Comandos Basicos

Asignacion de Variables

x <- 3
y <- 2

Impresion de Resultados

x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones Artimeticas

suma <- x+y
suma

## [1] 5

resta <- x-y
resta

## [1] 1

multiplicacion <- x*y
multiplicacion

## [1] 6

division <- x/y
division

## [1] 1.5

residuo <- x%%y
residuo

## [1] 1

division_entera <- x%/%y
division_entera

## [1] 1

potencia <- x^y
potencia

## [1] 9

Funcion matematica

raiz_cuadrada <- sqrt(x)
raiz_cuadrada

## [1] 1.732051

raiz_cubica <- x^(1/3)
raiz_cubica

## [1] 1.44225

exponencial <- exp(1)
exponencial

## [1] 2.718282

absoluto <- abs(x)
absoluto

## [1] 3

signo <- sign(x)
signo

## [1] 1

redondeo_arriba <- ceiling(division)
redondeo_arriba

## [1] 2

redondeo_abajo <- floor(division)
redondeo_abajo

## [1] 1

truncar <- trunc(division)
truncar

## [1] 1

Constantes

pi

## [1] 3.141593

radio <- 5
area_circulo <- pi*radio^2
area_circulo

## [1] 78.53982

Vectores

a <- c(1,2,3,4,5)
a

## [1] 1 2 3 4 5

b <- c(1:100)
b

##   [1]   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
##  [19]  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
##  [37]  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
##  [55]  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
##  [73]  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
##  [91]  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100

c <- seq(1,5, by=0.5)
c

## [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

d <- rep(1:2, times=3)
d

## [1] 1 2 1 2 1 2

e <- rep(1:2, each=3)
e

## [1] 1 1 1 2 2 2

nombre <- c("Juan", "Sara", "Pedro")
nombre

## [1] "Juan"  "Sara"  "Pedro"

nombre <- sort(nombre)
nombre

## [1] "Juan"  "Pedro" "Sara"

nombre <- sort(nombre, decreasing= TRUE)
nombre

## [1] "Sara"  "Pedro" "Juan"

f <- c(1,2,3,4,5)

suma_vectores <- a+f
suma_vectores

## [1]  2  4  6  8 10

Graficar

año <- c(2020:2025)
PIB <- c(8741, 10199, 11292, 13693, 13828, 13967)
plot(año, PIB, main="PIB per cápita en México", xlab="Año", ylab="USD", type="b")

Tablas

persona <- c("Raul", "Miguel", "Roberta", "Samantha", "Junior", "Meme")
altura <- c(1.80, 1.74, 1.64, 1.60, 1.69, 1.75)
peso <- c(80, 78, 55, 57, 62, 525)
df <- data.frame(persona, altura, peso)
df

##    persona altura peso
## 1     Raul   1.80   80
## 2   Miguel   1.74   78
## 3  Roberta   1.64   55
## 4 Samantha   1.60   57
## 5   Junior   1.69   62
## 6     Meme   1.75  525

max(df$peso)

## [1] 525

min(df$altura)

## [1] 1.6

df[1, ]

##   persona altura peso
## 1    Raul    1.8   80

df[ ,1]

## [1] "Raul"     "Miguel"   "Roberta"  "Samantha" "Junior"   "Meme"

df[2,2]

## [1] 1.74

summary(df)

##    persona              altura           peso       
##  Length:6           Min.   :1.600   Min.   : 55.00  
##  Class :character   1st Qu.:1.653   1st Qu.: 58.25  
##  Mode  :character   Median :1.715   Median : 70.00  
##                     Mean   :1.703   Mean   :142.83  
##                     3rd Qu.:1.748   3rd Qu.: 79.50  
##                     Max.   :1.800   Max.   :525.00

str(df)

## 'data.frame':    6 obs. of  3 variables:
##  $ persona: chr  "Raul" "Miguel" "Roberta" "Samantha" ...
##  $ altura : num  1.8 1.74 1.64 1.6 1.69 1.75
##  $ peso   : num  80 78 55 57 62 525

Logico: TRUE FALSE

Factor: Niveles

Medidas de Tendencia Central

Media (Promedio), Mediana y Moda

mean(df$peso)

## [1] 142.8333

median(df$altura)

## [1] 1.715

Medidas de Dispersion

Rango, Varianza, Desviacion Estandar, Coeficiente de Variacion

var(df$peso)

## [1] 35163.77

sd(df$peso)

## [1] 187.52

sd(df$altura)

## [1] 0.07447595

cv_altura <- sd(df$altura)/mean(df$altura)*100
cv_altura

## [1] 4.372365

cv_peso <- sd(df$peso)/mean(df$peso)*100
cv_peso

## [1] 131.2859

Medidas de Posicion

Percentiles y Cuartiles

boxplot(df$altura)

boxplot(df$peso)

df$IMC <- peso/(altura^2)