Estadística descriptiva Práctica 10 Autonóma A

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1 Introducción

1.1 Descripción

Definir conceptos de comandos y ejecutar el presente markdown

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2 Preparar el ambiente de trabajo

2.1 Limpiar el entorno

# Borra todos los objetos del entorno
rm(list = ls())
# Libera memoria
gc()

##          used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
## Ncells 543942 29.1    1210890 64.7   686460 36.7
## Vcells 993691  7.6    8388608 64.0  1876160 14.4

# Muestra en qué carpeta estás trabajando
getwd()

## [1] "C:/Users/brand/Desktop/iCloudDrive/DESK2025SAID/CLASES 20262/LABORATORIO 2/practica10_2A"

#Ubicar carpeta en la pestaña de Session > Set working > Choose > practica10a

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3 Simulación de datos

3.1 Código para simular datos

Simularemos datos de 400 personas con edades y estaturas aleatorios bajo una distribución normal.

set.seed(123) # Para que todos obtengan el mismo resultado
n <- 400      # Número de registros
edad <- round(rnorm(n, mean = 29, sd = 10))
estatura <- round(rnorm(n, mean = 180, sd = 10),1)
datosA <- data.frame(
  ID = 1:n,
  Edad = edad,
  Estatura = estatura
)

head(datosA)

##   ID Edad Estatura
## 1  1   23    179.3
## 2  2   27    168.3
## 3  3   45    173.7
## 4  4   30    179.7
## 5  5   30    186.7
## 6  6   46    163.5

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4 Resumen de datos

4.1 Estadística Descriptiva

resumen <- summary(datosA)
print(resumen)

##        ID             Edad          Estatura    
##  Min.   :  1.0   Min.   : 4.00   Min.   :151.9  
##  1st Qu.:100.8   1st Qu.:23.00   1st Qu.:173.8  
##  Median :200.5   Median :29.00   Median :180.5  
##  Mean   :200.5   Mean   :29.14   Mean   :180.0  
##  3rd Qu.:300.2   3rd Qu.:36.00   3rd Qu.:186.6  
##  Max.   :400.0   Max.   :61.00   Max.   :206.9

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5 Visualización de datos

5.1 Edad - Histograma

hist(datosA$Edad,
     probability = TRUE,
     main = "Histograma de Edad con Curva Normal",
     xlab = "edad",
     col = "blue",
     border = "white")
curve(dnorm(x, mean = mean(datosA$Edad), sd = sd(datosA$Edad)),
      col = "red", lwd = 2, add = TRUE)

5.2 Estatura - Histograma

hist(datosA$Estatura,
     probability = TRUE,
     main = "Histograma de Estatura con Curva Normal",
     xlab = "Estatura (cm)",
     col = "green",
     border = "white")

curve(dnorm(x,
            mean = mean(datosA$Estatura),
            sd = sd(datosA$Estatura)),
      col = "red",
      lwd = 2,
      add = TRUE)

5.3 Diagramas de Caja Comparativos

boxplot(datosA$Edad, datosA$Estatura,
        names = c("Edad", "Estatura"),
        main = "Diagrama de Caja de Edad y Estatura",
        col = c("orange", "darkolivegreen3"),
        horizontal = TRUE)

5.4 Dispersión Edad vs Ingreso

plot(datosA$Edad, datosA$Estatura,
     main = "Dispersión entre Edad y Estatura",
     xlab = "edad",
     ylab = "estatura",
     pch = 19,
     col = rgb(0.1, 0.2, 0.5, 0.5))
abline(lm(estatura ~ edad, data = datosA), col = "red", lwd = 2)

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6 Exportar datos a excel

if (!require(openxlsx)) install.packages("openxlsx")

## Warning: package 'openxlsx' was built under R version 4.4.3

library(openxlsx)

# Crear libro de Excel
wb <- createWorkbook()

# HOJA 1: DATOS SIMULADOS
addWorksheet(wb, "Datos")
writeData(wb, "Datos", datosA)

# HOJA 2: RESUMEN ESTADISTICO
resumen <- as.data.frame(summary(datosA))
addWorksheet(wb, "Resumen")
writeData(wb, "Resumen", resumen)

# GUARDAR ARCHIVO
saveWorkbook(wb, "Base_Completa_Practica10a.xlsx", overwrite = TRUE)

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