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La base de datos de Toyota Corolla describe el comportamiento de 10 atributos y 1464 registros. Se descargo de Kaggle https://www.kaggle.com/datasets/tolgahancepel/toyota-corolla

Importacion de la base de datos

La base de datos esta en formato csv y fue importado a Rstudio. Adicionalmente se realizo un summary de cada variable

BD<- read.csv("D:/BA Diplomado/ToyotaCorolla2.csv")
summary(BD)
##      Price            Age              KM           FuelType        
##  Min.   : 4350   Min.   : 1.00   Min.   :     1   Length:1436       
##  1st Qu.: 8450   1st Qu.:44.00   1st Qu.: 43000   Class :character  
##  Median : 9900   Median :61.00   Median : 63390   Mode  :character  
##  Mean   :10731   Mean   :55.95   Mean   : 68533                     
##  3rd Qu.:11950   3rd Qu.:70.00   3rd Qu.: 87021                     
##  Max.   :32500   Max.   :80.00   Max.   :243000                     
##        HP           MetColor        Automatic             CC      
##  Min.   : 69.0   Min.   :0.0000   Min.   :0.00000   Min.   :1300  
##  1st Qu.: 90.0   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:1400  
##  Median :110.0   Median :1.0000   Median :0.00000   Median :1600  
##  Mean   :101.5   Mean   :0.6748   Mean   :0.05571   Mean   :1567  
##  3rd Qu.:110.0   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:1600  
##  Max.   :192.0   Max.   :1.0000   Max.   :1.00000   Max.   :2000  
##      Doors           Weight    
##  Min.   :2.000   Min.   :1000  
##  1st Qu.:3.000   1st Qu.:1040  
##  Median :4.000   Median :1070  
##  Mean   :4.033   Mean   :1072  
##  3rd Qu.:5.000   3rd Qu.:1085  
##  Max.   :5.000   Max.   :1615

Grafico de las variables

A continuacion se realizara una funcion para poder evaluar cada atributo de

BDN <- NULL
BDC <- NULL
dimension <-dim(BD)
par(mfrow=c(2,dimension[2]/2))

#############################################################################
###################### exploracion de los datos #############################
for(j in 1:dimension[2]) {
  if(is.numeric(BD[,j]) == "TRUE") {
    texto <- paste('analisis del atributo  ',colnames(BD)[j])
    hist(BD[,j],col=j, main = texto)
  } else {    
    texto <- paste('analisis del atributo  ',colnames(BD)[j])
    pie(table(BD[,j]), main = texto)
  }
}

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.