comandos_basicos

Asignacion de Variables

x <- 3
y <- 2

Impresion de Resultado

x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones Artimetricas

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(-3)
absoluto

## [1] 3

signo <- sign(-3)
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","Fedelobo")
nombre

## [1] "Juan"     "Sara"     "Fedelobo"

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

## [1] "Sara"     "Juan"     "Fedelobo"

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(8744,10250,11500,13800,14034,13967)
plot(año, PIB, main="PIB per capita en Mexico",xlab= "año",ylab="USD", type="b")

# Tablas

persona <- c("Raul","Saul","Baul","Taul","Maul","Paul")
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    Saul   1.74   78
## 3    Baul   1.64   55
## 4    Taul   1.60   57
## 5    Maul   1.69   62
## 6    Paul   1.75  525

max(df$peso)

## [1] 525

min(df$altura)

## [1] 1.6

df[1, ] #Fila

##   persona altura peso
## 1    Raul    1.8   80

df[ ,1] #Columna

## [1] "Raul" "Saul" "Baul" "Taul" "Maul" "Paul"

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) # Tipo de dato

## 'data.frame':    6 obs. of  3 variables:
##  $ persona: chr  "Raul" "Saul" "Baul" "Taul" ...
##  $ 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, 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

Media

mean(df$altura)

## [1] 1.703333

Medidas de dispersión

Rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación

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 posición

Percentiles y cuartiles

boxplot(df$altura)

boxplot(df$peso)

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

## [1]  24.69136  25.76298  20.44914  22.26562  21.70792 171.42857