1 Introducción

1.1 Descripción

Definir conceptos de comandos y ejecutar el presente markdown


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 531176 28.4    1187452 63.5   660385 35.3
## Vcells 966763  7.4    8388608 64.0  1769428 13.5
# Muestra en qué carpeta estás trabajando
getwd()
## [1] "C:/Users/brand/iCloudDrive/DESK2025SAID/CLASES 20262/LABORATORIO 2/practica12_examenfinalL2/PR12A"
#Ubicar carpeta en la pestaña de Session > Set working > Choose > practica12A

3 Simulación de datos

3.1 Código para simular datos

Simularemos datos de 110 personas con edades y estaturas aleatorios bajo una distribución normal.

set.seed(123) # Para que todos obtengan el mismo resultado
n <- 110      # Número de registros
edad <- round(rnorm(n, mean = 28, sd = 10))
estatura <- round(rnorm(n, mean = 177, sd = 10),1)
datosA <- data.frame(
  ID = 1:n,
  Edad = edad,
  Estatura = estatura
)

head(datosA)
##   ID Edad Estatura
## 1  1   22    171.2
## 2  2   26    183.1
## 3  3   44    160.8
## 4  4   29    176.4
## 5  5   29    182.2
## 6  6   45    180.0

4 Resumen de datos

4.1 Estadística Descriptiva

resumen <- summary(datosA)
print(resumen)
##        ID              Edad          Estatura    
##  Min.   :  1.00   Min.   : 5.00   Min.   :156.5  
##  1st Qu.: 28.25   1st Qu.:22.25   1st Qu.:169.7  
##  Median : 55.50   Median :28.00   Median :174.9  
##  Mean   : 55.50   Mean   :28.49   Mean   :176.5  
##  3rd Qu.: 82.75   3rd Qu.:34.00   3rd Qu.:182.3  
##  Max.   :110.00   Max.   :50.00   Max.   :209.4

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)


6 Exportar datos a excel

if (!require(openxlsx)) install.packages("openxlsx")
## Warning: package 'openxlsx' was built under R version 4.3.3
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_practica12A.xlsx", overwrite = TRUE)