Calcule los valores numéricos aproximados de la operaciones matemáticas
a <- (0.3*0.15)/(0.3*0.15+0.2*0.8+0.5*0.12)
a
## [1] 0.1698113
b <- (5^6)/(factorial(6))*exp(-5)
b
## [1] 0.1462228
c <- (factorial(20))/(factorial(7)*factorial(20-7))*0.4^7*0.6^13
c
## [1] 0.1658823
Crear un vector alumnos con 20 nombres
alumnos<-c("LUIS","BRYAN","NATALY","MYRIAN","JUAN","THOMAS",
"NICOLAS","LUCIANA","ANDREA","ENRIQUE","RAFAEL",
"JUANA","ELENA","MARCO","SANDRA","ALEJANDRO","ESTEBAN",
"MELANY","NICOLE","JOSELYN")
a<-length(alumnos)
cat("El vector tiene",a ,"componentes")
## El vector tiene 20 componentes
b<-which(grepl("A", alumnos))
cat("En esas posiciones se encuentra la letra A:",b)
## En esas posiciones se encuentra la letra A: 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17 18
notas<-c(15,13,14,12,17,20,20,16,18,18,13,14,12,8,5,20,15,14,16,14)
notas
## [1] 15 13 14 12 17 20 20 16 18 18 13 14 12 8 5 20 15 14 16 14
c<-length(notas)
cat("El vector tiene",c ,"componentes")
## El vector tiene 20 componentes
d<-sum(notas)
cat("la suma de las notas es:",d)
## la suma de las notas es: 294
e<-mean(notas)
cat("la media de las notas es:",e)
## la media de las notas es: 14.7
f<-notas[notas > 14]
cat("Estas son las notas mayores a 14:",f)
## Estas son las notas mayores a 14: 15 17 20 20 16 18 18 20 15 16
h<-sort(notas)
cat("las notas ordenadas de menor a mayor:",h)
## las notas ordenadas de menor a mayor: 5 8 12 12 13 13 14 14 14 14 15 15 16 16 17 18 18 20 20 20
g<-sort(notas, decreasing = TRUE)
cat("las notas ordenadas de mayor a menor:",g)
## las notas ordenadas de mayor a menor: 20 20 20 18 18 17 16 16 15 15 14 14 14 14 13 13 12 12 8 5
i<-max(notas)
cat("La nota maxima es:",i)
## La nota maxima es: 20
j<-which.max(notas)
cat("En esas posicione esta la nota maxima:",j)
## En esas posicione esta la nota maxima: 6
Realizar ejercicios a partir de los vectores alumnos y notas
notas10 <- notas[1:10]
print(notas10)
## [1] 15 13 14 12 17 20 20 16 18 18
sum10p <- sum(notas10)
print(sum10p)
## [1] 163
cat("La suma de las notas de los 10 primeros alumnos es",sum10p)
## La suma de las notas de los 10 primeros alumnos es 163
tot <- length(notas)
print(tot)
## [1] 20
cat("Existen",tot, "alumnos")
## Existen 20 alumnos
sumaa<-sum(notas)
cat("La suma de las notas de los alumnos es",sumaa)
## La suma de las notas de los alumnos es 294
apro<-length(which(notas>=13.5))
cat("Han reprobado",apro,"alumnnos")
## Han reprobado 14 alumnnos
porapro <- (apro / a) * 100
print(porapro)
## [1] 70
cat("El porcentaje de alumnos aprovados es",porapro, "%")
## El porcentaje de alumnos aprovados es 70 %
notmin<-min(notas)
notmax<-max(notas)
cat("La nota maxima es",notmax)
## La nota maxima es 20
cat("La nota minima es",notmin)
## La nota minima es 5
indice_max <- which.max(notas)
alumno_nota_maxima <- alumnos[indice_max]
nota_maxima <- notas[indice_max]
indice_min <- which.min(notas)
alumno_nota_minima <- alumnos[indice_min]
nota_minima <- notas[indice_min]
cat("El alumno con la nota máxima es", alumno_nota_maxima,
