Comandos Basicos

Asignación de Valores

x <- 3
y <- 2

Impresión de Resultados

x 

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones Aritméticas

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 #también con **
potencia 

## [1] 9

Funciones Matemáticas

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] 31.41593

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 específica
c

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

d <- rep(1:2, times=3) # Repetir vector
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 siempre entre comillas.
# Numericos: Numeros.
# Logisticos: TRUE, FALSE.
# Factores: Niveles peestablecidos "1" "0"
# Para convertir datos as_numeric

Gráficos

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

# Operadores Relacionales
# Igual a==b
# Desigual a!=b
# Mayor a>b
# Menor que a<b
# Mayor o igual que a>=b
# Menor o igual que a<=b

Condicionales

calificación <- 71

if (calificación>=70){
print("Pasa")  
} else {
  print("No Pasa")
}

## [1] "Pasa"

# Tabla
tabla <- data.frame(x,g)
tabla

##   x g
## 1 3 1
## 2 3 2
## 3 3 3
## 4 3 4
## 5 3 5

Ejercicio 1

#Registra el nombre, peso, altura de alumnos
#Calcula su IMC y asinga su categoria

nombre <- c("gabo","fede","mayte", "danara")
peso <- c(65,63,55,53)
altura <- c(1.76, 1.75, 1.69, 1.63)
df <- data.frame(nombre,peso,altura)

df$IMC <- peso/(altura**2)

df$categoria <- ifelse(df$IMC < 18.5, "Bajo peso",
                       ifelse(df$IMC < 25, "Peso normal",
                              ifelse(df$IMC < 30, "Sobrepeso", 
                                     ifelese(df$IMC < 35, "Obesidad Grado 1", "Obesidad Extrema"))))

df

##   nombre peso altura      IMC   categoria
## 1   gabo   65   1.76 20.98399 Peso normal
## 2   fede   63   1.75 20.57143 Peso normal
## 3  mayte   55   1.69 19.25703 Peso normal
## 4 danara   53   1.63 19.94806 Peso normal