Informe 1

Interpretación

En la tabla anterior se presentan las estadísticas descriptivas para el conjunto de datos iris, donde se observa que hay 50 flores de cada especie.

library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length))+
  geom_histogram(fill="red")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Width))+
  geom_histogram(fill="blue")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

ggplot(iris, aes(x=Petal.Length))+
  geom_histogram(fill="green")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length))+
  geom_histogram(fill="skyblue")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

Panel grafico

You can also embed plots, for example:

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

Diagrama de cajas comparativos

ggplot(iris, aes(y=Sepal.Length, x=Species, fill=Species))+
  geom_boxplot()

ggplot(iris, aes(y=Sepal.Width, x=Species, fill=Species))+
  geom_boxplot()

ggplot(iris, aes(y=Petal.Length, x=Species, fill=Species))+
  geom_boxplot()

ggplot(iris, aes(y=Petal.Width, x=Species, fill=Species))+
  geom_boxplot()

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length))+
  geom_jitter()+
  geom_smooth(method="lm", colour="red")

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

• Se observa que las variables sepal.lenght y petal.lenght se encuentran correlacionadas, teniendo una relación directamente proporcional. Además su correlación es:

cor(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length)

## [1] 0.8717538

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Generar una tabla

Encabezado Tabla	Segundo Encabezado
Celda de tabla	Celda 2
Celda 3	Celda 4