Práctica de vectores

``` r
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
options(scipen = 999)




## Tipos de datos 

# Numerico.
x<-2
class(x)

## [1] "numeric"

# Character
y<-"Hola"

#Booleano
g<-FALSE
class(FALSE)

## [1] "logical"

# Factor 
# Nos sirve para crear clasificaciones, categorias, para variables cualitativas
x<-factor(4)
class(4)

## [1] "numeric"

## DATE

fecha<- as.Date("20-12-2025")
class(fecha)

## [1] "Date"

## VECTORES##

MI_VECTOR<- c(1,2,3,20,5,20)
MI_VECTOR

## [1]  1  2  3 20  5 20

class(MI_VECTOR)

## [1] "numeric"

mi_vector2<- c(25:150)
mi_vector2

##   [1]  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42
##  [19]  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60
##  [37]  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78
##  [55]  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96
##  [73]  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114
##  [91] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132
## [109] 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150

# El tipo de datos es numerico y la estructra de datos, es un vector. 

#Promedio de un vector:

mean(mi_vector2)

## [1] 87.5

# Desviacion estandar:

sd(mi_vector2)

## [1] 36.51712

# Mediana:
median(mi_vector2)

## [1] 87.5

# Ordenar de mayor a mayor 
sort(mi_vector2)

##   [1]  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42
##  [19]  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60
##  [37]  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78
##  [55]  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96
##  [73]  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114
##  [91] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132
## [109] 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150

# Arroja un resumen estadistico, sobre el primer y segundo cuartil, la media, y el tercer cuartil y el valor maximo

summary(mi_vector2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   25.00   56.25   87.50   87.50  118.75  150.00

boxplot(mi_vector2)

hist(mi_vector2)

plot(density(mi_vector2), col="blue")

seq(-5,10, by=0.6)

##  [1] -5.0 -4.4 -3.8 -3.2 -2.6 -2.0 -1.4 -0.8 -0.2  0.4  1.0  1.6  2.2  2.8  3.4
## [16]  4.0  4.6  5.2  5.8  6.4  7.0  7.6  8.2  8.8  9.4 10.0

# Si quiero llamar valores en especifios de una tabulacion de datos se hace de la siguiente manera:

mi_vector2[7]

## [1] 31

# si quiero hacer el cambio de un numero en especifico por otro, dentro de una tabla ya elaborada, se hace de la siguiente manera:

mi_vector2 [20]<-30

# Forma de sacar intervalos de valores, denteo de una tabla de datos.

mi_vector2[mi_vector2>100 & mi_vector2<149 ]

##  [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119
## [20] 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138
## [39] 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148