Taller # 4
Mayra Gonzalez Montoya
2024-05-01
#PREGUNTA 2.1
#Librerias
library(UsingR)## Warning: package 'UsingR' was built under R version 4.3.3## Loading required package: MASS## Warning: package 'MASS' was built under R version 4.3.3## Loading required package: HistData## Warning: package 'HistData' was built under R version 4.3.3## Loading required package: Hmisc## Warning: package 'Hmisc' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, unitslibrary(MASS)
library(ggplot2)- ¿Cuantos conjuntos de datos de trabajo contiene el paquete?
data()
data(package = "UsingR")
packageDescription("UsingR")## Package: UsingR
## Version: 2.0-7
## Title: Data Sets, Etc. for the Text "Using R for Introductory
## Statistics", Second Edition
## Author: John Verzani <verzani@math.csi.cuny.edu>
## Maintainer: John Verzani <verzani@math.csi.cuny.edu>
## Description: A collection of data sets to accompany the textbook "Using
## R for Introductory Statistics," second edition.
## Depends: R (>= 2.15.0), MASS, HistData, Hmisc
## Suggests: zoo, ggplot2, vcd, lubridate, aplpack
## License: GPL (>= 2)
## LazyData: TRUE
## NeedsCompilation: no
## Packaged: 2022-01-10 19:16:26 UTC; jverzani
## Repository: CRAN
## Date/Publication: 2022-01-11 09:52:45 UTC
## Built: R 4.3.3; ; 2024-04-23 02:58:42 UTC; windows
##
## -- File: C:/Users/Home/AppData/Local/R/win-library/4.3/UsingR/Meta/package.rds- Representa gráficamente los datos contenidos en los conjuntos de datos (“datasets”) bumpers, firstchi, math con un histograma y/o un boxplot.
data("bumpers")
hist(bumpers, main="Histograma de Bumpers", xlab="Valores", ylab="Frecuencia", col="pink")
boxplot(bumpers, main="Boxplot de bumpers", ylab="Valores", col = "lightpink")
data("firstchi")
hist(firstchi, main="Histograma de firstchi", xlab="Valores", ylab="Frecuencia", col="purple")
boxplot(firstchi, main="Boxplot de firstchi", ylab="Valores", col = "purple")
data("math")
hist(math, main="Histograma de firstchi", xlab="Valores", ylab="Frecuencia", col="red")
boxplot(math, main="Boxplot de firstchi", ylab="Valores", col = "red")
- 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? #FALTA
print("media de bumpers")## [1] "media de bumpers"mean(bumpers)## [1] 2122.478print("mediana de bumpers")## [1] "mediana de bumpers"median(bumpers)## [1] 2129print("desviacion estandar de bumpers")## [1] "desviacion estandar de bumpers"sd(bumpers)## [1] 798.4574print("media de firstchi")## [1] "media de firstchi"mean(firstchi)## [1] 23.97701print("mediana de firstchi")## [1] "mediana de firstchi"median(firstchi)## [1] 23print("desviacion estandar de firstchi")## [1] "desviacion estandar de firstchi"sd(firstchi)## [1] 6.254258print("media de math")## [1] "media de math"mean(math)## [1] 54.9print("mediana de math")## [1] "mediana de math"median(math)## [1] 54print("desviacion estandar de math")## [1] "desviacion estandar de math"sd(math)## [1] 9.746264#PREGUNTA 2.2
El conjunto de datos brightness contiene información sobre el brillo de 963 estrellas.
data(brightness)- Representa estos datos mediante un histograma y un gráfico de densidad superpuesto.
hist(brightness, probability = TRUE, col = "green")
lines(density(brightness), col="yellow", lwd=3)
- Representa gráficamente estos datos mediante un diagrama de caja (boxplot). ¿Dirias que los datos presentan “outliers”? Cuál es el segundo menor outlier?
