Examen Rstudio

Author

Yair Reyes Jacinto

Instrucciones generales

  • Ejecuta todos los comandos en RStudio.
  • Responde en el espacio después de cada pregunta.
  • Incluye código cuando se solicite y una breve interpretación cuando corresponda.

SECCIÓN 1. Conceptos básicos de R (Teórico–práctica)

1.1 R como calculadora

Ejecuta las siguientes operaciones en R y reporta el resultado:

  1. ((25 + 7) / 4)
  2. (3^5)
  3. sqrt(289)
  4. Si tienes (1.2 x 10^6) células y haces una dilución 1:6, ¿cuántas células quedan?

1.2 Asignación de objetos

x <- 15
y <- 4

Calcula:

a) x + y
b) x / y
c) Redefine x <- x + 10 y calcula x * y

1.3 Tipos de datos

Explica brevemente:

numérico

carácter

lógico

factor (¿por qué es útil en datos biológicos?)

NA

1.4 Operadores lógicos

Dado:

cd4 <- c(450, 320, 680, 290)

Responde:

  1. Extrae los valores menores a 350
  2. Obtén los valores mayores a 400
  3. Genera un vector lógico indicando cuáles son mayores a 500 # SECCIÓN 2. Estructuras de datos en R ## 2.1 Vectores

Crea:

genes <- c("IL6", "IL10", "TNF", "IFNG")

Luego:

  1. Extrae el segundo elemento
  2. Extrae “TNF”
  3. Agrega “CXCL8” al vector

2.2 Data frames

Crea:

inmuno_df <- data.frame(
  paciente = c("P1","P2","P3"),
  grupo    = c("Control","Caso","Caso"),
  IL6_pgml = c(2.5, 7.8, 5.1)
)

Luego:

  1. Ejecuta str(inmuno_df)
  2. Calcula la media de IL6 para el grupo “Caso”

2.3 Subconjuntos

Extrae solo las filas donde grupo == “Caso”.

SECCIÓN 3. Palmer Penguins: Exploración inicial

3.1 Cargar el dataset

Escribe los comandos para:

a) Instalar la librería palmerpenguins
b) Cargarla
c) Ver las primeras 6 filas con head()

Respuesta:

3.2 Estructura y dimensiones

Con el dataset penguins:

a) ¿Cuántas filas y columnas tiene?
b) ¿Qué tipo de datos contiene cada columna? (usa str())
c) ¿Cuántos NA hay en la columna body_mass_g?

Respuesta:

3.3 Acceso a columnas

a) Extrae todos los valores de bill_length_mm
b) Calcula la media de body_mass_g por especie (usa tapply)
c) Filtra los individuos de la isla "Biscoe"

Respuesta:

3.4 Resúmenes estadísticos

a) Ejecuta summary(penguins)
b) Calcula la desviación estándar de flipper_length_mm
c) Muestra el mínimo y máximo de bill_depth_mm

Respuesta:

SECCIÓN 4. Gráficos en R base

4.1 Scatter plot

Genera un gráfico:

  • X = bill_length_mm

    Y = body_mass_g

    Título: "Longitud del pico vs masa corporal"

4.2 Boxplot

Genera un boxplot de:

  • body_mass_g por species
Incluye título y etiquetas

SECCIÓN 5. Preguntas de interpretación biológica

5.1 Interpretación del dataset

a) ¿Qué especie parece tener mayor masa corporal promedio?
b) ¿Qué variable presenta mayor variabilidad?
c) ¿Qué isla tiene más individuos?

Respuesta:

5.2 Interpretación de gráficos

a) ¿Qué relación observas entre bill_length_mm y body_mass_g?
b) ¿Hay diferencias claras entre especies en los boxplots?
c) ¿Qué especie muestra mayor dispersión en la longitud del pico?