EJERCICIO #1

a) Crea una lista llamada “acciones” que contenga la siguiente información en vectores: apple : 120, 125, 130; google: 1800, 1850, 1900 y amazon = 3200, 3300, 3400. Estos vectores representan los precios de cierre de las acciones de estas empresas en tres días consecutivos. Asigna nombres a los elementos de la lista según el nombre de la empresa.

# Vectores
apple <- c(120, 125, 130)
google <- c(1800, 1850, 1900)
amazon <- c(3200, 3300, 3400)

# Lista
acciones <- list(apple = apple, google = google, amazon = amazon)

# Mostrando la lista
acciones
## $apple
## [1] 120 125 130
## 
## $google
## [1] 1800 1850 1900
## 
## $amazon
## [1] 3200 3300 3400

b) Añade un nuevo elemento a la lista acciones que sea un vector con los precios de cierre de las acciones de Microsoft en los mismos tres días: Microsoft: 210, 215, 220.

# Nuevo vector
microsoft <- c(210, 215, 220)

# Agregando el nuevo vector a la lista "acciones"
acciones$microsoft <- microsoft

# Mostrando la lista
acciones
## $apple
## [1] 120 125 130
## 
## $google
## [1] 1800 1850 1900
## 
## $amazon
## [1] 3200 3300 3400
## 
## $microsoft
## [1] 210 215 220

c) Extrae el segundo elemento del vector google que está dentro de la lista acciones

# Extrayendo el segundo elemento
elemento2_google <- acciones$google[2]

# Mostrar elemento
elemento2_google
## [1] 1850

EJERCICIO #2

a) Crea una nueva lista llamada indicadores que contenga los siguientes objetos: pib = 30000, inflacion = c(2.5, 3.0, 3.5), desempleo = matrix(c(5.0, 5.5, 6.0, 4.5, 4.0, 3.5), nrow = 2) y deuda = list(publica = 60, privada = 40). Estos objetos representan el producto interno bruto (PIB), la inflación, el desempleo y la deuda de un país en millones de dólares. Muestra el contenido de la lista.

# Creando objetos
pib <- 30000
inflacion <- c(2.5, 3.0, 3.5)
desempleo <- matrix(c(5.0, 5.5, 6.0, 4.5, 4.0, 3.5), nrow = 2)
deuda <- list(publica = 60, privada = 40)

# Creando la lista
indicadores <- list(pib = pib, inflacion = inflacion, desempleo = desempleo, deuda = deuda)

# Mostrando la lista
indicadores
## $pib
## [1] 30000
## 
## $inflacion
## [1] 2.5 3.0 3.5
## 
## $desempleo
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  5.0  6.0  4.0
## [2,]  5.5  4.5  3.5
## 
## $deuda
## $deuda$publica
## [1] 60
## 
## $deuda$privada
## [1] 40

b) Calcula el promedio de los elementos del tercer elemento de la lista indicadores

# Tercer elemento de la lista
desempleo <- indicadores$desempleo

# Calculando el promedio
promDesempleo <- mean(desempleo)

promDesempleo
## [1] 4.75

c) A través de los comandos apropiados modifica el valor de la deuda publica en un 20% adicional al que ya tiene.

# Extrayendo el valor actual de la deuda pública
deuda_publica_A <- indicadores$deuda$publica

# Incrementando el valor en un 20%
deuda_publica_A <- deuda_publica_A * 0.20

indicadores$deuda$publica <- deuda_publica_A

# Valor actual
indicadores$deuda$publica
## [1] 12

EJERCICIO 3

a) Crea una lista llamada estudiantes que contenga los siguientes objetos: nombre = c(“Ana”,“Luis”, “Pedro”), edad = c(18, 19, 20) y notas = list(matematicas = c(8, 7, 9), historia = c(6, 8,7), ingles = c(9, 10, 8)). Estos objetos representan el nombre, la edad y las notas de tres estudiantes en tres asignaturas.

