#Tabla de datos

library(knitr)
kable(ISLR::Auto)
mpg cylinders displacement horsepower weight acceleration year origin name
1 18.0 8 307.0 130 3504 12.0 70 1 chevrolet chevelle malibu
2 15.0 8 350.0 165 3693 11.5 70 1 buick skylark 320
3 18.0 8 318.0 150 3436 11.0 70 1 plymouth satellite
4 16.0 8 304.0 150 3433 12.0 70 1 amc rebel sst
5 17.0 8 302.0 140 3449 10.5 70 1 ford torino
6 15.0 8 429.0 198 4341 10.0 70 1 ford galaxie 500
7 14.0 8 454.0 220 4354 9.0 70 1 chevrolet impala
8 14.0 8 440.0 215 4312 8.5 70 1 plymouth fury iii
9 14.0 8 455.0 225 4425 10.0 70 1 pontiac catalina
10 15.0 8 390.0 190 3850 8.5 70 1 amc ambassador dpl
11 15.0 8 383.0 170 3563 10.0 70 1 dodge challenger se
12 14.0 8 340.0 160 3609 8.0 70 1 plymouth ’cuda 340
13 15.0 8 400.0 150 3761 9.5 70 1 chevrolet monte carlo
14 14.0 8 455.0 225 3086 10.0 70 1 buick estate wagon (sw)
15 24.0 4 113.0 95 2372 15.0 70 3 toyota corona mark ii
16 22.0 6 198.0 95 2833 15.5 70 1 plymouth duster
17 18.0 6 199.0 97 2774 15.5 70 1 amc hornet
18 21.0 6 200.0 85 2587 16.0 70 1 ford maverick
19 27.0 4 97.0 88 2130 14.5 70 3 datsun pl510
20 26.0 4 97.0 46 1835 20.5 70 2 volkswagen 1131 deluxe sedan
21 25.0 4 110.0 87 2672 17.5 70 2 peugeot 504
22 24.0 4 107.0 90 2430 14.5 70 2 audi 100 ls
23 25.0 4 104.0 95 2375 17.5 70 2 saab 99e
24 26.0 4 121.0 113 2234 12.5 70 2 bmw 2002
25 21.0 6 199.0 90 2648 15.0 70 1 amc gremlin
26 10.0 8 360.0 215 4615 14.0 70 1 ford f250
27 10.0 8 307.0 200 4376 15.0 70 1 chevy c20
28 11.0 8 318.0 210 4382 13.5 70 1 dodge d200
29 9.0 8 304.0 193 4732 18.5 70 1 hi 1200d
30 27.0 4 97.0 88 2130 14.5 71 3 datsun pl510
31 28.0 4 140.0 90 2264 15.5 71 1 chevrolet vega 2300
32 25.0 4 113.0 95 2228 14.0 71 3 toyota corona
34 19.0 6 232.0 100 2634 13.0 71 1 amc gremlin
35 16.0 6 225.0 105 3439 15.5 71 1 plymouth satellite custom
36 17.0 6 250.0 100 3329 15.5 71 1 chevrolet chevelle malibu
37 19.0 6 250.0 88 3302 15.5 71 1 ford torino 500
38 18.0 6 232.0 100 3288 15.5 71 1 amc matador
39 14.0 8 350.0 165 4209 12.0 71 1 chevrolet impala
40 14.0 8 400.0 175 4464 11.5 71 1 pontiac catalina brougham
41 14.0 8 351.0 153 4154 13.5 71 1 ford galaxie 500
42 14.0 8 318.0 150 4096 13.0 71 1 plymouth fury iii
43 12.0 8 383.0 180 4955 11.5 71 1 dodge monaco (sw)
44 13.0 8 400.0 170 4746 12.0 71 1 ford country squire (sw)
45 13.0 8 400.0 175 5140 12.0 71 1 pontiac safari (sw)
46 18.0 6 258.0 110 2962 13.5 71 1 amc hornet sportabout (sw)
47 22.0 4 140.0 72 2408 19.0 71 1 chevrolet vega (sw)
48 19.0 6 250.0 100 3282 15.0 71 1 pontiac firebird
49 18.0 6 250.0 88 3139 14.5 71 1 ford mustang
50 23.0 4 122.0 86 2220 14.0 71 1 mercury capri 2000
51 28.0 4 116.0 90 2123 14.0 71 2 opel 1900
52 30.0 4 79.0 70 2074 19.5 71 2 peugeot 304
53 30.0 4 88.0 76 2065 14.5 71 2 fiat 124b
54 31.0 4 71.0 65 1773 19.0 71 3 toyota corolla 1200
55 35.0 4 72.0 69 1613 18.0 71 3 datsun 1200
56 27.0 4 97.0 60 1834 19.0 71 2 volkswagen model 111
57 26.0 4 91.0 70 1955 20.5 71 1 plymouth cricket
58 24.0 4 113.0 95 2278 15.5 72 3 toyota corona hardtop
59 25.0 4 97.5 80 2126 17.0 72 1 dodge colt hardtop
60 23.0 4 97.0 54 2254 23.5 72 2 volkswagen type 3
61 20.0 4 140.0 90 2408 19.5 72 1 chevrolet vega
62 21.0 4 122.0 86 2226 16.5 72 1 ford pinto runabout
63 13.0 8 350.0 165 4274 12.0 72 1 chevrolet impala
64 14.0 8 400.0 175 4385 12.0 72 1 pontiac catalina
65 15.0 8 318.0 150 4135 13.5 72 1 plymouth fury iii
