Asignación 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
potencia
## [1] 9
potencia <- x**2 # tambien se puede 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) # Quita el negativo
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 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

Graficar 

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

Operadores Racionales

Condicionales 

calificacion <-71
if (calificacion>=70){
  print("Pasa")
}else{
  print("No Pasa")
}
## [1] "Pasa"

Tablas 

df <- data.frame(a,g) # Tienen que medir lo mismo
df
##   a g
## 1 1 1
## 2 2 2
## 3 3 3
## 4 4 4
## 5 5 5

Ejercicio 1

Registra el nombre, peso, altura, calcula su IMC y asigna su categoria

nombre = c("Kamilah", "Luis", "Santiago","Marcelo")
peso = c(57, 84, 85,64)
altura = c(1.77, 1.84, 1.70,1.76)
BMI = c(18.19,23.6,29.4,20.7)
df <- data.frame(nombre,altura,peso)

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")))))