Primer_Documento_RMarkdown_Diseño

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

Estadística Descriptiva

La Estadística Descriptiva es la rama de la estadística que se encarga de organizar, resumir y presentar datos mediante medidas numéricas y representaciones gráficas, sin realizar inferencias o generalizaciones más allá del conjunto observado.

Su objetivo principal es responder preguntas como:

• ¿Cuál es el valor promedio?
• ¿Qué tan dispersos están los datos?
• ¿Cuál es el valor más frecuente?
• ¿Cómo se distribuyen los datos?

---

🔹 Principales medidas descriptivas

1. Medidas de tendencia central

   • Media
   • Mediana
   • Moda

2. Medidas de dispersión

   • Rango
   • Varianza
   • Desviación estándar

3. Medidas de posición

   • Cuartiles
   • Percentiles

4. Representaciones gráficas

   • Histogramas
   • Diagramas de caja
   • Gráficos de barras

---

📌 Ejemplo práctico en R

Suponga que tenemos las siguientes calificaciones de estudiantes:

# Vector de datos
calificaciones <- c(3.5, 4.0, 2.8, 4.5, 3.9, 3.2, 4.8, 3.7, 4.1, 3.0)

# Medidas de tendencia central
mean(calificaciones)      # Media

## [1] 3.75

median(calificaciones)    # Mediana

## [1] 3.8

# Medidas de dispersión
sd(calificaciones)        # Desviación estándar

## [1] 0.6416126

var(calificaciones)       # Varianza

## [1] 0.4116667

range(calificaciones)     # Rango

## [1] 2.8 4.8

# Cuartiles
summary(calificaciones)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   2.800   3.275   3.800   3.750   4.075   4.800

# Histograma
hist(calificaciones,
     main = "Histograma de Calificaciones",
     xlab = "Notas",
     col = "lightblue")

---

🔎 Interpretación

• mean() calcula el promedio.
• median() indica el valor central.
• sd() muestra qué tan dispersas están las notas respecto a la media.
• summary() resume los valores mínimos, cuartiles, mediana, media y máximo.
• hist() permite visualizar la distribución de las notas.

---

En síntesis, la Estadística Descriptiva permite convertir datos crudos en información comprensible, siendo el primer paso fundamental en cualquier análisis de datos, especialmente en ciencia de datos y análisis estadístico con R o Python.