Calcula los valores numéricos aproximados de
\[\frac{0.3*0.15}{0.3*0.15+0.2*0.8+0.5*0.12} , \frac{5^{6}}{6!}e^{-5} \ y \ (\frac{20}{7})0.4^{7}0.6^{13} \]
#Operacion 1
x1 = (0.3*0.15)/(0.3*0.15+0.2*0.8+0.5*0.12)
x1
## [1] 0.1698113
#Operacion 2
e= exp(1)
n<-6
factorial_6 <- factorial(n)
x2 = ( (5**6) / factorial_6 )*(e**-5)
x2
## [1] 0.1462228
#Operacion 3
n1 = (20/7)
n2 = 0.4**7
n3 = 0.6**13
x3 = n1*n2*n3
x3
## [1] 6.113897e-06
\[sol: \ 0.1698113, 0.1462228 \ y \ 0.1658823 \]
El vector alumnos representa los nombres de una serie de alumnos. Crear el vector alumnos con 20 nombres ___ 1. Visualízalo en pantalla 2. ¿Cuántas componentes tiene el vector alumnos? 3. ¿En qué posiciones del vector alumnos está la letra ‘A’?
alumnos <- c("Andrés","José","Luis","Pedro","A","Pablo",
"Lucas","Mateo","Santiago","Daniel","Leonardo","Valentina","Isabella","Sofía",
"Camila","Martina","Emilia","Victoria","Andrea","Leonidas")
#visualización de los elementos
alumnos
## [1] "Andrés" "José" "Luis" "Pedro" "A" "Pablo"
## [7] "Lucas" "Mateo" "Santiago" "Daniel" "Leonardo" "Valentina"
## [13] "Isabella" "Sofía" "Camila" "Martina" "Emilia" "Victoria"
## [19] "Andrea" "Leonidas"
#componentes del vector
length(alumnos)
## [1] 20
#posición de la letra "A"
pos <- which(alumnos=="A")
pos
## [1] 5
El vector notas representa la nota de un examen, de los mismos alumnos cuyo lista se ha guardado en el vector alumnos y en el mismo orden. crear el vector notas ___ 1.-Visualízalo en pantalla 2.-¿Cuántas componentes tiene? 3.-¿Cuánto suman todas las notas? 4.-¿Cuál es la media aritmética de todas las notas? 5.-¿En qué posiciones están las notas mayores de 7? 6.-Visualiza las notas ordenadas de menor a mayor 7.-Visualiza las notas ordenadas de mayor a menor 8.-¿Cuál ha sido la nota máxima? 9.-¿En qué posición del vector está esa nota máxima?
notas <- c(15,14,13,12,11,10,9,8,3,20,4,6,2,8,4,0,4,2,1,6)
#visualización de los elementos
notas
## [1] 15 14 13 12 11 10 9 8 3 20 4 6 2 8 4 0 4 2 1 6
#componentes del vector
length(notas)
## [1] 20
#Cuánto suman todas las notas
sum(notas)
## [1] 152
#media aritmética de todas las notas
media <- mean(notas)
media
## [1] 7.6
#En qué posiciones están las notas mayores de 7
not <- which(notas>7)
not
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 10 14
#Visualiza las notas ordenadas de menor a mayor
ascen<- sort(notas,decreasing = F)
ascen
## [1] 0 1 2 2 3 4 4 4 6 6 8 8 9 10 11 12 13 14 15 20
#Visualiza las notas ordenadas de mayor a menor
descen<- sort(notas,decreasing = T)
descen
## [1] 20 15 14 13 12 11 10 9 8 8 6 6 4 4 4 3 2 2 1 0
#¿Cuál ha sido la nota máxima?
nmaxima <- max(notas)
nmaxima
## [1] 20
#¿En qué posición del vector está esa nota máxima?
posnm <- which.max(notas)
posnm
## [1] 10
#Visualiza las notas de los 10 primeros alumnos
n1 <- head(notas,n=10)
n1
## [1] 15 14 13 12 11 10 9 8 3 20
#Suma las notas de los 10 primeros alumnos del vector
sum1 <- sum(n1)
sum1
## [1] 115
#¿Cuántos alumnos hay en total?