"con una nota de", nota_maxima, "\n")
## El alumno con la nota máxima es THOMAS con una nota de 20
cat("El alumno con la nota mínima es", alumno_nota_minima,
"con una nota de", nota_minima, "\n")
## El alumno con la nota mínima es SANDRA con una nota de 5
notas_aprobados <- notas[notas >= 13.5]
medapro <- mean(notas_aprobados)
print(medapro)
## [1] 16.5
cat("La nota media de los alumnos aprovados es",medapro)
## La nota media de los alumnos aprovados es 16.5
vec1 que contenga los números
del 1 al 10.vec1.vec1 por el número
99.vec<-1:10
EXTRACCION<-vec[-c(3,6)]
EXTRACCION
## [1] 1 2 4 5 7 8 9 10
vec[5]<-99
vec
## [1] 1 2 3 4 99 6 7 8 9 10
vec2 y vec3 de longitud
5 con valores enteros aleatorios entre 1 y 20.vec2<-sample(1:20, 5, replace=T)
vec2
## [1] 19 12 2 6 13
vec3<-sample(1:20, 5, replace=T)
vec3
## [1] 12 19 6 5 20
vec2 y vec3.suma<-vec2+vec3
suma
## [1] 31 31 8 11 33
vec2 y vec3.multiplicacion<-vec2*vec3
multiplicacion
## [1] 228 228 12 30 260
vec4 que contenga los valores 3, 5, 7,
2, 8, 10, 4, 6.vec4<-c(3, 5, 7, 2, 8, 10, 4, 6)
vec4
## [1] 3 5 7 2 8 10 4 6
vec4.mean(vec4)#MEDIA
## [1] 5.625
median(vec4)#MEDIANA
## [1] 5.5
sd(vec4)#DESVIACION ESTANDAR
## [1] 2.66927
vec5 que contenga los números del 1 al
20.vec5<-1:20
vec5
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
vec5
que sean mayores que 10.vect6<-vec5[vec5>10]
vect6
## [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
vec6 con los siguientes números: 12, 5,
13, 9, 2, 8, 10, 1.vec6<-c(12, 5, 13, 9, 2, 8, 10,1)
vec6 en orden ascendente.vord<-sort(vec6)
vord
## [1] 1 2 5 8 9 10 12 13
vec6 en orden descendente.vdes<-sort(vec6,decreasing = T)
vdes
## [1] 13 12 10 9 8 5 2 1
Crea un vector vec7 que contenga los valores 7, 14,
3, 8, 15, 1, 6, 10.
Crea un nuevo vector que contenga TRUE si el valor
en vec7 es mayor que 5, y FALSE en caso
contrario.
vec7<-c(7, 14, 3, 8, 15, 1, 6, 10)
vec7t<- vec7>5
vec7t
## [1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE
Crea un vector vec8 con los siguientes números: 11,
2, 19, 8, 5, 12, 3, 7.
Extrae los elementos de vec8 que sean múltiplos de
3.
vec8<-c(11, 2, 19, 8, 5, 12, 3, 7)
vec8<-vec8[vec8 %% 3 == 0]
vec8
## [1] 12 3
Crea un vector vec9 que contenga los valores 2, 4,
6, 8, 10, 12, 14, 16.
Aplica la función sqrt (raíz cuadrada) a cada
elemento de vec9.
vec9<-c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16)
vec9<- sqrt(vec9)
vec9
## [1] 1.414214 2.000000 2.449490 2.828427 3.162278 3.464102 3.741657 4.000000
Crea dos vectores vec10 y vec11 de
longitud 4 con valores enteros.
Concatena vec10 y vec11 para formar un
nuevo vector vec12.
vec10<-c(1,4,6,7)
vec11<-c(9,3,11,30)
vec12<-c(vec10,vec11)
vec13 que contenga los números del 1 al
10.vec13. # Paso 1: Crear un vector vec13 con los números del 1 al 10
vec13 <- 1:10
print(vec13) # Mostrar el vector para verificar
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#Paso 2: Eliminar el cuarto y séptimo elemento de vec13
vec13 <- vec13[-c(4, 7)]
print(vec13) # Mostrar el vector resultante
## [1] 1 2 3 5 6 8 9 10