66 14.0 8 351.0 153 4129 13.0 72 1 ford galaxie 500
67 17.0 8 304.0 150 3672 11.5 72 1 amc ambassador sst
68 11.0 8 429.0 208 4633 11.0 72 1 mercury marquis
69 13.0 8 350.0 155 4502 13.5 72 1 buick lesabre custom
70 12.0 8 350.0 160 4456 13.5 72 1 oldsmobile delta 88 royale
71 13.0 8 400.0 190 4422 12.5 72 1 chrysler newport royal
72 19.0 3 70.0 97 2330 13.5 72 3 mazda rx2 coupe
73 15.0 8 304.0 150 3892 12.5 72 1 amc matador (sw)
74 13.0 8 307.0 130 4098 14.0 72 1 chevrolet chevelle concours (sw)
75 13.0 8 302.0 140 4294 16.0 72 1 ford gran torino (sw)
76 14.0 8 318.0 150 4077 14.0 72 1 plymouth satellite custom (sw)
77 18.0 4 121.0 112 2933 14.5 72 2 volvo 145e (sw)
78 22.0 4 121.0 76 2511 18.0 72 2 volkswagen 411 (sw)
79 21.0 4 120.0 87 2979 19.5 72 2 peugeot 504 (sw)
80 26.0 4 96.0 69 2189 18.0 72 2 renault 12 (sw)
81 22.0 4 122.0 86 2395 16.0 72 1 ford pinto (sw)
82 28.0 4 97.0 92 2288 17.0 72 3 datsun 510 (sw)
83 23.0 4 120.0 97 2506 14.5 72 3 toyouta corona mark ii (sw)
84 28.0 4 98.0 80 2164 15.0 72 1 dodge colt (sw)
85 27.0 4 97.0 88 2100 16.5 72 3 toyota corolla 1600 (sw)
86 13.0 8 350.0 175 4100 13.0 73 1 buick century 350
87 14.0 8 304.0 150 3672 11.5 73 1 amc matador
88 13.0 8 350.0 145 3988 13.0 73 1 chevrolet malibu
89 14.0 8 302.0 137 4042 14.5 73 1 ford gran torino
90 15.0 8 318.0 150 3777 12.5 73 1 dodge coronet custom
91 12.0 8 429.0 198 4952 11.5 73 1 mercury marquis brougham
92 13.0 8 400.0 150 4464 12.0 73 1 chevrolet caprice classic
93 13.0 8 351.0 158 4363 13.0 73 1 ford ltd
94 14.0 8 318.0 150 4237 14.5 73 1 plymouth fury gran sedan
95 13.0 8 440.0 215 4735 11.0 73 1 chrysler new yorker brougham
96 12.0 8 455.0 225 4951 11.0 73 1 buick electra 225 custom
97 13.0 8 360.0 175 3821 11.0 73 1 amc ambassador brougham
98 18.0 6 225.0 105 3121 16.5 73 1 plymouth valiant
99 16.0 6 250.0 100 3278 18.0 73 1 chevrolet nova custom
100 18.0 6 232.0 100 2945 16.0 73 1 amc hornet
101 18.0 6 250.0 88 3021 16.5 73 1 ford maverick
102 23.0 6 198.0 95 2904 16.0 73 1 plymouth duster
103 26.0 4 97.0 46 1950 21.0 73 2 volkswagen super beetle
104 11.0 8 400.0 150 4997 14.0 73 1 chevrolet impala
105 12.0 8 400.0 167 4906 12.5 73 1 ford country
106 13.0 8 360.0 170 4654 13.0 73 1 plymouth custom suburb
107 12.0 8 350.0 180 4499 12.5 73 1 oldsmobile vista cruiser
108 18.0 6 232.0 100 2789 15.0 73 1 amc gremlin
109 20.0 4 97.0 88 2279 19.0 73 3 toyota carina
110 21.0 4 140.0 72 2401 19.5 73 1 chevrolet vega
111 22.0 4 108.0 94 2379 16.5 73 3 datsun 610
112 18.0 3 70.0 90 2124 13.5 73 3 maxda rx3
113 19.0 4 122.0 85 2310 18.5 73 1 ford pinto
114 21.0 6 155.0 107 2472 14.0 73 1 mercury capri v6
115 26.0 4 98.0 90 2265 15.5 73 2 fiat 124 sport coupe
116 15.0 8 350.0 145 4082 13.0 73 1 chevrolet monte carlo s
117 16.0 8 400.0 230 4278 9.5 73 1 pontiac grand prix
118 29.0 4 68.0 49 1867 19.5 73 2 fiat 128
119 24.0 4 116.0 75 2158 15.5 73 2 opel manta
120 20.0 4 114.0 91 2582 14.0 73 2 audi 100ls
121 19.0 4 121.0 112 2868 15.5 73 2 volvo 144ea
122 15.0 8 318.0 150 3399 11.0 73 1 dodge dart custom
123 24.0 4 121.0 110 2660 14.0 73 2 saab 99le
124 20.0 6 156.0 122 2807 13.5 73 3 toyota mark ii
125 11.0 8 350.0 180 3664 11.0 73 1 oldsmobile omega
126 20.0 6 198.0 95 3102 16.5 74 1 plymouth duster
128 19.0 6 232.0 100 2901 16.0 74 1 amc hornet
129 15.0 6 250.0 100 3336 17.0 74 1 chevrolet nova
130 31.0 4 79.0 67 1950 19.0 74 3 datsun b210
131 26.0 4 122.0 80 2451 16.5 74 1 ford pinto
