data("AirPassengers")
AirPassengers
##      Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 1949 112 118 132 129 121 135 148 148 136 119 104 118
## 1950 115 126 141 135 125 149 170 170 158 133 114 140
## 1951 145 150 178 163 172 178 199 199 184 162 146 166
## 1952 171 180 193 181 183 218 230 242 209 191 172 194
## 1953 196 196 236 235 229 243 264 272 237 211 180 201
## 1954 204 188 235 227 234 264 302 293 259 229 203 229
## 1955 242 233 267 269 270 315 364 347 312 274 237 278
## 1956 284 277 317 313 318 374 413 405 355 306 271 306
## 1957 315 301 356 348 355 422 465 467 404 347 305 336
## 1958 340 318 362 348 363 435 491 505 404 359 310 337
## 1959 360 342 406 396 420 472 548 559 463 407 362 405
## 1960 417 391 419 461 472 535 622 606 508 461 390 432
summary(AirPassengers)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   104.0   180.0   265.5   280.3   360.5   622.0

###Interpretación de las Estadísticas

Con base en la tabla de Estadísticas se observa que el número mínimo de pasajeros en la aerolínea es 104, el número máximo es de 622 y el número promedio de pasajeros es de 280.3.

cv = sd(AirPassengers)*100 / mean (AirPassengers)
cv 
## [1] 42.79947

Interpretación Coeficiente de Variación

Dado que el coeficiente de variación es del 42.79%, entonces los datos se consideran datos heterogeneos

hist (AirPassengers, col="skyblue", xlab="# de pasajeros")

boxplot (AirPassengers, col="green", ylab="# de pasajeros")

Interpretación de Diagrama de Cajas

No se observan datos atípicos con base en el diagrama de cajas del número de pasajeros de la aerolinea

plot(AirPassengers, ylab="# de pasajeros", col="red")

Interpretación de la Serie de Tiempo

Se observa que a medida que pasa el tiempo, el número de pasajeros aumenta llegando próximamente a 600 pasajeros en la aerolínea.

Ejemplo de agregar una imagen

Ejemplo de tabla

Encabezado Tabla Segundo Encabezado
Celda de tabla Celda 2
Celda 3 Celda 4

Conclusiones