",ganaron_peso),paste("Perdieron peso: ",perdieron_peso)),
fill = c("violet","blue"))
2.7. La base de datos MASS posee la siguiente base de datos: “Melanoma” que contiene 205 pacientes con melanomas y 7 columnas.
- Obtenga el número de fallecidos por Melanoma y otras causas.
melanoma = MASS::Melanoma
length(melanoma[melanoma$status == 1 | melanoma$status == 3,"status"])## [1] 71- Determine la presencia y ausencia de Melanoma.
colors.stat = c("lightblue","orange","purple")
pie(table(melanoma$status),labels = c(nrow(melanoma[melanoma$status==1,]),nrow(melanoma[melanoma$status==2,]),
nrow(melanoma[melanoma$status==3,])),main = "Presencia y ausencia de Melanoma", col = colors.stat)
legend("topleft",c(paste(1,": Muerto/melanoma"),paste(2,": Vivo"),paste(3,": Muerto/otras causas")),fill = colors.stat)
- ¿Que Relación entre tamaño de tumor y muerte?
# Asigna el conjunto de datos "Melanoma" a una nueva variable "melanoma1"
melanoma1 = melanoma
# Encuentra las posiciones de las personas fallecidas (status = 1)
posiciones_fallecidos = which(melanoma1$status == 1)
# Encuentra las posiciones de las personas vivas (status = 2)
posiciones_vivos = which(melanoma1$status == 2)
# Encuentra las posiciones de las personas fallecidas por otras causas (status = 3)
posiciones_fallecidos_otras_causas = which(melanoma1$status == 3)
# Reagrupa a las personas que murieron por Melanoma u otras causas con valor 1 y a las que no murieron con valor 0.
# Esto se hace para calcular la correlación entre la muerte y el grosor del tumor.
melanoma1$status = replace(melanoma1$status, posiciones_fallecidos_otras_causas, 1)
melanoma1$status = replace(melanoma1$status, posiciones_vivos, 0)
# Calcula la correlación entre el grosor del tumor y el estado del paciente
correlacion = round(cor(melanoma1$thickness, melanoma1$status),3)
cat("Correlación entre el tamaño del tumor y el estado del paciente:", correlacion)## Correlación entre el tamaño del tumor y el estado del paciente: 0.314- Grafique el punto b de forma adecuada.
# Crear un diagrama de cajas
boxplot(thickness ~ status, data = melanoma1,
xlab = "Estado del Paciente", ylab = "Grosor del Tumor",
main = "Grosor del Tumor entre Fallecidos por Melanoma y No Fallecidos",
col = c("yellow", "pink"))
# Agregar etiquetas a las cajas
text(1, median(melanoma1$thickness[melanoma1$status == 1]), labels = "Fallecidos", pos = 4, col = "black")
text(2, median(melanoma1$thickness[melanoma1$status == 0]), labels = "No Fallecidos", pos = 4, col = "yellow")
2.8. La base de datos UsingR posee la siguiente base de datos: “babyboom” que contiene la estadística de nacimiento de 44 bebes en un periodo de 24 horas con peso y sexo, con 4 columnas.
- ¿Cual es el número de niños y niñas?
babyboom = UsingR::babyboom
table(babyboom$gender)##
## girl boy
## 18 26- ¿Cual es la cantidad de niños nacidos en las primeras 12h?
# Filtra las filas donde los bebés nacieron en las primeras 12 horas
babyboom[babyboom$clock.time<= 720,] ## clock.time gender wt running.time
## 1 5 girl 3837 5
## 2 104 girl 3334 64
## 3 118 boy 3554 78
## 4 155 boy 3838 115
## 5 257 boy 3625 177
## 6 405 girl 2208 245
## 7 407 girl 1745 247
## 8 422 boy 2846 262
## 9 431 boy 3166 271
## 10 708 boy 3520 428primeros_nacidos = nrow(babyboom[babyboom$clock.time<720,])
print(primeros_nacidos)## [1] 10- ¿Cuantos niños nacieron por debajo de 3000gr?
nacidos.bajo3000= nrow(babyboom[babyboom$gender=='boy' & babyboom$wt<3000,])
nacidos.bajo3000## [1] 4- ¿Relación entre peso por debajo de 3000gr y sexo?