132 32.0 4 71.0 65 1836 21.0 74 3 toyota corolla 1200
133 25.0 4 140.0 75 2542 17.0 74 1 chevrolet vega
134 16.0 6 250.0 100 3781 17.0 74 1 chevrolet chevelle malibu classic
135 16.0 6 258.0 110 3632 18.0 74 1 amc matador
136 18.0 6 225.0 105 3613 16.5 74 1 plymouth satellite sebring
137 16.0 8 302.0 140 4141 14.0 74 1 ford gran torino
138 13.0 8 350.0 150 4699 14.5 74 1 buick century luxus (sw)
139 14.0 8 318.0 150 4457 13.5 74 1 dodge coronet custom (sw)
140 14.0 8 302.0 140 4638 16.0 74 1 ford gran torino (sw)
141 14.0 8 304.0 150 4257 15.5 74 1 amc matador (sw)
142 29.0 4 98.0 83 2219 16.5 74 2 audi fox
143 26.0 4 79.0 67 1963 15.5 74 2 volkswagen dasher
144 26.0 4 97.0 78 2300 14.5 74 2 opel manta
145 31.0 4 76.0 52 1649 16.5 74 3 toyota corona
146 32.0 4 83.0 61 2003 19.0 74 3 datsun 710
147 28.0 4 90.0 75 2125 14.5 74 1 dodge colt
148 24.0 4 90.0 75 2108 15.5 74 2 fiat 128
149 26.0 4 116.0 75 2246 14.0 74 2 fiat 124 tc
150 24.0 4 120.0 97 2489 15.0 74 3 honda civic
151 26.0 4 108.0 93 2391 15.5 74 3 subaru
152 31.0 4 79.0 67 2000 16.0 74 2 fiat x1.9
153 19.0 6 225.0 95 3264 16.0 75 1 plymouth valiant custom
154 18.0 6 250.0 105 3459 16.0 75 1 chevrolet nova
155 15.0 6 250.0 72 3432 21.0 75 1 mercury monarch
156 15.0 6 250.0 72 3158 19.5 75 1 ford maverick
157 16.0 8 400.0 170 4668 11.5 75 1 pontiac catalina
158 15.0 8 350.0 145 4440 14.0 75 1 chevrolet bel air
159 16.0 8 318.0 150 4498 14.5 75 1 plymouth grand fury
160 14.0 8 351.0 148 4657 13.5 75 1 ford ltd
161 17.0 6 231.0 110 3907 21.0 75 1 buick century
162 16.0 6 250.0 105 3897 18.5 75 1 chevroelt chevelle malibu
163 15.0 6 258.0 110 3730 19.0 75 1 amc matador
164 18.0 6 225.0 95 3785 19.0 75 1 plymouth fury
165 21.0 6 231.0 110 3039 15.0 75 1 buick skyhawk
166 20.0 8 262.0 110 3221 13.5 75 1 chevrolet monza 2+2
167 13.0 8 302.0 129 3169 12.0 75 1 ford mustang ii
168 29.0 4 97.0 75 2171 16.0 75 3 toyota corolla
169 23.0 4 140.0 83 2639 17.0 75 1 ford pinto
170 20.0 6 232.0 100 2914 16.0 75 1 amc gremlin
171 23.0 4 140.0 78 2592 18.5 75 1 pontiac astro
172 24.0 4 134.0 96 2702 13.5 75 3 toyota corona
173 25.0 4 90.0 71 2223 16.5 75 2 volkswagen dasher
174 24.0 4 119.0 97 2545 17.0 75 3 datsun 710
175 18.0 6 171.0 97 2984 14.5 75 1 ford pinto
176 29.0 4 90.0 70 1937 14.0 75 2 volkswagen rabbit
177 19.0 6 232.0 90 3211 17.0 75 1 amc pacer
178 23.0 4 115.0 95 2694 15.0 75 2 audi 100ls
179 23.0 4 120.0 88 2957 17.0 75 2 peugeot 504
180 22.0 4 121.0 98 2945 14.5 75 2 volvo 244dl
181 25.0 4 121.0 115 2671 13.5 75 2 saab 99le
182 33.0 4 91.0 53 1795 17.5 75 3 honda civic cvcc
183 28.0 4 107.0 86 2464 15.5 76 2 fiat 131
184 25.0 4 116.0 81 2220 16.9 76 2 opel 1900
185 25.0 4 140.0 92 2572 14.9 76 1 capri ii
186 26.0 4 98.0 79 2255 17.7 76 1 dodge colt
187 27.0 4 101.0 83 2202 15.3 76 2 renault 12tl
188 17.5 8 305.0 140 4215 13.0 76 1 chevrolet chevelle malibu classic
189 16.0 8 318.0 150 4190 13.0 76 1 dodge coronet brougham
190 15.5 8 304.0 120 3962 13.9 76 1 amc matador
191 14.5 8 351.0 152 4215 12.8 76 1 ford gran torino
192 22.0 6 225.0 100 3233 15.4 76 1 plymouth valiant
193 22.0 6 250.0 105 3353 14.5 76 1 chevrolet nova
194 24.0 6 200.0 81 3012 17.6 76 1 ford maverick
195 22.5 6 232.0 90 3085 17.6 76 1 amc hornet
196 29.0 4 85.0 52 2035 22.2 76 1 chevrolet chevette
197 24.5 4 98.0 60 2164 22.1 76 1 chevrolet woody
198 29.0 4 90.0 70 1937 14.2 76 2 vw rabbit
199 33.0 4 91.0 53 1795 17.4 76 3 honda civic
