Conceptos Básicos

# comandos básicos 

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

# impresión de resultados
x 

## [1] 3

y

## [1] 2

# operaciónes 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 sin decimales
division_entera

## [1] 1

residuo <- x%%y
residuo

## [1] 1

potencia <- x**2 # tambien 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] 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 específica, no lo quiero entero, lo quiero de .5 a .5.
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 1 1 1

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: números.
# lógicos: TRUE, FALSE.
# Factores: Nuveles preestablecidos "1", "0".
# para convertir Ej: as.numeric

# graficar
plot(a,g, main= "Ventas por 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
# Mayor 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

# ejercicio 1
# registra el nombre, peso, altura de alumnos,
# calcula su IMC y asigna su categoría.

nombre <- c("Marcelo", "Santiago", "Kamilah", "Luis", "Meme")
altura <- c(1.60, 1.85, 1.65, 1.75, 1.96)
peso <- c(60, 80, 60, 80, 597)
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")))))