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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
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 parte de la estadística que se encarga de organizar, resumir y presentar datos para entender qué está pasando, sin hacer predicciones ni generalizaciones.
Es como tomar una montaña de números y convertirla en una historia clara: promedio, valores máximos, mínimos, gráficos… todo lo que ayude a “ver” los datos 👀📊
Imagina que tienes las notas de 5 estudiantes:
# Vector de datos
notas <- c(3.5, 4.0, 2.8, 4.5, 3.9)
# Media (promedio)
mean(notas)
## [1] 3.74
# Mediana
median(notas)
## [1] 3.9
# Valor mínimo
min(notas)
## [1] 2.8
# Valor máximo
max(notas)
## [1] 4.5
# Desviación estándar
sd(notas)
## [1] 0.6348228
# Resumen general
summary(notas)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.80 3.50 3.90 3.74 4.00 4.50
mean() → Calcula el promediomedian() → Encuentra el valor centralmin() y max() → Muestran los extremossd() → Indica qué tan dispersos están los datossummary() → Da un resumen completoSi quisieras verlo visualmente:
boxplot(notas, main="Diagrama de Caja de las Notas")
Ese gráfico muestra cómo se distribuyen las notas: dónde está la mayoría, si hay valores atípicos, etc.
En pocas palabras: 👉 La estadística descriptiva describe el presente de los datos, no intenta adivinar el futuro.
Si quieres, puedo darte un ejemplo aplicado a algo más real, como ventas de tu tienda o consumo de agua 💧📈