200 20.0 6 225.0 100 3651 17.7 76 1 dodge aspen se
201 18.0 6 250.0 78 3574 21.0 76 1 ford granada ghia
202 18.5 6 250.0 110 3645 16.2 76 1 pontiac ventura sj
203 17.5 6 258.0 95 3193 17.8 76 1 amc pacer d/l
204 29.5 4 97.0 71 1825 12.2 76 2 volkswagen rabbit
205 32.0 4 85.0 70 1990 17.0 76 3 datsun b-210
206 28.0 4 97.0 75 2155 16.4 76 3 toyota corolla
207 26.5 4 140.0 72 2565 13.6 76 1 ford pinto
208 20.0 4 130.0 102 3150 15.7 76 2 volvo 245
209 13.0 8 318.0 150 3940 13.2 76 1 plymouth volare premier v8
210 19.0 4 120.0 88 3270 21.9 76 2 peugeot 504
211 19.0 6 156.0 108 2930 15.5 76 3 toyota mark ii
212 16.5 6 168.0 120 3820 16.7 76 2 mercedes-benz 280s
213 16.5 8 350.0 180 4380 12.1 76 1 cadillac seville
214 13.0 8 350.0 145 4055 12.0 76 1 chevy c10
215 13.0 8 302.0 130 3870 15.0 76 1 ford f108
216 13.0 8 318.0 150 3755 14.0 76 1 dodge d100
217 31.5 4 98.0 68 2045 18.5 77 3 honda accord cvcc
218 30.0 4 111.0 80 2155 14.8 77 1 buick opel isuzu deluxe
219 36.0 4 79.0 58 1825 18.6 77 2 renault 5 gtl
220 25.5 4 122.0 96 2300 15.5 77 1 plymouth arrow gs
221 33.5 4 85.0 70 1945 16.8 77 3 datsun f-10 hatchback
222 17.5 8 305.0 145 3880 12.5 77 1 chevrolet caprice classic
223 17.0 8 260.0 110 4060 19.0 77 1 oldsmobile cutlass supreme
224 15.5 8 318.0 145 4140 13.7 77 1 dodge monaco brougham
225 15.0 8 302.0 130 4295 14.9 77 1 mercury cougar brougham
226 17.5 6 250.0 110 3520 16.4 77 1 chevrolet concours
227 20.5 6 231.0 105 3425 16.9 77 1 buick skylark
228 19.0 6 225.0 100 3630 17.7 77 1 plymouth volare custom
229 18.5 6 250.0 98 3525 19.0 77 1 ford granada
230 16.0 8 400.0 180 4220 11.1 77 1 pontiac grand prix lj
231 15.5 8 350.0 170 4165 11.4 77 1 chevrolet monte carlo landau
232 15.5 8 400.0 190 4325 12.2 77 1 chrysler cordoba
233 16.0 8 351.0 149 4335 14.5 77 1 ford thunderbird
234 29.0 4 97.0 78 1940 14.5 77 2 volkswagen rabbit custom
235 24.5 4 151.0 88 2740 16.0 77 1 pontiac sunbird coupe
236 26.0 4 97.0 75 2265 18.2 77 3 toyota corolla liftback
237 25.5 4 140.0 89 2755 15.8 77 1 ford mustang ii 2+2
238 30.5 4 98.0 63 2051 17.0 77 1 chevrolet chevette
239 33.5 4 98.0 83 2075 15.9 77 1 dodge colt m/m
240 30.0 4 97.0 67 1985 16.4 77 3 subaru dl
241 30.5 4 97.0 78 2190 14.1 77 2 volkswagen dasher
242 22.0 6 146.0 97 2815 14.5 77 3 datsun 810
243 21.5 4 121.0 110 2600 12.8 77 2 bmw 320i
244 21.5 3 80.0 110 2720 13.5 77 3 mazda rx-4
245 43.1 4 90.0 48 1985 21.5 78 2 volkswagen rabbit custom diesel
246 36.1 4 98.0 66 1800 14.4 78 1 ford fiesta
247 32.8 4 78.0 52 1985 19.4 78 3 mazda glc deluxe
248 39.4 4 85.0 70 2070 18.6 78 3 datsun b210 gx
249 36.1 4 91.0 60 1800 16.4 78 3 honda civic cvcc
250 19.9 8 260.0 110 3365 15.5 78 1 oldsmobile cutlass salon brougham
251 19.4 8 318.0 140 3735 13.2 78 1 dodge diplomat
252 20.2 8 302.0 139 3570 12.8 78 1 mercury monarch ghia
253 19.2 6 231.0 105 3535 19.2 78 1 pontiac phoenix lj
254 20.5 6 200.0 95 3155 18.2 78 1 chevrolet malibu
255 20.2 6 200.0 85 2965 15.8 78 1 ford fairmont (auto)
256 25.1 4 140.0 88 2720 15.4 78 1 ford fairmont (man)
257 20.5 6 225.0 100 3430 17.2 78 1 plymouth volare
258 19.4 6 232.0 90 3210 17.2 78 1 amc concord
259 20.6 6 231.0 105 3380 15.8 78 1 buick century special
260 20.8 6 200.0 85 3070 16.7 78 1 mercury zephyr
261 18.6 6 225.0 110 3620 18.7 78 1 dodge aspen
262 18.1 6 258.0 120 3410 15.1 78 1 amc concord d/l
263 19.2 8 305.0 145 3425 13.2 78 1 chevrolet monte carlo landau
