1 1. ¿Qué es R Markdown?

R Markdown combina: - Texto explicativo - Código en R - Resultados (tablas y gráficos)

Objetivo taller: generar un reporte reproducible con Knit.

2 2. Estructura de un .Rmd

Un .Rmd tiene: 1) NATH (arriba) 2) Texto en Markdown 3) Chunks con código R

✅ Ejercicio 1 (5 min):
Cambia el title (arriba) por un título con tu nombre y vuelve a hacer Knit.

3 3. Markdown esencial

3.1 3.1 Títulos y listas

✅ Ejercicio 2 (5–10 min):
Escribe una mini-lista con 3 objetivos personales del curso.

  • TODO:APRENDER SOBRE RMARKDOWN
  • TODO:HACER REPORTES
  • TODO:HACER PUBLICACIONES

3.2 3.2 Negrita y cursiva

✅ Ejercicio 3 (3 min):
Escribe una frase y resalta una palabra en negrita y otra en cursiva.

Frase: EL DIA ESTA SOLEADO PERFECTO PARA IR AL CAMPO

4 4. Chunks (código en R)

4.1 4.1 Cargar datos de ejemplo

R incluye un dataset llamado mtcars.

# head(mtcars)
# Pista: usa head()

✅ Ejercicio 4: Ejecuta este chunk y luego Knit.

4.2 4.2 Resumen de una variable

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   10.40   15.43   19.20   20.09   22.80   33.90

5 Pista: summary(mtcars$mpg)


✅ **Ejercicio 5:** Knit y revisa el resultado.

---

## 4.3 Opciones de chunks

✅ **Ejercicio 6 (exploración):**
1) En el chunk de arriba, agrega `echo=FALSE` dentro de las llaves.
2) Knit y observa qué cambia.

Ejemplo:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   10.40   15.43   19.20   20.09   22.80   33.90

5.1 ````

6 5. Inline R (código dentro del texto)

✅ Ejercicio 7 (5 min):
Completa la frase usando inline R para mostrar la media de mpg con 2 decimales:

La media de MPG es: 20.09

Pista: - mean(mtcars$mpg) - round( …, 2)

7 6. Tablas

✅ Ejercicio 8 (10 min):
Muestra una tabla con las primeras 8 filas usando knitr::kable().

knitr::kable(head(mtcars), caption = "Vista rápida de mtcars")
Vista rápida de mtcars
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 

---

# 7. Gráficos

✅ **Ejercicio 9 (15 min):**  
Crea un gráfico de dispersión entre `wt` (peso) y `mpg`.


``` r
# Gráfico simple con ggplot2
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point() +
  labs(
    title = "Relación entre peso (wt) y rendimiento (mpg)",
    x = "Peso (wt)",
    y = "MPG"
  )

8 8. Actividad final (integrador)

Tu reporte final debe tener: - 2 secciones (con ##) - 2 chunks: - summary de mpg - un gráfico - 1 inline R - 1 tabla con kable

8.1 8.1 Resultados numéricos

summary(mtcars$mpg)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   10.40   15.43   19.20   20.09   22.80   33.90

8.2 8.2 Tabla


``` r
knitr::kable(head(mtcars, 10))
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4

8.3 8.3 Gráfico

library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
  geom_histogram(bins = 10, fill = "steelblue", color = "white") +
  labs(
    title = "Distribución de mpg",
    x = "mpg",
    y = "Frecuencia"
  )

9 9. Checklist antes de entregar

## R version 4.5.2 (2025-10-31 ucrt)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64
## Running under: Windows 11 x64 (build 26200)
## 
## Matrix products: default
##   LAPACK version 3.12.1
## 
## locale:
## [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.utf8  LC_CTYPE=Spanish_Spain.utf8   
## [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.utf8 LC_NUMERIC=C                  
## [5] LC_TIME=Spanish_Spain.utf8    
## 
## time zone: America/Bogota
## tzcode source: internal
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
## [1] ggplot2_4.0.1
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] vctrs_0.6.5        cli_3.6.5          knitr_1.51         rlang_1.1.6       
##  [5] xfun_0.55          generics_0.1.4     S7_0.2.1           jsonlite_2.0.0    
##  [9] labeling_0.4.3     glue_1.8.0         htmltools_0.5.9    sass_0.4.10       
## [13] scales_1.4.0       rmarkdown_2.30     grid_4.5.2         tibble_3.3.0      
## [17] evaluate_1.0.5     jquerylib_0.1.4    fastmap_1.2.0      yaml_2.3.12       
## [21] lifecycle_1.0.4    compiler_4.5.2     dplyr_1.1.4        RColorBrewer_1.1-3
## [25] pkgconfig_2.0.3    rstudioapi_0.17.1  farver_2.1.2       digest_0.6.39     
## [29] R6_2.6.1           tidyselect_1.2.1   pillar_1.11.1      magrittr_2.0.4    
## [33] bslib_0.9.0        withr_3.0.2        tools_4.5.2        gtable_0.3.6      
## [37] cachem_1.1.0