outlier = boxplot(brightness,col="brown")$out
min_outlier = sort(outlier, decreasing = FALSE)
print("Datos outlier en orden ascendente")## [1] "Datos outlier en orden ascendente"print(min_outlier)## [1] 2.07 2.28 3.88 4.37 4.55 4.61 4.78 4.89 4.99 5.01 5.04 5.13
## [13] 5.24 5.29 5.41 5.42 5.53 5.54 5.55 11.28 11.55 11.55 11.55 11.63
## [25] 11.65 11.67 11.71 11.73 11.79 11.80 11.99 12.04 12.04 12.14 12.17 12.19
## [37] 12.31 12.43seg_min = min_outlier[2]
print("Datos del
Segundo menor outlier")## [1] "Datos del \n Segundo menor outlier"print(seg_min)## [1] 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.
quantile(brightness)## 0% 25% 50% 75% 100%
## 2.0700 7.7025 8.5000 9.1300 12.4300brightness.sin=brightness[brightness > 7.702 & brightness < 9.130]
boxplot(brightness.sin, main="Brightness nuevo", col = "blue")
#PREGUNTA 2.3
2.3. El paquete MASS contiene la base de datos UScereal con información relativa a desayunos con cereales.
data(UScereal)- ¿Cuál es el tipo de datos de cada variable?
data("UScereal")
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 ...- Utiliza los datos de cereales para investigar algunas asociaciones entre sus variables:
- La relación entre manufacturer y shelf.
print(" relación entre manufacturer y shelf.")## [1] " relación entre manufacturer y shelf."table(UScereal$mfr,UScereal$shelf)##
## 1 2 3
## G 6 7 9
## K 4 7 10
## N 2 0 1
## P 2 1 6
## Q 0 3 2
## R 4 0 1- La relación entre fat y vitamins.
print(" relación entre fat y vitamins")## [1] " relación entre fat y vitamins"table(UScereal$fat, UScereal$vitamins)##
## 100% enriched none
## 0 1 18 3
## 0.6666667 0 1 0
## 1 3 7 0
## 1.1363636 0 1 0
## 1.3333333 1 8 0
## 1.4925373 0 4 0
## 1.6 0 1 0
## 2 0 2 0
## 2.6666667 0 3 0
## 2.9850746 0 4 0
## 3.030303 0 2 0
## 4 0 4 0
## 6 0 1 0
## 9.0909091 0 1 0- La relación entre fat y shelf.
print(" relación entre fat y shelf ")## [1] " relación entre fat y shelf "table(UScereal$fat, UScereal$shelf)##