264 17.7 6 231.0 165 3445 13.4 78 1 buick regal sport coupe (turbo)
265 18.1 8 302.0 139 3205 11.2 78 1 ford futura
266 17.5 8 318.0 140 4080 13.7 78 1 dodge magnum xe
267 30.0 4 98.0 68 2155 16.5 78 1 chevrolet chevette
268 27.5 4 134.0 95 2560 14.2 78 3 toyota corona
269 27.2 4 119.0 97 2300 14.7 78 3 datsun 510
270 30.9 4 105.0 75 2230 14.5 78 1 dodge omni
271 21.1 4 134.0 95 2515 14.8 78 3 toyota celica gt liftback
272 23.2 4 156.0 105 2745 16.7 78 1 plymouth sapporo
273 23.8 4 151.0 85 2855 17.6 78 1 oldsmobile starfire sx
274 23.9 4 119.0 97 2405 14.9 78 3 datsun 200-sx
275 20.3 5 131.0 103 2830 15.9 78 2 audi 5000
276 17.0 6 163.0 125 3140 13.6 78 2 volvo 264gl
277 21.6 4 121.0 115 2795 15.7 78 2 saab 99gle
278 16.2 6 163.0 133 3410 15.8 78 2 peugeot 604sl
279 31.5 4 89.0 71 1990 14.9 78 2 volkswagen scirocco
280 29.5 4 98.0 68 2135 16.6 78 3 honda accord lx
281 21.5 6 231.0 115 3245 15.4 79 1 pontiac lemans v6
282 19.8 6 200.0 85 2990 18.2 79 1 mercury zephyr 6
283 22.3 4 140.0 88 2890 17.3 79 1 ford fairmont 4
284 20.2 6 232.0 90 3265 18.2 79 1 amc concord dl 6
285 20.6 6 225.0 110 3360 16.6 79 1 dodge aspen 6
286 17.0 8 305.0 130 3840 15.4 79 1 chevrolet caprice classic
287 17.6 8 302.0 129 3725 13.4 79 1 ford ltd landau
288 16.5 8 351.0 138 3955 13.2 79 1 mercury grand marquis
289 18.2 8 318.0 135 3830 15.2 79 1 dodge st. regis
290 16.9 8 350.0 155 4360 14.9 79 1 buick estate wagon (sw)
291 15.5 8 351.0 142 4054 14.3 79 1 ford country squire (sw)
292 19.2 8 267.0 125 3605 15.0 79 1 chevrolet malibu classic (sw)
293 18.5 8 360.0 150 3940 13.0 79 1 chrysler lebaron town @ country (sw)
294 31.9 4 89.0 71 1925 14.0 79 2 vw rabbit custom
295 34.1 4 86.0 65 1975 15.2 79 3 maxda glc deluxe
296 35.7 4 98.0 80 1915 14.4 79 1 dodge colt hatchback custom
297 27.4 4 121.0 80 2670 15.0 79 1 amc spirit dl
298 25.4 5 183.0 77 3530 20.1 79 2 mercedes benz 300d
299 23.0 8 350.0 125 3900 17.4 79 1 cadillac eldorado
300 27.2 4 141.0 71 3190 24.8 79 2 peugeot 504
301 23.9 8 260.0 90 3420 22.2 79 1 oldsmobile cutlass salon brougham
302 34.2 4 105.0 70 2200 13.2 79 1 plymouth horizon
303 34.5 4 105.0 70 2150 14.9 79 1 plymouth horizon tc3
304 31.8 4 85.0 65 2020 19.2 79 3 datsun 210
305 37.3 4 91.0 69 2130 14.7 79 2 fiat strada custom
306 28.4 4 151.0 90 2670 16.0 79 1 buick skylark limited
307 28.8 6 173.0 115 2595 11.3 79 1 chevrolet citation
308 26.8 6 173.0 115 2700 12.9 79 1 oldsmobile omega brougham
309 33.5 4 151.0 90 2556 13.2 79 1 pontiac phoenix
310 41.5 4 98.0 76 2144 14.7 80 2 vw rabbit
311 38.1 4 89.0 60 1968 18.8 80 3 toyota corolla tercel
312 32.1 4 98.0 70 2120 15.5 80 1 chevrolet chevette
313 37.2 4 86.0 65 2019 16.4 80 3 datsun 310
314 28.0 4 151.0 90 2678 16.5 80 1 chevrolet citation
315 26.4 4 140.0 88 2870 18.1 80 1 ford fairmont
316 24.3 4 151.0 90 3003 20.1 80 1 amc concord
317 19.1 6 225.0 90 3381 18.7 80 1 dodge aspen
318 34.3 4 97.0 78 2188 15.8 80 2 audi 4000
319 29.8 4 134.0 90 2711 15.5 80 3 toyota corona liftback
320 31.3 4 120.0 75 2542 17.5 80 3 mazda 626
321 37.0 4 119.0 92 2434 15.0 80 3 datsun 510 hatchback
322 32.2 4 108.0 75 2265 15.2 80 3 toyota corolla
323 46.6 4 86.0 65 2110 17.9 80 3 mazda glc
324 27.9 4 156.0 105 2800 14.4 80 1 dodge colt
325 40.8 4 85.0 65 2110 19.2 80 3 datsun 210
326 44.3 4 90.0 48 2085 21.7 80 2 vw rabbit c (diesel)
327 43.4 4 90.0 48 2335 23.7 80 2 vw dasher (diesel)
328 36.4 5 121.0 67 2950 19.9 80 2 audi 5000s (diesel)
