Informe 1

data(iris)
summary(iris)

##   Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width   
##  Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100  
##  1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300  
##  Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300  
##  Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758   Mean   :1.199  
##  3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800  
##  Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500  
##        Species  
##  setosa    :50  
##  versicolor:50  
##  virginica :50  
##                 
##                 
## 

Interpretación

En la tabla anterior se presentan 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 = "yellow")

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

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

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

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

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

Panel gráfico

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

Diagramas de caja comparativos

g1 = ggplot(iris, aes(y = Sepal.Length, x = Species, fill = Species))+
  geom_boxplot()

g2 = ggplot(iris, aes(y = Sepal.Width, x = Species, fill = Species))+
  geom_boxplot()

g3 = ggplot(iris, aes(y = Petal.Length, x = Species, fill = Species))+
  geom_boxplot()

g4 = ggplot(iris, aes(y = Petal.Width, x = Species, fill = Species))+
  geom_boxplot()

grid.arrange(g1,g2,g3,g4)

Interpretación de cajas

• La especie Setosa es la que presenta menor dimensaión en Petal Length y Petal Width
• La especie Virginica es la que presenta mayor dimensión en casi todas las variables.

Diagramas de dispersión

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

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

*Se observa que las variables Sepal.Legth y Petal.Legth se encuentran correlacionadas,teniendo una relación directamente proporciona. Además su relación es directamente proporcional. Además su correlación es::

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

## [1] 0.8717538

Imágenes

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