## 1 2 3
## 0 10 3 9
## 0.6666667 0 1 0
## 1 2 5 3
## 1.1363636 0 0 1
## 1.3333333 2 4 3
## 1.4925373 2 1 1
## 1.6 1 0 0
## 2 0 1 1
## 2.6666667 1 1 1
## 2.9850746 0 1 3
## 3.030303 0 0 2
## 4 0 1 3
## 6 0 0 1
## 9.0909091 0 0 1- La relación entre carbohydrates y sugars.
print(" La relación entre carbohydrates y sugars ")## [1] " La relación entre carbohydrates y sugars "table(UScereal$carbo, UScereal$sugars)##
## 0 0.8 1.769912 2 3 4 4.477612 5.681818 6 6.666667 7.462687 8.270677
## 10.52632 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 12.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 13 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 13.6 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 14 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 14.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 15.15152 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 16 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
## 16.41791 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 17.04545 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 17.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.91045 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 18.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 19.40299 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 20 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 20.35398 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 20.89552 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 21 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0
## 21.21212 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 21.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 22 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
## 22.38806 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 25.37313 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 26.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 28 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 28.35821 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 29.85075 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 31.34328 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 39.39394 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 68 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## 8.75 8.955224 10.447761 10.666667 11 12 12.121212 13 13.333333
## 10.52632 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 11 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 12 0 0 0 0 1 1 0 2 0
## 12.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 13 0 0 0 0 0 2 0 0 0
## 13.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 14 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 14.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15.15152 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 16.41791 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.04545 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.33333 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 17.5 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.91045 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 18.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 19.40299 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 20 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 20.35398 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 20.89552 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 21.21212 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 21.33333 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 22.38806 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 24 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 25.37313 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 26.66667 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 28 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 28.35821 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 29.85075 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 30 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 31.34328 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 39.39394 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 68 0 0 0 0 0 1 0 0 0
##
## 13.432836 14 14.666667 14.925373 15.151515 16 17.045455 17.910448
## 10.52632 0 0 0 0 0 0 0 0
## 11 0 1 0 0 0 0 0 0
## 12 0 0 0 0 0 0 0 0
## 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0
## 13 0 0 0 0 0 0 0 0
## 13.6 0 0 0 0 0 0 0 0
## 14 0 0 0 0 0 0 0 0
## 14.66667 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15 0 1 0 0 0 0 0 0
## 15.15152 0 0 0 0 0 0 0 0
## 15.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 16 0 0 0 0 0 1 0 0
## 16.41791 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.04545 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.33333 0 0 0 0 0 1 0 0