329 30.0 4 146.0 67 3250 21.8 80 2 mercedes-benz 240d
330 44.6 4 91.0 67 1850 13.8 80 3 honda civic 1500 gl
332 33.8 4 97.0 67 2145 18.0 80 3 subaru dl
333 29.8 4 89.0 62 1845 15.3 80 2 vokswagen rabbit
334 32.7 6 168.0 132 2910 11.4 80 3 datsun 280-zx
335 23.7 3 70.0 100 2420 12.5 80 3 mazda rx-7 gs
336 35.0 4 122.0 88 2500 15.1 80 2 triumph tr7 coupe
338 32.4 4 107.0 72 2290 17.0 80 3 honda accord
339 27.2 4 135.0 84 2490 15.7 81 1 plymouth reliant
340 26.6 4 151.0 84 2635 16.4 81 1 buick skylark
341 25.8 4 156.0 92 2620 14.4 81 1 dodge aries wagon (sw)
342 23.5 6 173.0 110 2725 12.6 81 1 chevrolet citation
343 30.0 4 135.0 84 2385 12.9 81 1 plymouth reliant
344 39.1 4 79.0 58 1755 16.9 81 3 toyota starlet
345 39.0 4 86.0 64 1875 16.4 81 1 plymouth champ
346 35.1 4 81.0 60 1760 16.1 81 3 honda civic 1300
347 32.3 4 97.0 67 2065 17.8 81 3 subaru
348 37.0 4 85.0 65 1975 19.4 81 3 datsun 210 mpg
349 37.7 4 89.0 62 2050 17.3 81 3 toyota tercel
350 34.1 4 91.0 68 1985 16.0 81 3 mazda glc 4
351 34.7 4 105.0 63 2215 14.9 81 1 plymouth horizon 4
352 34.4 4 98.0 65 2045 16.2 81 1 ford escort 4w
353 29.9 4 98.0 65 2380 20.7 81 1 ford escort 2h
354 33.0 4 105.0 74 2190 14.2 81 2 volkswagen jetta
356 33.7 4 107.0 75 2210 14.4 81 3 honda prelude
357 32.4 4 108.0 75 2350 16.8 81 3 toyota corolla
358 32.9 4 119.0 100 2615 14.8 81 3 datsun 200sx
359 31.6 4 120.0 74 2635 18.3 81 3 mazda 626
360 28.1 4 141.0 80 3230 20.4 81 2 peugeot 505s turbo diesel
361 30.7 6 145.0 76 3160 19.6 81 2 volvo diesel
362 25.4 6 168.0 116 2900 12.6 81 3 toyota cressida
363 24.2 6 146.0 120 2930 13.8 81 3 datsun 810 maxima
364 22.4 6 231.0 110 3415 15.8 81 1 buick century
365 26.6 8 350.0 105 3725 19.0 81 1 oldsmobile cutlass ls
366 20.2 6 200.0 88 3060 17.1 81 1 ford granada gl
367 17.6 6 225.0 85 3465 16.6 81 1 chrysler lebaron salon
368 28.0 4 112.0 88 2605 19.6 82 1 chevrolet cavalier
369 27.0 4 112.0 88 2640 18.6 82 1 chevrolet cavalier wagon
370 34.0 4 112.0 88 2395 18.0 82 1 chevrolet cavalier 2-door
371 31.0 4 112.0 85 2575 16.2 82 1 pontiac j2000 se hatchback
372 29.0 4 135.0 84 2525 16.0 82 1 dodge aries se
373 27.0 4 151.0 90 2735 18.0 82 1 pontiac phoenix
374 24.0 4 140.0 92 2865 16.4 82 1 ford fairmont futura
375 36.0 4 105.0 74 1980 15.3 82 2 volkswagen rabbit l
376 37.0 4 91.0 68 2025 18.2 82 3 mazda glc custom l
377 31.0 4 91.0 68 1970 17.6 82 3 mazda glc custom
378 38.0 4 105.0 63 2125 14.7 82 1 plymouth horizon miser
379 36.0 4 98.0 70 2125 17.3 82 1 mercury lynx l
380 36.0 4 120.0 88 2160 14.5 82 3 nissan stanza xe
381 36.0 4 107.0 75 2205 14.5 82 3 honda accord
382 34.0 4 108.0 70 2245 16.9 82 3 toyota corolla
383 38.0 4 91.0 67 1965 15.0 82 3 honda civic
384 32.0 4 91.0 67 1965 15.7 82 3 honda civic (auto)
385 38.0 4 91.0 67 1995 16.2 82 3 datsun 310 gx
386 25.0 6 181.0 110 2945 16.4 82 1 buick century limited
387 38.0 6 262.0 85 3015 17.0 82 1 oldsmobile cutlass ciera (diesel)
388 26.0 4 156.0 92 2585 14.5 82 1 chrysler lebaron medallion
389 22.0 6 232.0 112 2835 14.7 82 1 ford granada l
390 32.0 4 144.0 96 2665 13.9 82 3 toyota celica gt
391 36.0 4 135.0 84 2370 13.0 82 1 dodge charger 2.2
392 27.0 4 151.0 90 2950 17.3 82 1 chevrolet camaro
393 27.0 4 140.0 86 2790 15.6 82 1 ford mustang gl
394 44.0 4 97.0 52 2130 24.6 82 2 vw pickup
395 32.0 4 135.0 84 2295 11.6 82 1 dodge rampage
396 28.0 4 120.0 79 2625 18.6 82 1 ford ranger
397 31.0 4 119.0 82 2720 19.4 82 1 chevy s-10

