##Introducción al uso de formulas en R 1. Construimos un codigo para resolver ecuaciones en 2° grado con la formula general

### ecuaciones de segundo grado con la formula general
a<-0.033
b<-5
c<--4
d<-sqrt(b*b-4*a*c)
x1<-(-b+d)/(2*a)
x2<-(-b-d)/(2*a)

print(x1)
## [1] 0.79582
print(x2)
## [1] -152.311

##Uso de datos estadisticos 2.Construimos un objeto con datos combinados con las edades de las personas en clase y la grafica 1

edad<-c(40,22,24,24,23,22,22,50,21,22,60)
media<-mean(edad)
#media= promedio
mediana<-median(edad)
#la mediana es la mitad de los datos ordenados asendentemente
#la moda se saca a aprtir de los paquetes de datos
library(modeest)
moda<-mfv(edad)
desviacionestandar<-sd(edad)

boxplot(edad, ylab="edad(años)", main="grafica 1. distribucion de edad",
        xlab="datos totales")

media
## [1] 30
mediana
## [1] 23
moda
## [1] 22
desviacionestandar
## [1] 13.63085
  1. Graficamos los datos sin los datos atipicos
#grafica 2


#primera linea, nivel minimo:21
#la siguiente linea negra indica el primer cuatil 1
#la caja gris indican donde se concentran los datos
# la linea superior indica el valor maximo: 40 
# los puntos superiores son los datos a tipicos: 50 y 60

# recalcular datos estadisticos sin los atipicos

edad1<-c(40,22,24,24,23,22,22,21,22)
media1<-mean(edad1)
mediana1<-median(edad1)
desviacionestandar1<-sd(edad1)
moda1<-mfv(edad1)

boxplot(edad1, ylab="Edad (años)", main= "Grafica 2. Distribución de edad",
        xlab="Datos solo estudiantes")

  1. Volvemos a graficar sin el dato atipico para tener una grafica más homogenea
edad2<-c(22,24,24,23,22,22,21,22)
media2<-mean(edad2)
mediana2<-median(edad2)
desviacionestandar2<-sd(edad2)
moda2<-mfv(edad2)

boxplot(edad2, ylab="Edad (años)", main= "Grafica 3. Distribución de edad",
        xlab="Datos solo estudiantes")