## 17.5 0 0 0 0 0 0 0 0
## 17.91045 0 0 0 1 0 0 0 0
## 18.66667 0 0 1 0 0 1 0 0
## 19.40299 0 0 0 0 0 0 0 0
## 20 0 1 0 0 0 0 0 0
## 20.35398 0 0 0 0 0 0 0 0
## 20.89552 0 0 0 0 0 0 0 1
## 21 0 0 0 0 0 1 0 0
## 21.21212 0 0 0 0 1 0 0 0
## 21.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 22 0 0 0 0 0 0 0 0
## 22.38806 1 0 0 0 0 0 0 0
## 24 0 0 0 0 0 0 0 0
## 25.37313 0 0 0 0 0 0 0 0
## 26 0 1 0 0 0 0 0 0
## 26.66667 0 0 0 0 0 0 0 0
## 27 0 0 0 0 0 0 0 0
## 28 0 0 0 0 0 0 0 0
## 28.35821 0 0 0 0 0 0 0 0
## 29.85075 0 0 0 0 0 0 0 0
## 30 0 0 0 0 0 0 0 0
## 31.34328 0 0 0 0 0 0 0 0
## 39.39394 0 0 0 0 0 0 0 0
## 68 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## 18.181818 19.402985 20 20.895522
## 10.52632 0 0 0 0
## 11 0 0 0 0
## 12 0 0 1 0
## 12.5 0 0 0 0
## 13 0 0 0 0
## 13.6 0 0 0 0
## 14 0 0 0 0
## 14.66667 0 0 0 0
## 15 0 0 0 0
## 15.15152 1 0 0 0
## 15.33333 0 0 0 0
## 16 0 0 0 0
## 16.41791 0 0 0 1
## 17 0 0 0 0
## 17.04545 0 0 0 0
## 17.33333 0 0 0 0
## 17.5 0 0 0 0
## 17.91045 0 0 0 0
## 18.66667 0 0 0 0
## 19.40299 0 0 0 0
## 20 0 0 0 0
## 20.35398 0 0 0 0
## 20.89552 0 0 0 0
## 21 0 0 0 0
## 21.21212 0 0 0 0
## 21.33333 0 0 0 0
## 22 0 0 0 0
## 22.38806 0 0 0 0
## 24 0 0 0 0
## 25.37313 0 1 0 0
## 26 0 0 0 0
## 26.66667 0 0 0 0
## 27 0 0 1 0
## 28 0 0 0 0
## 28.35821 0 0 0 0
## 29.85075 0 0 0 0
## 30 0 0 0 0
## 31.34328 0 0 0 0
## 39.39394 0 0 0 0
## 68 0 0 0 0- La relación entre fibre y manufacturer.
print(" La relación entre fibre y manufacturer ")## [1] " La relación entre fibre y manufacturer "table(UScereal$fibre, UScereal$mfr)##
## G K N P Q R
## 0 9 2 0 3 2 2
## 1 0 7 0 0 1 0
## 1.333333 1 2 0 0 0 1
## 1.6 1 0 0 0 0 0
## 2 3 0 0 0 0 0
## 2.666667 2 1 0 0 0 0
## 2.985075 0 0 0 0 1 0
## 3 3 0 0 0 0 0
## 3.409091 0 0 0 1 0 0
## 3.75 0 1 0 0 0 0
## 4 2 1 0 0 1 0
## 4.477612 0 2 1 0 0 1
## 5 1 0 0 0 0 0
## 5.970149 0 0 1 0 0 1
## 6.666667 0 1 0 0 0 0
## 7.462687 0 1 0 2 0 0
## 8 0 1 0 0 0 0
## 8.955224 0 0 0 1 0 0
## 9.090909 0 0 0 1 0 0
## 12 0 0 0 1 0 0
## 27.272727 0 1 0 0 0 0
## 28 0 1 0 0 0 0
## 30.30303 0 0 1 0 0 0- La relación entre sodium y sugars.
print(" La relación entre sodium y sugars ")## [1] " La relación entre sodium y sugars "table(UScereal$sodium, UScereal$sugars)##
## 0 0.8 1.769912 2 3 4 4.477612 5.681818 6 6.666667 7.462687 8.270677
## 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 51.13636 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 93.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 125 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 135.33835 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 140 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 159.09091 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 173.33333 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 180 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 186.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 190 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 200 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
## 212.38938 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 220 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
## 223.8806 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 226.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 227.27273 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 230 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 232 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 238.80597 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 240 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 253.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 266.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 270 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 280 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 283.58209 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 290 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0
## 293.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 298.50746 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 313.43284 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 320 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 328.35821 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 333.33333 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 340 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 343.28358 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 358.20896 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 373.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 393.93939 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 680 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 787.87879 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## 8.75 8.955224 10.447761 10.666667 11 12 12.121212 13 13.333333
## 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
## 51.13636 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 90 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 93.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 125 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 135.33835 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 140 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 159.09091 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 173.