Analisis

summary(ISLR::Auto)
##       mpg          cylinders      displacement     horsepower        weight    
##  Min.   : 9.00   Min.   :3.000   Min.   : 68.0   Min.   : 46.0   Min.   :1613  
##  1st Qu.:17.00   1st Qu.:4.000   1st Qu.:105.0   1st Qu.: 75.0   1st Qu.:2225  
##  Median :22.75   Median :4.000   Median :151.0   Median : 93.5   Median :2804  
##  Mean   :23.45   Mean   :5.472   Mean   :194.4   Mean   :104.5   Mean   :2978  
##  3rd Qu.:29.00   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:275.8   3rd Qu.:126.0   3rd Qu.:3615  
##  Max.   :46.60   Max.   :8.000   Max.   :455.0   Max.   :230.0   Max.   :5140  
##                                                                                
##   acceleration        year           origin                      name    
##  Min.   : 8.00   Min.   :70.00   Min.   :1.000   amc matador       :  5  
##  1st Qu.:13.78   1st Qu.:73.00   1st Qu.:1.000   ford pinto        :  5  
##  Median :15.50   Median :76.00   Median :1.000   toyota corolla    :  5  
##  Mean   :15.54   Mean   :75.98   Mean   :1.577   amc gremlin       :  4  
##  3rd Qu.:17.02   3rd Qu.:79.00   3rd Qu.:2.000   amc hornet        :  4  
##  Max.   :24.80   Max.   :82.00   Max.   :3.000   chevrolet chevette:  4  
##                                                  (Other)           :365

###En la tabla anterior podemos encontrar indicadores de estadistica descriptiva,a continuación presentamos datos detallados

MPG:

El consumo de combustible presenta una variabilidad considerable (de 9 a 46.6 mpg), lo que indica la presencia de vehículos tanto muy eficientes como altamente consumidores. Sin embargo, el promedio (23.45 mpg) sugiere una eficiencia moderada en general.

Cilindros:

La mayoría de los vehículos tienen entre 4 y 8 cilindros, siendo 4 el valor más frecuente (mediana = 4). Esto refleja una tendencia hacia autos de menor consumo, aunque también existen vehículos más potentes (hasta 230 hp).

Desplazamiento: Existe una amplia dispersión en el tamaño del motor (68 a 455), lo que confirma la diversidad de tipos de vehículos, desde compactos hasta motores grandes de alto rendimiento.

Peso del vehículo:

El peso varía significativamente (1613 a 5140), lo cual influye directamente en el consumo de combustible: vehículos más pesados tienden a consumir más.

Aceleración:

La aceleración es relativamente homogénea, con una media de 15.54 segundos, indicando que la mayoría de los autos tienen un desempeño similar en este aspecto.

Año de fabricación:

Los datos abarcan vehículos entre 1970 y 1982, con una concentración alrededor de mediados de los años 70, lo que permite analizar tendencias en eficiencia y tecnología de esa época.

a) Creación de la variable binaria mpg01

library(ISLR)

data(Auto)

med_mpg <- median(Auto$mpg)

Auto$mpg01 <- ifelse(Auto$mpg > med_mpg, 1, 0)

table(Auto$mpg01)
## 
##   0   1 
## 196 196

Comentario:
Se crea la variable binaria mpg01, donde 1 indica alto rendimiento y 0 bajo rendimiento.
La distribución es balanceada (196 observaciones por grupo).


b) Análisis gráfico

par(mfrow = c(2,3))

boxplot(weight ~ mpg01, data = Auto, main = "Peso")
boxplot(horsepower ~ mpg01, data = Auto, main = "Horsepower")
boxplot(displacement ~ mpg01, data = Auto, main = "Desplazamiento")
boxplot(cylinders ~ mpg01, data = Auto, main = "Cilindros")
boxplot(year ~ mpg01, data = Auto, main = "Año")
boxplot(acceleration ~ mpg01, data = Auto, main = "Aceleración")

par(mfrow = c(1,1))

Hallazgos:

  • Peso, horsepower y displacement: fuerte relación con mpg01
  • Cylinders: buena capacidad predictiva
  • Year: relación moderada
  • Acceleration: baja capacidad explicativa
  1. Peso

Los autos con mpg01 = 1 (alto mpg) tienen mucho menor peso. Las cajas están claramente separadas, con casi nada de superposición.

Conclusión: Es una de las mejores variables para predecir mpg01.

  1. Caballos de fuerza

Los autos con mayor mpg tienen menor potencia. Diferencia de medianas clara.

Conclusión: También es un predictor muy fuerte.

  1. Desplazamiento

mpg01 = 1 tiene menores valores de displacement. Las cajas casi no se solapan.

Conclusión: Excelente predictor de mpg01.

  1. Cilindraje

mpg alto se asocia con menos cilindros. La separación entre grupos es clara, aunque la variable es discreta.

Conclusión: Muy buena variable para clasificar mpg01.

  1. Año del vehículo

Los autos más recientes tienden a tener mejor mpg. Se observa una diferencia en medianas (aunque no tan fuerte como peso/HP/displacement).

Conclusión: Es útil, pero no tan fuerte como peso o potencia.

  1. Aceleracion

Diferencias mucho menores. Notable superposición entre boxplots.

