Comandos Basicos

Comandos Basicos

Asignacion de Variables

x <- 3
y <- 2 

Impresion de Resultados

x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones aritmeticas

suma <- x+y
suma

## [1] 5

resta <- x-y
resta

## [1] 1

multiplicacion <- x*y
multiplicacion

## [1] 6

division <- x/y
division

## [1] 1.5

division_entera <- x%/%y
division_entera

## [1] 1

residuo <- x%/%y
residuo

## [1] 1

potencia <- x**2 # tambien se puede con ^
potencia

## [1] 9

Funciones Matematicas

raiz_cuadrada <- sqrt(x)
raiz_cuadrada

## [1] 1.732051

raiz_cubica <- x**(1/3)
raiz_cubica

## [1] 1.44225

exponencial <- exp(1)
exponencial 

## [1] 2.718282

absoluto <- abs(x)
absoluto

## [1] 3

signo <- sign(x)
signo

## [1] 1

redondeo_arriba <- ceiling(division)
redondeo_arriba

## [1] 2

redondeo_abajo <- floor(division)
redondeo_abajo

## [1] 1

truncar <- trunc(division)
truncar 

## [1] 1

Constantes

pi

## [1] 3.141593

radio <- 5
area_circulo <- pi*radio**2
area_circulo

## [1] 78.53982

Vectores

a <- c(1,2,3,4,5) # Juntarlos
a

## [1] 1 2 3 4 5

b<- c(1:100) # secuencia de enteros
b

##   [1]   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
##  [19]  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
##  [37]  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
##  [55]  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
##  [73]  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
##  [91]  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100

c<- seq(2,5, by=0.5) # secuencia especifica
c

## [1] 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

d <- rep(1:2, times=3) # repetir vectores
d

## [1] 1 2 1 2 1 2

e <- rep(1:2, each=3) # repetir elementos
e

## [1] 1 1 1 2 2 2

f <- c("pera","manzana","kiwi","fresa")
f

## [1] "pera"    "manzana" "kiwi"    "fresa"

longitud <- length(a)
longitud 

## [1] 5

promedio <- mean(a)
promedio

## [1] 3

rango<- max(a)-min(a)
rango

## [1] 4

resumen <- summary(a)
resumen

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       2       3       3       4       5

orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente

## [1] 1 2 3 4 5

orden_descendente <- sort(a, decreasing=TRUE)
orden_descendente

## [1] 5 4 3 2 1

g <- c(1,2,3,4,5)

suma_vectores <- a+g
suma_vectores

## [1]  2  4  6  8 10

Tipos de datos.
* caracter: palabras, van simepre entre comillas.
* numericos : numeros.
* logicos: TRUE, FLASE.
* Factores: Nivlees preestablecidos “1” “0”.
* Para convertir EJ. as.numeric.

Graficar

plot(a,g, main="Ventas por Mes", xlab= "Mes", ylab="M USD", type="l")

Operadores Relacionales.
* Igual a==b.
* Desigual a=!b.
* Mayor que a>b.
* menor que a<b.
* mayor o igual que a>=b.
* mejor o igual que a<=b.

Condicionales

calificacion <- 70
if (calificacion>=70){
  print("Pasa")
}else {
  print("No Pasa")
}

## [1] "Pasa"

Tabla

tabla <- data.frame(a,g)
tabla

##   a g
## 1 1 1
## 2 2 2
## 3 3 3
## 4 4 4
## 5 5 5

Ejercicio 1.
Registra el nombre, peso y altura del alumna.
Calcula el IMC y su categoria.

nombres <- c("Anuar", "Edu", "Euriel", "Kamil")
peso <- c (75, 84, 70, 70)
altura <- c(1.88, 1.75, 1.83, 1.77)

Calcular IMC

imc <- peso / (altura^2)

Asignar Categoria

categoria <- ifelse(imc < 18.5, "Bajo peso",
                    ifelse(imc < 25, "Peso normal",
                           ifelse(imc < 30, "Sobrepeso",
                                  "Obesidad")))

Mostrar Resultados

df<- data.frame(nombres, peso, altura, imc, categoria)
df$imc<- df$peso/(df$altura^2)
df$clasificacion <- ifelse(df$imc<18.5, "Peso Bajo",ifelse(df$imc<25, "Normal",
                                                           ifelse(df$imc<30, "Sobrepeso", 
                                                                  ifelse(df$imc<35, "Obesidad Grado 1", 
                                                                         ifelse(df$imc<40,"Obesidad grado 2", 
                                                                                "Obesidad Grado 3")))))
df$clasificacion

## [1] "Normal"    "Sobrepeso" "Normal"    "Normal"