# 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
redondear_arriba <- ceiling(x/y)
redondear_arriba
## [1] 2
redondear_abajo <- floor(x/y)
redondear_abajo
## [1] 1
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
#constante
pi
## [1] 3.141593
radio <- 10
area_circulo <- pi*radio**2
area_circulo
## [1] 314.1593
# vectores
a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
b <- c(1:100)
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
nombres <- c("Raúl", "Nelly", "Gaby", "Emiliano", "Sofia")
nombres
## [1] "Raúl" "Nelly" "Gaby" "Emiliano" "Sofia"
edad <- c(30, 18, 19, 20, 21)
edad <-
tabla <- data.frame(nombres,edad)
tabla
## nombres edad
## 1 Raúl 30
## 2 Nelly 18
## 3 Gaby 19
## 4 Emiliano 20
## 5 Sofia 21
summary(tabla)
## nombres edad
## Length:5 Min. :18.0
## Class :character 1st Qu.:19.0
## Mode :character Median :20.0
## Mean :21.6
## 3rd Qu.:21.0
## Max. :30.0
str(tabla)
## 'data.frame': 5 obs. of 2 variables:
## $ nombres: chr "Raúl" "Nelly" "Gaby" "Emiliano" ...
## $ edad : num 30 18 19 20 21
tabla$edad
## [1] 30 18 19 20 21
tabla$meses <- tabla$edad*12
tabla
## nombres edad meses
## 1 Raúl 30 360
## 2 Nelly 18 216
## 3 Gaby 19 228
## 4 Emiliano 20 240
## 5 Sofia 21 252
# Ejercicio 1
# Generar una tabla con el nombre de los pacientes, su peso,
# su IMC y su Casificación.
#ifelse(condición, cierto, falso)
altura <- c(1.75, 1.69, 1.65, 1.70, 1.50)
peso <- c(70, 65, 45, 55, 50)
#Solución del Ejercicio 1
tabla <- data.frame(tabla, altura, peso)
tabla
## nombres edad meses altura peso
## 1 Raúl 30 360 1.75 70
## 2 Nelly 18 216 1.69 65
## 3 Gaby 19 228 1.65 45
## 4 Emiliano 20 240 1.70 55
## 5 Sofia 21 252 1.50 50
tabla$IMC <- peso / (altura**2)
tabla
## nombres edad meses altura peso IMC
## 1 Raúl 30 360 1.75 70 22.85714
## 2 Nelly 18 216 1.69 65 22.75831
## 3 Gaby 19 228 1.65 45 16.52893
## 4 Emiliano 20 240 1.70 55 19.03114
## 5 Sofia 21 252 1.50 50 22.22222
tabla$clasificacion <- ifelse(tabla$IMC<18.5, "Bajo Peso",
ifelse(tabla$IMC<=24.9, "Normal",
ifelse(tabla$IMC<=29.9, "Obesidad")))
tabla
## nombres edad meses altura peso IMC clasificacion
## 1 Raúl 30 360 1.75 70 22.85714 Normal
## 2 Nelly 18 216 1.69 65 22.75831 Normal
## 3 Gaby 19 228 1.65 45 16.52893 Bajo Peso
## 4 Emiliano 20 240 1.70 55 19.03114 Normal
## 5 Sofia 21 252 1.50 50 22.22222 Normal
# continuación de vectores
longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
orden_ascendente <- sort(tabla$IMC)
orden_ascendente
## [1] 16.52893 19.03114 22.22222 22.75831 22.85714
orden_descendente <- sort(tabla$IMC, decreasing = TRUE)
orden_descendente
## [1] 22.85714 22.75831 22.22222 19.03114 16.52893
#Gráficas
plot(peso,altura,main= "Gráfica de Altura y Peso", xlab="peso", ylab="altura")
