Primer_RMarkdown_EST_G2

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.

La estadística descriptiva es la rama de la estadística que se encarga de organizar, resumir y presentar datos de manera clara, usando medidas numéricas y gráficos.

No intenta sacar conclusiones más allá de los datos (eso lo hace la estadística inferencial), sino describir lo que ya se tiene.

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🔹 ¿Qué incluye?

1. Medidas de tendencia central

   • Media
   • Mediana
   • Moda

2. Medidas de dispersión

   • Varianza
   • Desviación estándar
   • Rango

3. Representaciones gráficas

   • Histogramas
   • Diagramas de caja
   • Gráficos de barras

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📌 Ejemplo en R

Supongamos que tenemos las calificaciones de 10 estudiantes:

# Vector de datos
calificaciones <- c(70, 85, 90, 88, 76, 95, 89, 84, 91, 73)

# Medidas de tendencia central
media <- mean(calificaciones)
mediana <- median(calificaciones)

# Medidas de dispersión
varianza <- var(calificaciones)
desviacion <- sd(calificaciones)
rango <- max(calificaciones) - min(calificaciones)

# Mostrar resultados
media
mediana
varianza
desviacion
rango

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

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✅ ¿Qué estamos haciendo?

• mean() calcula el promedio.
• median() obtiene el valor central.
• var() calcula la varianza.
• sd() calcula la desviación estándar.
• hist() genera una representación gráfica de la distribución.

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En resumen: La estadística descriptiva transforma un conjunto de datos en información comprensible mediante números y gráficos.