🌟 Bienvenida
¡Conduce con datos!
Una aplicación interactiva para predecir el rendimiento de combustible (MPG) según el peso del vehículo.
Ideal para usuarios curiosos, ingenieros y entusiastas del análisis automotriz. 🚙📊
28 junio 2025
🌟 Bienvenida
¡Conduce con datos!
Una aplicación interactiva para predecir el rendimiento de combustible (MPG) según el peso del vehículo.
Ideal para usuarios curiosos, ingenieros y entusiastas del análisis automotriz. 🚙📊
🎯 ¿Qué hace esta app?
mtcars.Fácil de usar, sin necesidad de conocimientos previos en estadística.
🛠️ ¿Cómo funciona?
💡 Modelo utilizado:lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
📊 Visualización de datos
library(ggplot2)
# Gráfico de dispersión con línea de regresión lineal
p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
geom_point(color = "#FFA500", size = 3) +
geom_smooth(method = "lm", color = "#4682B4", se = TRUE) +
labs(
title = "Relación entre peso y consumo (MPG)",
x = "Peso del vehículo (mil lbs)",
y = "Millas por galón (MPG)"
) +
theme_minimal(base_size = 16)
ui.R
library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
titlePanel("Predicción de Consumo de Combustible"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput("cilindros", "Número de cilindros:", min = 4, max = 12, value = 6),
actionButton("calcular", "Calcular")
),
mainPanel(
helpText("Selecciona el número de cilindros y haz clic en Calcular."),
h3("Resultado:"),
verbatimTextOutput("resultado")
)
)
))
server.R
library(shiny)
shinyServer(function(input, output) {
resultado <- eventReactive(input$calcular, {
consumo <- 40 - input$cilindros * 2
paste("Consumo estimado:", consumo, "km/galón")
})
output$resultado <- renderText({ resultado() })
})