set.seed(2024);
n <- 60
metabolico <- data.frame(
id = 1:n,
edad = sample(25:75, n, replace = TRUE),
sexo = factor(sample(c("Femenino","Masculino"), n,
replace = TRUE, prob = c(.52,.48))),
glucosa = round(c(rnorm(54,108,20), 245, 267, NA, NA, NA, 18), 1),
colesterol = round(c(rnorm(55,192,38), 312, 328, NA, NA, NA), 1),
sistolica = round(c(rnorm(57,124,17), 195, 198, NA), 0),
imc = round(c(rnorm(56,27.2,4.8), 52.1, 54.3, NA, NA), 1),
tabaquismo = sample(c(TRUE,FALSE), n, replace = TRUE, prob = c(.28,.72)),
actividad = factor(sample(c("Sedentario","Leve","Moderado","Intenso"),
n, replace = TRUE, prob = c(.35,.30,.25,.10)),
levels = c("Sedentario","Leve","Moderado","Intenso"),
ordered = TRUE)
)
str(metabolico)
## 'data.frame': 60 obs. of 9 variables:
## $ id : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ edad : int 26 61 69 41 69 56 65 58 53 35 ...
## $ sexo : Factor w/ 2 levels "Femenino","Masculino": 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 ...
## $ glucosa : num 113.1 100.3 106.2 158.8 95.2 ...
## $ colesterol: num 227 223 151 193 184 ...
## $ sistolica : num 140 133 99 132 139 127 132 147 91 130 ...
## $ imc : num 20 24 23.7 30 31.8 30.9 25.7 21.7 27 26.4 ...
## $ tabaquismo: logi FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
## $ actividad : Ord.factor w/ 4 levels "Sedentario"<"Leve"<..: 2 3 1 1 3 4 2 2 1 1 ...
metabolico
## id edad sexo glucosa colesterol sistolica imc tabaquismo actividad
## 1 1 26 Femenino 113.1 227.2 140 20.0 FALSE Leve
## 2 2 61 Femenino 100.3 223.2 133 24.0 TRUE Moderado
## 3 3 69 Femenino 106.2 151.4 99 23.7 FALSE Sedentario
## 4 4 41 Femenino 158.8 192.8 132 30.0 FALSE Sedentario
## 5 5 69 Femenino 95.2 183.7 139 31.8 FALSE Moderado
## 6 6 56 Masculino 101.8 171.8 127 30.9 FALSE Intenso
## 7 7 65 Femenino 105.1 89.2 132 25.7 FALSE Leve
## 8 8 58 Masculino 89.8 133.6 147 21.7 TRUE Leve
## 9 9 53 Femenino 104.8 214.3 91 27.0 FALSE Sedentario
## 10 10 35 Femenino 63.7 199.9 130 26.4 TRUE Sedentario
## 11 11 40 Masculino 88.7 159.3 96 33.8 TRUE Leve
## 12 12 53 Masculino 122.6 277.9 106 31.1 FALSE Moderado
## 13 13 38 Masculino 88.8 138.9 116 32.4 TRUE Moderado
## 14 14 58 Masculino 124.7 132.0 133 32.3 FALSE Sedentario
## 15 15 50 Femenino 114.2 188.7 121 31.3 FALSE Moderado
## 16 16 68 Masculino 102.3 147.1 130 26.4 FALSE Leve
## 17 17 74 Femenino 119.3 277.9 119 24.7 FALSE Moderado
## 18 18 50 Masculino 125.9 200.4 108 18.8 TRUE Leve
## 19 19 56 Femenino 115.0 198.2 105 26.7 TRUE Leve
## 20 20 45 Masculino 60.5 178.9 143 32.3 FALSE Sedentario
## 21 21 25 Masculino 112.0 276.1 145 20.7 FALSE Leve
## 22 22 35 Femenino 137.3 124.8 136 32.0 FALSE Intenso
## 23 23 59 Masculino 121.1 232.8 144 22.5 FALSE Sedentario
## 24 24 65 Femenino 158.4 216.0 163 27.1 TRUE Sedentario
## 25 25 70 Masculino 121.1 180.7 97 35.4 FALSE Leve
## 26 26 41 Femenino 85.1 216.3 127 31.5 TRUE Moderado
## 27 27 52 Masculino 69.4 158.5 136 35.4 TRUE Sedentario
## 28 28 72 Femenino 80.0 204.7 120 29.8 FALSE Sedentario
## 29 29 48 Femenino 73.8 212.2 123 28.1 TRUE Moderado
## 30 30 44 Femenino 107.0 141.5 139 24.0 FALSE Intenso
## 31 31 52 Masculino 135.5 201.7 120 32.3 FALSE Leve
## 32 32 44 Femenino 70.5 229.4 99 28.5 TRUE Sedentario
## 33 33 67 Masculino 84.5 169.1 166 18.7 TRUE Sedentario
## 34 34 44 Masculino 72.3 177.7 140 24.8 FALSE Leve
## 35 35 47 Femenino 103.3 133.5 161 27.6 FALSE Leve
## 36 36 66 Femenino 127.7 284.7 116 27.5 TRUE Moderado
## 37 37 28 Masculino 132.8 128.7 161 29.2 FALSE Moderado
## 38 38 31 