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##.PARCIAL No.1

#.¿Qué es un objeto en R? ¿Cómo se crea y se manipula un objeto? #.Rta:Es la asignacion de valores. m=(1,2,3)

#• ¿Cuál es la diferencia entre una variable y un objeto? #.Rta: Una variable es la asignacion de uno o mas estados y un objeto es la asignacion de valores.

#• ¿Qué es un script en R? #.Rta:Es donde podemos escribir codigos y realizar ejercicios.

#• ¿Qué son los comentarios en R y cómo se utilizan? #.Rta: Los comentarios son textos que inician y se utilizan con “#” para que no afecten el codigo al momento de compilar.

#• Explica la diferencia entre un archivo .R y un archivo .RMarkdown. #.Rta: La diefernia entre un archivo .R y un archivo .Rmarkdown es que el Rmarkdown lo podemos publicar y el .R no.

#• ¿Cómo se puede ejecutar solo una parte de un script en RStudio? #.Rta: Seleccionandola para verificar si esta bien construida.

#• ¿Cuál es la función de la pestaña “Environment” en RStudio? #.Rta: La funcion de esta pestaña es que nos permite visualizar todos los datos que hemos guardado en los diferentes script que hayamos realizado.

#• Explica la diferencia entre la función print() y la ejecución directa de un objeto en la consola. #.Rta: Las dos unciones nos muestran el resultado de lo que estemos realizando.

#• ¿Cuál es la diferencia entre los operadores =, y, <- en R? #.Rta: =, sirve para funciones y argumentos; <-, para asignacion de variables.

##.Tipos de objetos, funciones más comunes, operaciones lógicas

#.Crea un vector con los nombres de cinco países e imprime el tercero y el quinto elemento.

paises<-c("Colombia","Venezuela","Mexico","Ecuador","Argentina")

print(paste("Mexico","Argentina"))

## [1] "Mexico Argentina"

¿Cuál es la diferencia entre un vector y un data.frame en R? Rta: Un vector es un conjunto de datos y un data.frame es un marco de datos, para hacer estructuras de datos. ¿Qué resultado devuelve la siguiente operación lógica en R?

(5 >= 3) & (4 == 2 + 2) | (7 < 1)

## [1] TRUE

1. ¿Cómo se puede verificar si un objeto en R es de tipo numerico?

edad<-c(10,20,15)
class(edad)

## [1] "numeric"

##.Manejo de datos: importar, exportar, recodificar

#.Crea un dataframe llamado empresa con 3 columnas: “Rol en la compañia” (carácter), #“Horas de trabajo” (numérico) y “Permisos en el mes” (numérico). Añade cinco filas con datos ficticios.

Empresa<-(rol=c("jefe","supervisor","secretaria","coodinador","celador"))
Horas_trabajo=c(5,7,10,8,12)
Permisos=c(1,3,5,2,0)

#.Agrega 5 filas con datos ficticios al data frame empresa

Empresa$peso<-c(55,30,70,60,40)

## Warning in Empresa$peso <- c(55, 30, 70, 60, 40): Realizando coercion de LHD a
## una lista

Empresa$nombre<-c("camila","jose","karla","maria","pepito")
Empresa$edad<-c(20,50,45,80,35)
Empresa$color<-c("azul","rojo","negro","verde","amarillo")
Empresa$permisos<-c(1,2,3,4,5)

#.Calcula la suma de dos variables x=9, y=12

x=9
y=12

sum(x,y)

## [1] 21

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.