R Markdown

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summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

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.

##Ejercicio Escriba una linea de código para mostrar el número de estados por región del dataset murders

Use el dataset movielens del paquete dslabs y responda.

¿Cuántas filas hay? ¿Cuántas variables hay? ¿Qué tipo es la variable title? ¿Qué tipo es la variable genres? ¿Cuántos niveles hay en la variable genres? Utilice el operador $ para acceder a los datos del tamaño de la población y almacenarlos en el objeto pop. A continuación, utilice la función order() para redefinir pop de modo que esté ordenado. Por último, utilice el operador [ ] para informar del menor tamaño de población.

##DESARROLLO

##1. Escriba una linea de codigo para mostrar el numero de estados por region del dataset
library(dslabs)

table(murders$region)
## 
##     Northeast         South North Central          West 
##             9            17            12            13
##2.Use el dataset movielens del paquete dslabs y responda.
library(dslabs)
data("movielens")
##2.a. ¿Cuántas filas hay?
nrow(movielens)
## [1] 100004
##2.b. ¿Cuántas variables hay?
ncol(movielens)
## [1] 7
##2.c. ¿Qué tipo es la variable title?
class(movielens$title)
## [1] "character"
##2.d. ¿Qué tipo es la variable genres?
class(movielens$genres)
## [1] "factor"
##2.e. ¿Cuántos niveles hay en la variable genres?
nlevels(movielens$genres)
## [1] 901
##3. Utilice el operador $ para acceder a los datos del tamaño de la población y almacenarlos en el objeto pop. A continuación, utilice la función order() para redefinir pop de modo que esté ordenado. Por último, utilice el operador [ ] para informar del menor tamaño de población.

pop<-c(murders$population)
pop
##  [1]  4779736   710231  6392017  2915918 37253956  5029196  3574097   897934
##  [9]   601723 19687653  9920000  1360301  1567582 12830632  6483802  3046355
## [17]  2853118  4339367  4533372  1328361  5773552  6547629  9883640  5303925
## [25]  2967297  5988927   989415  1826341  2700551  1316470  8791894  2059179
## [33] 19378102  9535483   672591 11536504  3751351  3831074 12702379  1052567
## [41]  4625364   814180  6346105 25145561  2763885   625741  8001024  6724540
## [49]  1852994  5686986   563626
order(pop,decreasing=TRUE)
##  [1]  5 44 10 33 14 39 36 11 23 34 31 47 48 22 15  3 43 26 21 50 24  6  1 41 19
## [26] 18 38 37  7 16 25  4 17 45 29 32 49 28 13 12 20 30 40 27  8 42  2 35 46  9
## [51] 51
sort(pop,decreasing = TRUE)
##  [1] 37253956 25145561 19687653 19378102 12830632 12702379 11536504  9920000
##  [9]  9883640  9535483  8791894  8001024  6724540  6547629  6483802  6392017
## [17]  6346105  5988927  5773552  5686986  5303925  5029196  4779736  4625364
## [25]  4533372  4339367  3831074  3751351  3574097  3046355  2967297  2915918
## [33]  2853118  2763885  2700551  2059179  1852994  1826341  1567582  1360301
## [41]  1328361  1316470  1052567   989415   897934   814180   710231   672591
## [49]   625741   601723   563626
i<-which.min(pop) ##Me da como resultado el indice con el valor de menor tamaño respecto a la poblacion
i
## [1] 51
murders$population[i]
## [1] 563626