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Introducción

Esta es una plantilla simple con estilo morado inspirada en el diseño del NYT. Los recuadros y títulos tienen un esquema de colores morado elegante.

Características del Diseño

Este template incluye:

Títulos con fondos morados
Recuadros destacados
Código con sintaxis resaltada
Tablas estilizadas

Recuadro Destacado

Este es un ejemplo de cómo usar los recuadros morados para destacar información importante.

Características principales:

Fondo morado claro
Borde con sombra
Texto bien contrastado

Análisis de Datos

# Cargar datos de ejemplo
data(mtcars)
head(mtcars)

##                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

Estadísticas Descriptivas

Resumen de los Datos

Aquí presentamos un resumen estadístico de los datos:

summary(mtcars[c("mpg", "hp", "wt")])

##       mpg              hp              wt       
##  Min.   :10.40   Min.   : 52.0   Min.   :1.513  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.: 96.5   1st Qu.:2.581  
##  Median :19.20   Median :123.0   Median :3.325  
##  Mean   :20.09   Mean   :146.7   Mean   :3.217  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:180.0   3rd Qu.:3.610  
##  Max.   :33.90   Max.   :335.0   Max.   :5.424

Visualizaciones

# Gráfico de ejemplo
plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, 
     main = "Relación entre Peso y Consumo",
     xlab = "Peso (tons)", 
     ylab = "Millas por Galón",
     col = "#8e24aa", 
     pch = 16)
abline(lm(mpg ~ wt, data = mtcars), col = "#4a148c", lwd = 2)

Tabla de Resultados

# Crear tabla resumen
tabla_resumen <- mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(
    N = n(),
    MPG_Promedio = round(mean(mpg), 2),
    HP_Promedio = round(mean(hp), 2),
    Peso_Promedio = round(mean(wt), 2)
  )

knitr::kable(tabla_resumen, caption = "Resumen por Número de Cilindros")

Resumen por Número de Cilindros
cyl	N	MPG_Promedio	HP_Promedio	Peso_Promedio
4	11	26.66	82.64	2.29
6	7	19.74	122.29	3.12
8	14	15.10	209.21	4.00

Conclusiones

Hallazgos Principales

Consumo vs Peso: Existe una relación negativa entre el peso del vehículo y su eficiencia de combustible
Cilindros: Los autos con más cilindros tienden a consumir más combustible
Potencia: La potencia está relacionada con el consumo de combustible

Referencias

Para más información sobre el análisis de datos en R, consulta:

Reporte generado el 2025-06-27 usando R Markdown

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