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 180 0 0 0 0 0 1 0 2 0
## 186.66667 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 190 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 200 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 212.38938 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 220 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 223.8806 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 226.66667 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 227.27273 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 230 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 232 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 238.80597 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 240 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 253.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 266.66667 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 270 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 280 0 0 0 1 0 1 0 0 0
## 283.58209 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 290 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 293.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 298.50746 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 313.43284 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 320 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 328.35821 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 333.33333 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 340 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 343.28358 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 358.20896 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 373.33333 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 393.93939 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 680 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 787.87879 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## 13.432836 14 14.666667 14.925373 15.151515 16 17.045455 17.910448
## 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 51.13636 0 0 0 0 0 0 1 0
## 90 0 0 0 0 0 0 0 0
## 93.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 125 0 1 0 0 0 0 0 0
## 135.33835 0 0 0 0 0 0 0 0
## 140 0 0 0 0 0 0 0 0
## 159.09091 0 0 0 0 0 0 0 0
## 173.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 180 0 0 0 0 0 1 0 0
## 186.66667 0 0 0 0 0 0 0 0
## 190 0 1 0 0 0 0 0 0
## 200 0 0 0 0 0 0 0 0
## 212.38938 0 0 0 0 0 0 0 0
## 220 0 0 0 0 0 0 0 0
## 223.8806 0 0 0 0 0 0 0 0
## 226.66667 0 0 0 0 0 0 0 0
## 227.27273 0 0 0 0 0 0 0 0
## 230 0 0 0 0 0 0 0 0
## 232 0 0 0 0 0 0 0 0
## 238.80597 0 0 0 1 0 0 0 0
## 240 0 0 0 0 0 0 0 0
## 253.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 266.66667 0 0 1 0 0 0 0 0
## 270 0 0 0 0 0 0 0 0
## 280 0 2 0 0 0 2 0 0
## 283.58209 1 0 0 0 0 0 0 0
## 290 0 0 0 0 0 0 0 0
## 293.33333 0 0 0 0 0 1 0 0
## 298.50746 0 0 0 0 0 0 0 0
## 313.43284 0 0 0 0 0 0 0 0
## 320 0 0 0 0 0 0 0 0
## 328.35821 0 0 0 0 0 0 0 0
## 333.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 340 0 0 0 0 0 0 0 0
## 343.28358 0 0 0 0 0 0 0 0
## 358.20896 0 0 0 0 0 0 0 1
## 373.33333 0 0 0 0 0 0 0 0
## 393.93939 0 0 0 0 0 0 0 0
## 680 0 0 0 0 0 0 0 0
## 787.87879 0 0 0 0 1 0 0 0
##
## 18.181818 19.402985 20 20.895522
## 0 0 0 0 0
## 51.13636 0 0 0 0
## 90 0 0 0 0
## 93.33333 0 0 1 0
## 125 0 0 0 0
## 135.33835 0 0 0 0
## 140 0 0 0 0
## 159.09091 0 0 0 0
## 173.33333 0 0 0 0
## 180 0 0 0 0
## 186.66667 0 0 0 0
## 190 0 0 0 0
## 200 0 0 0 0
## 212.38938 0 0 0 0
## 220 0 0 0 0
## 223.8806 0 1 0 0
## 226.66667 0 0 0 0
## 227.27273 0 0 0 0
## 230 0 0 0 0
## 232 0 0 0 0
## 238.80597 0 0 0 0
## 240 0 0 0 0
## 253.33333 0 0 0 0
## 266.66667 0 0 0 0
## 270 0 0 0 0
## 280 0 0 0 0
## 283.58209 0 0 0 0
## 290 0 0 0 0
## 293.33333 0 0 0 0
## 298.50746 0 0 0 1
## 313.43284 0 0 0 0
## 320 0 0 0 0
## 328.35821 0 0 0 0
## 333.33333 0 0 0 0
## 340 0 0 1 0
## 343.28358 0 0 0 0
## 358.20896 0 0 0 0
## 373.33333 0 0 0 0
## 393.93939 1 0 0 0
## 680 0 0 0 0
## 787.87879 0 0 0 0#PREGUNTA 2.4 El conjunto de datos mammals contiene datos sobre la relación entre peso corporal y peso del cerebro.
data("mammals")- ¿Cuál es la correlación lineal entre estas variables?
print("correlación lineal entre Body y Brain")## [1] "correlación lineal entre Body y Brain"cor(mammals$body, mammals$brain)## [1] 0.9341638- Representa los datos mediante la instrucción plot
plot(mammals, main="Mammals", col = "#7FFFD4")
- Transforma los datos mediante la función log y repite el estudio. ¿Cómo cambian los resultados?
datos_trans_cor=cor(log(mammals$body), log(mammals$brain))
print("Datos transformados mediante la función log ")## [1] "Datos transformados mediante la función log "print(datos_trans_cor)## [1] 0.9595748plot(log(mammals), main="Mammals con funcion Log", col = "orange")
#PREGUNTA 2.5. Enlaza la base de datos emissions del paquete UsingR.
data(emissions)
head(emissions)## 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- Estudia la relación entre las variables GDP (Gross Domestic Product), perCapita (pues eso) y CO2 (Emisiones de CO2) de cada pais.
correlation_emissions= cor(emissions[, c("GDP", "perCapita", "CO2")])
print(correlation_emissions)## GDP perCapita CO2
## GDP 1.0000000 0.4325303 0.9501753
## perCapita 0.4325303 1.0000000 0.2757962
## CO2 0.9501753 0.2757962 1.0000000pairs(emissions)
- Construye un modelo de regresión para predecir las emisiones de CO2 a partir de cada una de las variables.
