IAsesion1Concentracion

Comandos Basicos

#Comandos Basicos

# Asignacion de variables
x <- 3
y <- 2


#Impresion de Resultados
x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones Aritmeticasr

#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
potencia

## [1] 9

Funciones Matematicas

#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 y Vectores

#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 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

#Tipos de datos
#caracter: palabras, van siempre entre comillas.
#Numericos: numeros.
#Logicos: TRUE, FALSE
#Factores: niveles preestablecidos '1' '0'
#para convertir as numeric

#Graficar
plot(a,g, main="Ventas x mes", xlab="mes", ylab="M USD", type="b")

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

#Condicionales
calificacion <- 71
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

Ejercicios

#ejercicio 1
#registra el nombre, peso, altura de alumnos
#calcula su IMC y asigna 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 categoría
categoria <- ifelse(imc < 18.5, "Bajo peso",
                    ifelse(imc < 25, "Peso normal",
                           ifelse(imc < 30, "Sobrepeso",
                                  "Obesidad")))

# Mostrar resultados
data.frame(nombres, peso, altura, imc, categoria)

##   nombres peso altura      imc   categoria
## 1   Anuar   75   1.88 21.22001 Peso normal
## 2     Edu   84   1.75 27.42857   Sobrepeso
## 3  Euriel   70   1.83 20.90239 Peso normal
## 4   Kamil   70   1.77 22.34352 Peso normal