total <- length(alumnos)
total
## [1] 20
#Suma las notas de los alumnos
totalsum <- sum(notas)
totalsum
## [1] 152
#¿Cuántos alumnos han aprobado?
aprobados <- notas[notas>=14]
aprobados
## [1] 15 14 20
#¿Qué porcentaje de alumnos han aprobado?
porcentajeal <- c(length(aprobados)/length(alumnos))
porcentajeal
## [1] 0.15
por <- porcentajeal*100
por
## [1] 15
cat("El",por,"% de los alumnos aprobaron")
## El 15 % de los alumnos aprobaron
#¿Cuáles han sido las notas máxima y mínima?
minima <-min(notas)
minima
## [1] 0
cat("La nota mínima es:",minima)
## La nota mínima es: 0
nmaxima <- max(notas)
nmaxima
## [1] 20
cat("La nota máxima es:",nmaxima)
## La nota máxima es: 20
#¿De qué alumnos son la máxima y mínima notas?
a1 <- notas[10]
a1
## [1] 20
a12 <- alumnos[10]
a12
## [1] "Daniel"
cat("la nota máxima de:",a1,"es de:",a12)
## la nota máxima de: 20 es de: Daniel
b1 <- notas[16]
b1
## [1] 0
b12 <- alumnos[16]
b12
## [1] "Martina"
cat("la nota mínima de:",b1,"es de:",b12)
## la nota mínima de: 0 es de: Martina
#Nota media de alumnos, teniendo en cuenta sólo a los que han aprobado.
notmedia <- mean(aprobados)
notmedia
## [1] 16.33333
vec1 <- 1:10
# Extraer el tercer y sexto elemento de vec1
tercer_elemento <- vec1[3]
sexto_elemento <- vec1[6]
#los elementos extraídos
tercer_elemento
## [1] 3
sexto_elemento
## [1] 6
# Reemplazar el quinto elemento de vec1 por el número 99
vec1[5] <- 99
vec1
## [1] 1 2 3 4 99 6 7 8 9 10
vec2 <- c(2, 34, 16, 23, 14)
vec3 <- c(33, 25, 51, 26, 8)
#Suma de los vectores
suma <- vec2 + vec3
suma
## [1] 35 59 67 49 22
vec4 <- c(3, 5, 7, 2, 8, 10, 4, 6)
# Calcular la media de vec4
media <- mean(vec4)
media
## [1] 5.625
# Calcular la mediana de vec4
mediana <- median(vec4)
mediana
## [1] 5.5
# Calcular la desviación estándar de vec4
desviacion_estandar <- sd(vec4)
desviacion_estandar
## [1] 2.66927
vec5 <- 1:20
vec5_1 <- vec5[vec5> 10]
vec5_1
## [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
vec6 <- c(12, 5, 13, 9, 2, 8, 10, 1)
vec6_asc <- sort(vec6)
vec6_asc
## [1] 1 2 5 8 9 10 12 13
vec6_desc <- rev(sort(vec6))
vec6_desc
## [1] 13 12 10 9 8 5 2 1
vec7 <- c(7, 14, 3, 8, 15, 1, 6, 10)
vec7_mayor5 <- vec7 > 5
vec7_mayor5
## [1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE
vec8 <- c(11, 2, 19, 8, 5, 12, 3, 7)
multiplos <- vec8[vec8 %% 3 == 0]
multiplos
## [1] 12 3
vec9 <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16)
vecraiz <- sqrt(vec9)
vecraiz
## [1] 1.414214 2.000000 2.449490 2.828427 3.162278 3.464102 3.741657 4.000000
# Definir dos vectores
vec10 <- c(1, 3, 5, 7)
vec11 <- c(4, 6, 8, 10)
# Concatenar los dos vectores
vec12 <- c(vec10, vec11)
vec12
## [1] 1 3 5 7 4 6 8 10
v13 <- c(2, 3, 5, 4, 6, 1, 8, 9, 1, 2)
v0 <- c(4, 8)
v00 <- !v13 %in% v0
v14 <- v13[v00]
v14
## [1] 2 3 5 6 1 9 1 2