relacion.peso.sexo=table(babyboom$wt<3000,babyboom$gender)
print("La relación entre el peso por debajo de 3000 y el sexo es")## [1] "La relación entre el peso por debajo de 3000 y el sexo es"relacion.peso.sexo##
## girl boy
## FALSE 13 22
## TRUE 5 4- ¿Grafique el promedio de pesos total, de niños y de niñas de forma adecuada?
peso.girl.mean = round((mean(babyboom$gender == "girl") * 100), 2)
peso.boy.mean = round((mean(babyboom$gender == "boy") * 100), 2)
# Crear un vector con los promedios de peso
pesos = c(peso.girl.mean, peso.boy.mean)
# Crear un vector con las etiquetas
etiquetas = c("Niñas", "Niños")
# Crear un gráfico de barras
barplot(pesos, names.arg = etiquetas, col = c("purple", "yellow"),
main = "Promedio de pesos de Niñas y Niños en Babyboom",
ylab = "Peso", ylim = c(0, 80))
# Agregar valores encima de las barras
text(1:2, pesos, labels = paste(pesos, "kg"), pos = 3, cex = 0.8, col = "gray")
2.9. La base de datos UsingR posee la siguiente base de datos: “Aids2” que contiene la estadística de 2843 pacientes con sida con 4 columnas.
- Determine en número de contagios por estado.
Aids2 = MASS::Aids2
Other = sum(Aids2$state=="Other")
NSW = sum(Aids2$state=="NSW")
QLD = sum(Aids2$state=="QLD")
VIC = sum(Aids2$state=="VIC")
cat("Numero de contagios en Other :",Other)## Numero de contagios en Other : 249cat("Numero de contagios en NSW :",NSW)## Numero de contagios en NSW : 1780cat("Numero de contagios en QLD :",QLD)## Numero de contagios en QLD : 226cat("Numero de contagios en VIC :",VIC)## Numero de contagios en VIC : 588- ¿Cuanto es el número de fallecidos?
fallecidos = sum(Aids2$status == "D")
cat("Número de fallecidos:", fallecidos)## Número de fallecidos: 1761- ¿Cual es la relación entre sexo y tipo de transmisión?
relacion.sexo.transmición=table(Aids2$sex,Aids2$T.categ)
print(relacion.sexo.transmición)##
## hs hsid id het haem blood mother other
## F 1 0 20 20 0 37 4 7
## M 2464 72 28 21 46 57 3 63- ¿Grafique de forma adecuada los tipos de transmisión?
plot(main = "Tipos de transmición", Aids2$T.categ, col = c("purple", "pink", "red", "blue", "green", "brown", "cyan", "magenta"), ylim = c(0, 3000))
2.10. La base de datos UsingR posee la siguiente base de datos: “crime” que contiene la tasa de crímenes de 50 estados de los E.E.U.U en los años 1983 y 1993, posee 3 columnas: Estado (no marcado), y1983, y1993. Se requiere un informe con los siguientes puntos.
- La tasa total en 1993 fue mayor o menor que en 1983.
crime = UsingR::crime
promedio.1983 = mean(crime$y1983)
promedio.1993 = mean(crime$y1993)
if (promedio.1993 > promedio.1983) {
print("La tasa en 1993 fue mayor")
} else {
print("La tasa en 1993 fue menor")
}## [1] "La tasa en 1993 fue mayor"- Qué estado presenta la mayor tasa de crímenes en cada año.
crime[crime$y1983 == max(crime$y1983),]## y1983 y1993
## DC 1985.4 2832.8crime[crime$y1983 == max(crime$y1983),]## y1983 y1993
## DC 1985.4 2832.8- Que estado presenta la mayor tasa de crimen acumulado en ambos anos.
crime["acumulado"] <- crime$y1983 + crime$y1993
crime[crime$acumulado == max(crime$acumulado),]## y1983 y1993 acumulado
## DC 1985.4 2832.8 4818.2- Gráfica el punto b de forma adecuada.
library(ggplot2)
ggplot(crime, aes(y=acumulado,x=row.names(crime)))+geom_bar(position="stack", stat="identity")