model_regre = lm(emissions$CO2 ~ emissions$GDP + emissions$perCapita, data = emissions)
summary(model_regre)##
## Call:
## lm(formula = emissions$CO2 ~ emissions$GDP + emissions$perCapita,
## data = emissions)
##
## 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 *
## emissions$GDP 8.406e-04 5.198e-05 16.172 4.68e-14 ***
## emissions$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-13plot(emissions$GDP+emissions$perCapita,emissions$CO2)
abline(model_regre,col = "black")## Warning in abline(model_regre, col = "black"): only using the first two of 3
## regression coefficients
prediccion_CO2 = predict(model_regre)
plot(emissions$GDP+emissions$perCapita,prediccion_CO2,col = "red")
- Identifica los outliers y prueba de ajustar el modelo de nuevo sin ellos.
boxplot(emissions)
#sin outliers
quantile(emissions$CO2)## 0% 25% 50% 75% 100%
## 54.0 77.0 200.0 547.5 6750.0CO2_sin_out = emissions$CO2[emissions$CO2 > 77.0 & emissions$CO2 < 547.5]
boxplot(CO2_sin_out,main="Modelo de nuevo sin outliers",col = "green")
#PREGUNTA 2.6. La base de datos MASS posee la siguiente base de datos:
“anorexia” que contiene el cambio de peso en pacientes femeninas la cual
posee 72 filas y 3 columnas.
data("anorexia")
head(anorexia)## Treat Prewt Postwt
## 1 Cont 80.7 80.2
## 2 Cont 89.4 80.1
## 3 Cont 91.8 86.4
## 4 Cont 74.0 86.3
## 5 Cont 78.1 76.1
## 6 Cont 88.3 78.1- ¿Que Tipo de tratamiento más efectivo?
mean_anorexia = aggregate(anorexia[,2:length(anorexia)], by = list(anorexia$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 7.264706hist(anorexia)
- ¿Cuantos pacientes ganaron y cuantos perdieron peso?
anorexia["diferencia"]=anorexia$Postwt - anorexia$Prewt
ganaron_peso=length(anorexia[anorexia$diferencia > 0,"diferencia"])
print("Ganaron_peso:")## [1] "Ganaron_peso:"print(ganaron_peso)## [1] 42perdieron_peso=length(anorexia[anorexia$diferencia < 0,"diferencia"])
print("Perdieron_peso:")## [1] "Perdieron_peso:"print(perdieron_peso)## [1] 29- Grafique el punto b de forma adecuada
barplot(c(ganaron_peso,perdieron_peso), main = "Ganancia y Perdida de peso", ylab = "No. Personas", col = c("yellow","orange"))
legend("topright", legend = c(paste("Ganaron peso"),paste("Perdieron peso")),fill = c("yellow","orange"))
#PREGUNTA 2.7 La base de datos MASS posee la siguiente base de datos:
“Melanoma” que contiene 205 pacientes con melanomas y 7 columnas.
data(Melanoma)
head(Melanoma)## time status sex age year thickness ulcer
## 1 10 3 1 76 1972 6.76 1
## 2 30 3 1 56 1968 0.65 0
## 3 35 2 1 41 1977 1.34 0
## 4 99 3 0 71 1968 2.90 0
## 5 185 1 1 52 1965 12.08 1
## 6 204 1 1 28 1971 4.84 1- Obtenga el número de fallecidos por Melanoma y otras causas.
#status == 1 muertas por melanoma
#status == 2 muertas por otras causas
# a, Fallecidos por Melanoma y otras
fallecidos= length(Melanoma[Melanoma$status == 1 | Melanoma$status == 3,"status"])
print(" fallecidos por Melanoma y otras causas:")## [1] " fallecidos por Melanoma y otras causas:"print(fallecidos)## [1] 71- Determine la presencia y ausencia de Melanoma.
