Clase_7

1 Aspectos basicos.

1.1 crear vectores

La funcion \(c()\) concatena un vector

ahora para crear vectores aleatorios tenemos el siguiente codigo para crearlo \(runif(Cantidad de datos, min = #, max = #)\).

Aleatorio <- runif(6, min = 0, max = 10)
print(Aleatorio) #Este imprie numeros aleatorios desimales.

## [1] 0.1757909 9.3138709 2.7036058 9.4634093 2.3571454 5.5204118

Aleatorioo<-sample(1:10, 6, replace=TRUE)
print(Aleatorioo) # imprime directamente numeros enteros

## [1]  4  3  5 10  8  6

Aleatorio_int <- sample.int(18, 45, size=5)
print(Aleatorio_int)# Tambien imprime directamente y solo numeros enteros pero es otra forma de escribir o redactar

## [1] 11 17  8 13 14

Aleatorio_cara <- sample(c("N", "Y", "D", "I"), 10, replace=TRUE)
print(Aleatorio_cara) # para imprimir vectores aleatorios pero solo caracteres 

##  [1] "I" "D" "D" "Y" "Y" "N" "N" "N" "D" "D"

1.2 crear Matrices y Matrices Aleatorias

matriz <- matrix(1:4, nrow = 2, ncol = 2)
print(matriz) # crear matriz

##      [,1] [,2]
## [1,]    1    3
## [2,]    2    4

matriz_aleatoria <- matrix(rnorm(9), nrow = 3)
print(matriz_aleatoria) #creas matriz aleatoria

##             [,1]        [,2]       [,3]
## [1,]  2.43043158 -0.61765960 -1.6752418
## [2,]  0.10818550 -0.50736792 -1.3976592
## [3,] -0.09549512  0.06006941 -0.4429153

1.3 mas generalidades

x <- 3.784263
round(x) # aproxima el numero decimal

## [1] 4

Edad <- round(runif(20, min=15, max=35))
Edad # Ejemplo del uso de round(que es aproximar) con runif(que crea datos o numeros decimales).

##  [1] 22 25 24 23 34 28 27 33 28 22 24 21 24 24 33 30 21 24 33 27

set.seed(123) # para fijar datos

1.3.1 Ejercicios

A <- runif(6, min = 0, max = 10)
print(A)

## [1] 2.875775 7.883051 4.089769 8.830174 9.404673 0.455565

AA <- runif(10)
print(AA)

##  [1] 0.5281055 0.8924190 0.5514350 0.4566147 0.9568333 0.4533342 0.6775706
##  [8] 0.5726334 0.1029247 0.8998250

B <-sample(1:10, 6, replace=TRUE)
print(B)

## [1] 5 3 9 9 9 3

C <- sample.int(18, 45, size=5)
print(C)

## [1]  8  7 10  9  4

D <- sample(c("M", "F", "O"), 10, replace=TRUE)
print(D)

##  [1] "F" "M" "O" "O" "M" "O" "F" "M" "O" "M"

1.4 Crear data frame de forma aleatoria,

En este caso hacemmos uso y estructuramos nuestro data frame de forma aleatoria con el siguiente codigo:

mi_dataframe <- data.frame(
  Id = sample(1:100, 10), 
  eda = sample(18:65, 10, replace = TRUE),
  ciudad = sample(c("Bogota", "Medellin", "Cali"), 10, replace = TRUE))

print(mi_dataframe)

##    Id eda   ciudad
## 1  41  42   Bogota
## 2  74  51 Medellin
## 3  23  46   Bogota
## 4  27  22     Cali
## 5  60  25   Bogota
## 6  53  29     Cali
## 7   7  30 Medellin
## 8  95  35     Cali
## 9  97  50 Medellin
## 10 38  44 Medellin

summary(mi_dataframe) # da un resumen del data frame como las medias de tendencia central.

##        Id             eda           ciudad         
##  Min.   : 7.00   Min.   :22.00   Length:10         
##  1st Qu.:29.75   1st Qu.:29.25   Class :character  
##  Median :47.00   Median :38.50   Mode  :character  
##  Mean   :51.50   Mean   :37.40                     
##  3rd Qu.:70.50   3rd Qu.:45.50                     
##  Max.   :97.00   Max.   :51.00

2 Guia de la clase hoy.

https://rpubs.com/KarolZ/1272143