# Objetos
nombre <- c("Ana", "Luis", "Pedro")
edad <- c(18, 19, 20)
notas <- list(matematicas = c(8, 7, 9), historia = c(6, 8, 7), ingles = c(9, 10, 8))

# Lista de estudiantes
estudiantes <- list(nombre = nombre, edad = edad, notas = notas)

estudiantes
## $nombre
## [1] "Ana"   "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8

b) Modifica el nombre del primer estudiante por “Elena”.

estudiantes$nombre[1] <- "Elena"
estudiantes
## $nombre
## [1] "Elena" "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8

c) Añade un nuevo elemento a la lista estudiantes que sea un vector con los géneros de los estudiantes: genero = c(“F”, “M”, “NB”)

# Vector de géneros de los estudiantes
genero <- c("F", "M", "NB")

# Añadir el nuevo elemento
estudiantes$genero <- genero

estudiantes
## $nombre
## [1] "Elena" "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  8
## 
## 
## $genero
## [1] "F"  "M"  "NB"

d) Cambia la nota de inglés del tercer estudiante por un 9.

estudiantes$notas$ingles[3] <- 9

estudiantes
## $nombre
## [1] "Elena" "Luis"  "Pedro"
## 
## $edad
## [1] 18 19 20
## 
## $notas
## $notas$matematicas
## [1] 8 7 9
## 
## $notas$historia
## [1] 6 8 7
## 
## $notas$ingles
## [1]  9 10  9
## 
## 
## $genero
## [1] "F"  "M"  "NB"

EJERCICIO 4

a) Crea el objeto lista_4, a partir de la siguiente imagen:

# Para a
a1 <- list(a11 = c(1,2,3), a12 = c(4,5,6))

a2 <- list(a21 = c(7,8,9), a22 = c(10,11,12))

# Para b
b1 <- list(b11 = c(13,14,15), b12 = c(16,17,18))
b2 <- list(b21 = c(19,20,21), b22 = c(22,23,24))

# Creando la lista
lista_4 <- list(a = list(a1 = a1, a2 = a2), b = list(b1 = b1, b2 = b2))

lista_4
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$b1
## $b$b1$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$b1$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21
## 
## $b$b2$b22
## [1] 22 23 24

b) Cambia el nombre de la lista “b1” a “sub_lista_b”

names(lista_4$b)[names(lista_4$b) == "b1"] <- "sub_lista_b"
lista_4
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$sub_lista_b
## $b$sub_lista_b$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$sub_lista_b$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21
## 
## $b$b2$b22
## [1] 22 23 24

c) Elimina el objeto “b22”

lista_4$b$b2$b22 <- NULL

lista_4
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$sub_lista_b
## $b$sub_lista_b$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$sub_lista_b$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21

d) Agrega la lista “c” dentro de lista_4, y agrégale a la lista “c” los elementos “c11”, con una matriz identidad de orden 3 y “c12” con una matriz de caracteres cuadrada de orden 2 vacía.

# Matriz identidad de orden 3
c11 <- diag(3)

# Matriz identidad de caracteres de orden 2  vacia
c12 <- matrix("", nrow = 2, ncol = 2 )

# craendo la lista c
c <- list(c11 = c11, c12 = c12)

# Agregando la lista c a lista_4
lista_4$c <- c

lista_4
## $a
## $a$a1
## $a$a1$a11
## [1] 1 2 3
## 
## $a$a1$a12
## [1] 4 5 6
## 
## 
## $a$a2
## $a$a2$a21
## [1] 7 8 9
## 
## $a$a2$a22
## [1] 10 11 12
## 
## 
## 
## $b
## $b$sub_lista_b
## $b$sub_lista_b$b11
## [1] 13 14 15
## 
## $b$sub_lista_b$b12
## [1] 16 17 18
## 
## 
## $b$b2
## $b$b2$b21
## [1] 19 20 21
## 
## 
## 
## $c
## $c$c11
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    0    0
## [2,]    0    1    0
## [3,]    0    0    1
## 
## $c$c12
##      [,1] [,2]
## [1,] ""   ""  
## [2,] ""   ""

e) Muestra la captura de pantalla de tu sesión mostrando un esquema como el que aparece en el literal a) de este ejercicio

lista_4
lista_4