print("Presencia y ausencia de Melanoma")## [1] "Presencia y ausencia de Melanoma"table(Melanoma[,"ulcer"])##
## 0 1
## 115 90- ¿Que Relación entre tamaño de tumor y muerte?
print("Relación entre tamaño de tumor y muerte")## [1] "Relación entre tamaño de tumor y muerte"table(Melanoma$thickness, Melanoma$status)##
## 1 2 3
## 0.1 0 1 0
## 0.16 0 6 1
## 0.24 0 1 0
## 0.32 1 5 0
## 0.48 0 4 0
## 0.58 0 1 0
## 0.64 0 4 0
## 0.65 0 8 2
## 0.81 3 8 0
## 0.97 2 9 0
## 1.03 0 1 0
## 1.13 0 4 0
## 1.29 0 14 2
## 1.34 1 1 0
## 1.37 0 1 0
## 1.45 0 2 1
## 1.53 0 1 0
## 1.62 3 8 1
## 1.76 1 0 0
## 1.78 0 2 0
## 1.94 2 8 0
## 2.1 1 2 0
## 2.24 1 0 0
## 2.26 3 2 0
## 2.34 1 0 0
## 2.42 1 0 0
## 2.58 3 6 0
## 2.74 0 1 0
## 2.9 0 2 1
## 3.06 1 1 0
## 3.22 2 7 1
## 3.54 5 3 0
## 3.56 1 0 0
## 3.87 3 3 0
## 4.04 1 0 0
## 4.09 0 1 0
## 4.19 2 0 0
## 4.51 1 0 0
## 4.82 0 1 0
## 4.83 1 1 0
## 4.84 3 1 1
## 5.16 2 1 0
## 5.48 1 1 0
## 5.64 0 1 0
## 5.8 2 0 0
## 6.12 0 1 1
## 6.44 1 0 0
## 6.76 0 0 1
## 7.06 1 1 0
## 7.09 0 2 0
## 7.41 1 0 0
## 7.73 1 1 0
## 7.89 0 1 0
## 8.06 0 1 0
## 8.38 0 1 0
## 8.54 0 0 1
## 9.66 0 1 0
## 12.08 1 0 0
## 12.24 0 1 0
## 12.56 0 0 1
## 12.88 1 1 0
## 13.85 1 0 0
## 14.66 1 0 0
## 17.42 1 0 0- Grafique el punto b de forma adecuada.
result=aggregate(Melanoma[,"ulcer"], by=list(Melanoma[,"ulcer"]), FUN=length)
presencia=length(Melanoma[Melanoma$ulcer == 1,"ulcer"])
ausencia=length(Melanoma[Melanoma$ulcer == 0,"ulcer"])
barplot(c(presencia, ausencia),ylab = "Numero de Personas", col = c("gray","gold"), legend.text = c("Presencia","Ausencia"), main = "Presencia y Ausencia de melanoma")
#PREGUNTA 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.
data(babyboom)
head(babyboom)## 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- ¿Cual es el número de niños y niñas?
aggregate(babyboom[,"gender"], by = list(babyboom[,"gender"]), FUN = length)## Group.1 x
## 1 girl 18
## 2 boy 26- ¿Cual es la cantidad de niños nacidos en las primeras 12h?
babyboom[(babyboom$clock.time / 60) <= 12,]## clock.time gender wt running.time
## 1 5 girl 3837 5
## 2 104 girl 3334 64
## 3 118 boy 3554 78
## 4 155 boy 3838 115
## 5 257 boy 3625 177
## 6 405 girl 2208 245
## 7 407 girl 1745 247
## 8 422 boy 2846 262
## 9 431 boy 3166 271
## 10 708 boy 3520 428nacido_12h=length(babyboom[(babyboom$clock.time / 60) <= 12,"gender"])
print("cantidad de niños nacidos en las primeras 12h")## [1] "cantidad de niños nacidos en las primeras 12h"print(nacido_12h)## [1] 10- ¿Cuantos niños nacieron por debajo de 3000gr?
