#Asignar una variable

x <- 3

y <- 2

#Imprimir el resultado
x
## [1] 3
y
## [1] 2
#Operaciones básicas

suma <- x+y

suma
## [1] 5
#Resta -, Multiplicación *, División /

division_entera <- x / y
division_entera
## [1] 1.5
#Redondeo

redondeo_arriba <- ceiling(x/y)
redondeo_arriba
## [1] 2
redondear_abajo <- floor(x/y)
redondear_abajo
## [1] 1
#Otras operaciones

residuo <- x %% y
residuo
## [1] 1
potencia <- x**2
potencia
## [1] 9
raiz <- x**(1/2)
raiz
## [1] 1.732051
exponencial <- exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
absoluto <- abs(x)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(x)
signo
## [1] 1
#constantes

pi
## [1] 3.141593
radio = 10

area_circulo = pi*radio**2
area_circulo
## [1] 314.1593
floor(area_circulo)
## [1] 314
#vectores

a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
b <- c(1:100) #':' Números enteros consecutivos
b
##   [1]   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
##  [19]  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
##  [37]  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
##  [55]  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
##  [73]  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
##  [91]  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100
c <- seq(1,100, by = 0.5)        
c
##   [1]   1.0   1.5   2.0   2.5   3.0   3.5   4.0   4.5   5.0   5.5   6.0   6.5
##  [13]   7.0   7.5   8.0   8.5   9.0   9.5  10.0  10.5  11.0  11.5  12.0  12.5
##  [25]  13.0  13.5  14.0  14.5  15.0  15.5  16.0  16.5  17.0  17.5  18.0  18.5
##  [37]  19.0  19.5  20.0  20.5  21.0  21.5  22.0  22.5  23.0  23.5  24.0  24.5
##  [49]  25.0  25.5  26.0  26.5  27.0  27.5  28.0  28.5  29.0  29.5  30.0  30.5
##  [61]  31.0  31.5  32.0  32.5  33.0  33.5  34.0  34.5  35.0  35.5  36.0  36.5
##  [73]  37.0  37.5  38.0  38.5  39.0  39.5  40.0  40.5  41.0  41.5  42.0  42.5
##  [85]  43.0  43.5  44.0  44.5  45.0  45.5  46.0  46.5  47.0  47.5  48.0  48.5
##  [97]  49.0  49.5  50.0  50.5  51.0  51.5  52.0  52.5  53.0  53.5  54.0  54.5
## [109]  55.0  55.5  56.0  56.5  57.0  57.5  58.0  58.5  59.0  59.5  60.0  60.5
## [121]  61.0  61.5  62.0  62.5  63.0  63.5  64.0  64.5  65.0  65.5  66.0  66.5
## [133]  67.0  67.5  68.0  68.5  69.0  69.5  70.0  70.5  71.0  71.5  72.0  72.5
## [145]  73.0  73.5  74.0  74.5  75.0  75.5  76.0  76.5  77.0  77.5  78.0  78.5
## [157]  79.0  79.5  80.0  80.5  81.0  81.5  82.0  82.5  83.0  83.5  84.0  84.5
## [169]  85.0  85.5  86.0  86.5  87.0  87.5  88.0  88.5  89.0  89.5  90.0  90.5
## [181]  91.0  91.5  92.0  92.5  93.0  93.5  94.0  94.5  95.0  95.5  96.0  96.5
## [193]  97.0  97.5  98.0  98.5  99.0  99.5 100.0
d <- rep(0, times = 40)
d
##  [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [39] 0 0
#Creación de una tabla
nombres <- c("Raúl", "Diego", "Juan")
nombres
## [1] "Raúl"  "Diego" "Juan"
edad <- c(17,20,19)        
edad
## [1] 17 20 19
tabla <- data.frame(nombres, edad)
#fundamentales
summary(tabla)
##    nombres               edad      
##  Length:3           Min.   :17.00  
##  Class :character   1st Qu.:18.00  
##  Mode  :character   Median :19.00  
##                     Mean   :18.67  
##                     3rd Qu.:19.50  
##                     Max.   :20.00
str(tabla)
## 'data.frame':    3 obs. of  2 variables:
##  $ nombres: chr  "Raúl" "Diego" "Juan"
##  $ edad   : num  17 20 19
#Llamar columna específica
tabla$nombres
## [1] "Raúl"  "Diego" "Juan"
tabla$edad      
## [1] 17 20 19
tabla$meses <- tabla$edad*12
tabla
##   nombres edad meses
## 1    Raúl   17   204
## 2   Diego   20   240
## 3    Juan   19   228
#'Ejercicio 1
#'Generar una tabla con el nombre de los pacientes,
#'su peso, su IMC y su clasificación.

altura <- c(1.70, 1.82, 1.68)
peso <- c(80, 85, 70)

imc <- peso / (altura)**2

tabla$altura <- altura
tabla$peso <- peso

tabla$imc <- imc
tabla        
##   nombres edad meses altura peso      imc
## 1    Raúl   17   204   1.70   80 27.68166
## 2   Diego   20   240   1.82   85 25.66115
## 3    Juan   19   228   1.68   70 24.80159
tabla$Clasificacion <- ifelse(tabla$imc < 18.5, "Bajo peso",
                        ifelse(tabla$imc >= 18.5 & tabla$imc < 25, "Normal",
                        ifelse(tabla$imc >= 25 & tabla$imc < 30, "Sobrepeso",
                        ifelse(tabla$imc >= 30 & tabla$imc < 35, "Obesidad", "Obesidad extrema"))))
tabla
##   nombres edad meses altura peso      imc Clasificacion
## 1    Raúl   17   204   1.70   80 27.68166     Sobrepeso
## 2   Diego   20   240   1.82   85 25.66115     Sobrepeso
## 3    Juan   19   228   1.68   70 24.80159        Normal
#...Continuación de vectores
longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
orden_ascendente <- sort(tabla$imc)
orden_ascendente
## [1] 24.80159 25.66115 27.68166
orden_descendente <- sort(tabla$imc, decreasing = TRUE)
orden_descendente
## [1] 27.68166 25.66115 24.80159
#Gráficas

plot(edad,imc, main = "Gráfica de edad e IMC", xlab = "Edad", ylab = "IMC")