Masculino 106.1 206.2 112 28.9 FALSE Sedentario
## 39 39 40 Femenino 105.5 244.2 129 21.4 FALSE Leve
## 40 40 44 Femenino 125.3 181.9 148 28.8 FALSE Sedentario
## 41 41 27 Femenino 86.8 259.5 147 27.6 FALSE Leve
## 42 42 49 Masculino 110.9 158.8 126 33.5 FALSE Leve
## 43 43 58 Femenino 107.8 268.4 123 27.8 TRUE Leve
## 44 44 49 Masculino 130.0 214.4 112 30.9 FALSE Leve
## 45 45 73 Femenino 142.9 195.6 144 31.9 TRUE Sedentario
## 46 46 50 Masculino 107.0 241.4 123 27.6 TRUE Moderado
## 47 47 73 Femenino 89.7 243.2 105 28.8 FALSE Sedentario
## 48 48 27 Masculino 96.7 201.9 136 20.4 FALSE Intenso
## 49 49 49 Masculino 137.6 245.7 114 22.4 TRUE Sedentario
## 50 50 25 Masculino 86.5 181.9 121 31.1 FALSE Sedentario
## 51 51 30 Masculino 138.6 180.6 133 28.2 FALSE Leve
## 52 52 44 Femenino 72.9 195.3 138 16.4 FALSE Moderado
## 53 53 33 Femenino 103.3 194.8 113 25.4 TRUE Sedentario
## 54 54 39 Femenino 86.7 220.7 118 22.7 TRUE Sedentario
## 55 55 37 Femenino 245.0 163.1 117 31.2 FALSE Intenso
## 56 56 40 Masculino 267.0 312.0 129 18.0 FALSE Intenso
## 57 57 67 Masculino NA 328.0 89 52.1 FALSE Sedentario
## 58 58 58 Masculino NA NA 195 54.3 FALSE Sedentario
## 59 59 73 Femenino NA NA 198 NA FALSE Leve
## 60 60 75 Femenino 18.0 NA NA NA FALSE Moderado
glucosa<- metabolico$glucosa
media<-mean(glucosa,na.rm=TRUE)
desv<-sd(glucosa,na.rm=TRUE)
print(media)
## [1] 109.7702
print(desv)
## [1] 38.00123
colesterol<-metabolico$colesterol
media<-mean(colesterol,na.rm=TRUE)
desv<-sd(colesterol,na.rm=TRUE)
print(media)
## [1] 200.2175
print(desv)
## [1] 49.00851
summary(metabolico)
## id edad sexo glucosa colesterol
## Min. : 1.00 Min. :25.00 Femenino :32 Min. : 18.0 Min. : 89.2
## 1st Qu.:15.75 1st Qu.:40.00 Masculino:28 1st Qu.: 88.7 1st Qu.:169.1
## Median :30.50 Median :49.50 Median :106.1 Median :198.2
## Mean :30.50 Mean :50.25 Mean :109.8 Mean :200.2
## 3rd Qu.:45.25 3rd Qu.:62.00 3rd Qu.:124.7 3rd Qu.:227.2
## Max. :60.00 Max. :75.00 Max. :267.0 Max. :328.0
## NA's :3 NA's :3
## sistolica imc tabaquismo actividad
## Min. : 89.0 Min. :16.40 Mode :logical Sedentario:22
## 1st Qu.:116.0 1st Qu.:24.18 FALSE:40 Leve :19
## Median :129.0 Median :27.95 TRUE :20 Moderado :13
## Mean :129.0 Mean :28.20 Intenso : 6
## 3rd Qu.:139.5 3rd Qu.:31.27
## Max. :198.0 Max. :54.30
## NA's :1 NA's :2
var(glucosa,na.rm=TRUE)
## [1] 1444.093
quantile(glucosa,
probs = c(0.05, 0.10, 0.25, 0.50, 0.75, 0.90, 0.95),
na.rm = TRUE)
## 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95%
## 68.26 72.66 88.70 106.10 124.70 138.00 158.48
IQR(glucosa, na.rm = TRUE)
## [1] 36
table(metabolico$actividad)
##
## Sedentario Leve Moderado Intenso
## 22 19 13 6
x<-seq(0,10,0.5)
x2<-seq(0,10,0.1)
y<-sin(x)
y2<-sin(x2)
plot(x,y,col="orange",xlab="tiempo(seg)",ylab="sen(t)",main="Función Seno(t) vs t",pch=10,cex=2,cex.main=1.5,cex.axis=0.8,cex.lab=0.7)
lines(x2,y2,col="#0000FF",lty=6)
abline(v=2,lty=3,col="green")
abline(v=8,lty=3,col="green")
abline(h=0.5,col="black",lty=4)
x<-rnorm(10000,5,1)
hist(x,breaks=100,col="#567923",main="Histograma de frecuencias",xlab="peso(g)",freq=FALSE,family="sans",font.main=4)
boxplot(glucosa~actividad,col=c("orange","yellow","green","pink"),data=metabolico)
boxplot(glucosa~sexo,col=c("orange","blue"),data=metabolico)
boxplot(glucosa~tabaquismo,col=c("orange","blue"),data=metabolico)
valores<-c(25,45,30,12,60)
nombres<-c("Testigo","B","C","D","F")
barplot(valores,names.arg=nombres,col="blue",border="black",xlab="Tratamientos",ylab="Glucosa(mg/mL)",cex.names=0.6,las=3)