babyboom[babyboom$wt < 3000,]## clock.time gender wt running.time
## 6 405 girl 2208 245
## 7 407 girl 1745 247
## 8 422 boy 2846 262
## 13 814 girl 2576 494
## 18 1133 boy 2902 693
## 19 1209 boy 2635 729
## 29 1742 girl 2184 1062
## 31 1825 girl 2383 1105
## 40 2104 boy 2121 1264- ¿Relación entre peso por debajo de 3000gr y sexo?
genders= babyboom[babyboom$wt < 3000,]
table(genders$gender,genders$wt)##
## 1745 2121 2184 2208 2383 2576 2635 2846 2902
## girl 1 0 1 1 1 1 0 0 0
## boy 0 1 0 0 0 0 1 1 1- ¿Grafique el promedio de pesos total, de niños y de niñas de forma adecuada?
prom_niños = mean(babyboom$wt[babyboom$gender == "boy"])
print("promedio de pesos total de niños")## [1] "promedio de pesos total de niños"print(prom_niños)## [1] 3375.308prome_niñas = mean(babyboom$wt[babyboom$gender == "girl"])
print("promedio de pesos total de niñas")## [1] "promedio de pesos total de niñas"print(prome_niñas)## [1] 3132.444barplot(c(prom_niños, prome_niñas), main = "Promedio de peso de niñas y niños", names.arg=c("Niño", "Niña"), col=c("blue","pink"), ylab="Peso promedio", xlab="Sexo", las=1, ylim=c(0,3500))
#PREGUNTA 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.
data(Aids2)
head(Aids2)## state sex diag death status T.categ age
## 1 NSW M 10905 11081 D hs 35
## 2 NSW M 11029 11096 D hs 53
## 3 NSW M 9551 9983 D hs 42
## 4 NSW M 9577 9654 D haem 44
## 5 NSW M 10015 10290 D hs 39
## 6 NSW M 9971 10344 D hs 36- Determine en número de contagios por estado.
aggregate(Aids2$state, by=list(Aids2[,"state"]), FUN=length)## Group.1 x
## 1 NSW 1780
## 2 Other 249
## 3 QLD 226
## 4 VIC 588- ¿Cuanto es el número de fallecidos?
totalMuertos=Aids2[Aids2$status == "D",]
length(totalMuertos$state)## [1] 1761- ¿Cual es la relación entre sexo y tipo de transmisión?
table(Aids2$sex, Aids2$T.categ)##
## hs hsid id het haem blood mother other
## F 1 0 20 20 0 37 4 7
## M 2464 72 28 21 46 57 3 63- ¿Grafique de forma adecuada los tipos de transmisión?
tipos_trans= table(Aids2$T.categ)
barplot(tipos_trans, main = "Tipos de contagio", col = c("purple","red","green","pink","yellow","brown","blue","black"), ylab = "No. Personas", ylim = c(0,2500))
#PREGUNTA 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.
data(crime)
head(crime)## y1983 y1993
## Alabama 416.0 871.7
## Alaska 613.8 660.5
## Arizona 494.2 670.8
## Arkansas 297.7 576.5
## California 772.6 1119.7
## Colorado 476.4 578.8- La tasa total en 1993 fue mayor o menor que en 1983.
tasa_ochentaytres=mean(crime$y1983)
print("tasa total en 1983")## [1] "tasa total en 1983"print(tasa_ochentaytres)## [1] 437.5196tasa_noventaytres=mean(crime$y1993)
print("tasa total en 1993")## [1] "tasa total en 1993"print(tasa_noventaytres)## [1] 606.8294#r/fue mayor- Qué estado presenta la mayor tasa de crímenes en cada año.
crime[crime$y1993 == max(crime$y1993),]## y1983 y1993
## DC 1985.4 2832.8#r/El estado DC tiene mayor de crímenes en cada año- 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#r/en ambos lados el estado DC tiene la mayor tasa de crimenes- Gráfica el punto b de forma adecuada.
ochentaytres = round(sum(crime$y1983))
noventaytres = round(sum(crime$y1993))
anos = c("ochentaytres","noventaytres")
datos = c(ochentaytres,noventaytres)
pie(datos, anos, main = "Mayor tasa de crímenes por año")