Conclusión: Es la variable menos útil para predecir mpg01. —

c) División de datos

set.seed(123)

train <- sample(1:nrow(Auto), 0.7*nrow(Auto))

train_data <- Auto[train, ]
test_data <- Auto[-train, ]

Comentario:
Se divide el dataset en 70% entrenamiento y 30% prueba.


d) Modelo LDA

library(MASS)

lda_model <- lda(mpg01 ~ weight + horsepower + displacement + cylinders,
                 data = train_data)

lda_model
## Call:
## lda(mpg01 ~ weight + horsepower + displacement + cylinders, data = train_data)
## 
## Prior probabilities of groups:
##         0         1 
## 0.4963504 0.5036496 
## 
## Group means:
##     weight horsepower displacement cylinders
## 0 3641.022  130.96324     275.2941  6.786765
## 1 2314.000   78.00725     114.5290  4.188406
## 
## Coefficients of linear discriminants:
##                        LD1
## weight       -0.0009670704
## horsepower    0.0049004106
## displacement -0.0029615583
## cylinders    -0.3974647924

###Los coeficientes nos indican cómo se construye la “frontera” que separa a los dos grupos. El valor de LD1 se calcula como:

\[LD1 = -0.0009 \cdot \text{weight} + 0.0049 \cdot \text{horsepower} - 0.0029 \cdot \text{displacement} - 0.397 \cdot \text{cylinders}\]

Cilindros: Es la variable con el coeficiente más alto en magnitud (-0.397). Esto sugiere que el número de cilindros es un predictor crítico para discriminar entre un auto eficiente y uno que no lo es.Peso y Desplazamiento: Tienen coeficientes negativos, lo que significa que a medida que estos valores aumentan, es más probable que el auto sea clasificado en el grupo de baja eficiencia (Clase 0).

Predicción y error

pred_lda <- predict(lda_model, test_data)

tabla_lda <- table(Predicho = pred_lda$class, Real = test_data$mpg01)
tabla_lda
##         Real
## Predicho  0  1
##        0 50  3
##        1 10 55
error_lda <- mean(pred_lda$class != test_data$mpg01)
error_lda
## [1] 0.1101695

###Verdaderos Negativos (50) y Verdaderos Positivos (55)

El modelo identificó correctamente a 105 vehículos en total. Falsos Positivos (3): El modelo predijo que 3 autos eran ineficientes cuando en realidad eran eficientes. Falsos Negativos (10): Este es el error más común del modelo; clasificó 10 autos como eficientes cuando en realidad tenían un consumo bajo (mpg01 = 0)

Curva ROC

library(pROC)
## Type 'citation("pROC")' for a citation.
## 
## Adjuntando el paquete: 'pROC'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     cov, smooth, var
prob_lda <- pred_lda$posterior[,2]

roc_lda <- roc(test_data$mpg01, prob_lda)
## Setting levels: control = 0, case = 1
## Setting direction: controls < cases
plot(roc_lda, col="blue", main="ROC LDA")

auc(roc_lda)
## Area under the curve: 0.9333

Interpretación:
LDA presenta buen desempeño y bajo error, mostrando buena capacidad de clasificación.


e) Modelo QDA

qda_model <- qda(mpg01 ~ weight + horsepower + displacement + cylinders,
                 data = train_data)

pred_qda <- predict(qda_model, test_data)

tabla_qda <- table(Predicho = pred_qda$class, Real = test_data$mpg01)
tabla_qda
##         Real
## Predicho  0  1
##        0 53  5
##        1  7 53
error_qda <- mean(pred_qda$class != test_data$mpg01)
error_qda
## [1] 0.1016949

Curva ROC

prob_qda <- pred_qda$posterior[,2]

roc_qda <- roc(test_data$mpg01, prob_qda)
## Setting levels: control = 0, case = 1
## Setting direction: controls < cases
plot(roc_qda, col="red", main="ROC QDA")

auc(roc_qda)
## Area under the curve: 0.9437

Interpretación:
QDA permite mayor flexibilidad, pero puede sobreajustarse dependiendo de los datos.


f) Regresión Logística

glm_model <- glm(mpg01 ~ weight + horsepower + displacement + cylinders,
                 data = train_data,
                 family = binomial)

summary(glm_model)
## 
## Call:
## glm(formula = mpg01 ~ weight + horsepower + displacement + cylinders, 
##     family = binomial, data = train_data)
## 
## Coefficients:
##                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)  11.8103006  2.0819718   5.673 1.41e-08 ***
## weight       -0.0020251  0.0008573  -2.362  0.01817 *  
## horsepower   -0.0443408  0.0172072  -2.577  0.00997 ** 
## displacement -0.0164493  0.0095899  -1.715  0.08629 .  
## cylinders     0.1869071  0.3972245   0.471  0.63797    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 379.83  on 273  degrees of freedom
## Residual deviance: 138.27  on 269  degrees of freedom
## AIC: 148.27
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 7

Predicción y error

prob_glm <- predict(glm_model, test_data, type="response")

pred_glm <- ifelse(prob_glm > 0.5, 1, 0)

tabla_glm <- table(Predicho = pred_glm, Real = test_data$mpg01)
tabla_glm
##         Real
## Predicho  0  1
##        0 53  6
##        1  7 52
error_glm <- mean(pred_glm != test_data$mpg01)
error_glm
## [1] 0.1101695

Curva ROC

roc_glm <- roc(test_data$mpg01, prob_glm)
## Setting levels: control = 0, case = 1
## Setting direction: controls < cases
plot(roc_glm, col="green", main="ROC Logística")

auc(roc_glm)
## Area under the curve: 0.9517

Interpretación:
La regresión logística es interpretable y ofrece resultados sólidos en clasificación binaria.


g) Comparación de modelos

resultados <- data.frame(
  Modelo = c("LDA", "QDA", "Logística"),
  Error = c(error_lda, error_qda, error_glm)
)

resultados
##      Modelo     Error
## 1       LDA 0.1101695
## 2       QDA 0.1016949
## 3 Logística 0.1101695

Conclusión general:

Los tres modelos presentan un buen desempeño en la clasificación de mpg01.
Sin embargo:

  • LDA: estable y buen rendimiento general
  • QDA: más flexible pero sensible al sobreajuste
  • Regresión logística: equilibrio entre interpretación y precisión

En términos de validación, los modelos no se comportan exactamente igual, siendo LDA y logística los más consistentes.