https://rpubs.com/dannaval/1338906

install.packages(“dplyr”) install.packages(“descriptr”) install.packages(“ggplot2”) install.packages(“datos”) install.packages(“moments”)

library(dplyr) library(descriptr) library(ggplot2) library(datos) library(moments)

Muestra de 120 registros de la base diamantes

set.seed(12) # Semilla para reproducir datos.e <- diamantes muestra <- sample_n(datos.e, size = 120, replace = FALSE) head(muestra)

Medidas de tendencia central para la variable quilate

mean(muestra$quilate) # media

median(muestra$quilate) # mediana

moda <- as.numeric(names(which.max(table(muestra$quilate))))}

moda # moda

Medidas de variabilidad para la variable profundidad

var(muestra$profundidad) #varianza

sd(muestra$profundidad) #desviacion estandar

range(muestra$profundidad) #rango

Q1, Q3 y percentiles 30, 78 y 90 para la variable tabla

quantile(muestra$tabla, probs = c(0.25, 0.75)) #Q1 y Q3

quantile(muestra$tabla, probs = c(0.30, 0.78, 0.90)) #percentiles 30, 78, 90

Medidas de forma para la variable x

skewness(muestra$x) #coeficiente de asimetría

kurtosis(muestra$x) #curtosis

Tabla de frecuencias y histograma para la variable y

tabla_y <- table(muestra$y) tabla_y

hist(muestra$y, col = “deeppink”, main = “Histograma de la variable y”, xlab = “Valores de y”)

Tabla de frecuencias, diagrama de barras y dona para la variable corte

tabla_corte <- table(muestra$corte) tabla_corte

#Diagrama de barras barplot(tabla_corte, col=rainbow(length(tabla_corte)), main=“Diagrama de barras para corte”, ylab=“Frecuencia”, xlab=“Categorías de corte”)

##Gráfico de dona con ggplot df_corte <- as.data.frame(tabla_corte) colnames(df_corte) <- c(“Corte”,“Frecuencia”)

ggplot(df_corte, aes(x=““, y=Frecuencia, fill=Corte)) + geom_col(width=1, color=”white”) + coord_polar(theta=“y”) + theme_void() + labs(title=“Diagrama de dona para corte”)

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