#Ejercicio 1
#Consultar paquetes instalados
library()
#Informacion sobre los paquetes MASS y survival
library(MASS)
??MASS
library(survival)
??survival
#Ejercicio 2
#Importamos el archivo de texto
personas_text = read.table("C:/Users/jonat/Desktop/Master/Software para el analisis de datos/Archivos de trabajo/Ejercicios/personas.txt", header=TRUE)
personas_text
#Hacemos summary()
summary(personas_text[, c("Edad", "Altura", "Peso")])
#Importamos el archivo csv
personas_csv = read.csv("C:/Users/jonat/Desktop/Master/Software para el analisis de datos/Archivos de trabajo/Ejercicios/personas.csv", header=TRUE)
personas_csv
#Hacemos el fivenum()
fivenum(personas_csv$Edad)
fivenum(personas_csv$Peso)
#Ejercicio 3
#Cargamos los datos 'anorexia' de la librería MASS
library(MASS)
data("anorexia")
#Consultamos los tipos de datos que contiene
head(anorexia)
str(anorexia)
#Consultamos si hay valores `NA` en 'anorexia'
table(is.na(anorexia))
#Consultamos si hay valores `NULL`
table(is.null(anorexia))
#Transformamos los valores de `Treat`
anorexia$Treat = factor(
anorexia$Treat,
levels = c("CBT", "Cont", "FT"),
labels = c("Cogn Beh Tr", "Contr", "Fam Tr"),
)
head(anorexia)
str(anorexia)
#Ejercicio 4
#Cargamos los datos 'biopsy' de la librería MASS
library(MASS)
data("biopsy")
#Exportamos los datos de 'biopsy' a un .csv
write.csv(biopsy, "biopsy.csv")
#Exportamos los datos de 'melanoma' a .csv, .txt y .xlsx
data("Melanoma")
write.csv(Melanoma, "melanoma.csv")
write.table(Melanoma, "melanoma.txt")
library(openxlsx)
write.xlsx(Melanoma, "melanoma.xlsx")
#Ejercicio 5
#Cargamos 'birthwt'
library(MASS)
data("birthwt")
head(birthwt)
#¿Edad máxima de las madres?
max(birthwt$age)
#¿Edad mínima de las madres?
min(birthwt$age)
#¿Rango de edad?
range(birthwt$age)
rango= max(birthwt$age) - min(birthwt$age)
rango
#¿Fumaba la madre del recién nacido de menor peso?
birthwt$smoke[birthwt$bwt == min(birthwt$bwt)]
#¿Peso del recién nacido de la madre de mayor edad?
birthwt$bwt[birthwt$age == max(birthwt$age)]
#Lista de los pesos de los recién nacidos de madres que visitaran al médico menos de 2 veces
birthwt$bwt[birthwt$ftv < 2]
#Ejercicio 6
#Cargamos los datos 'anorexia' de la librería MASS
library(MASS)
data("anorexia")
#Creamos la matriz
matrix(c(anorexia$Prewt, anorexia$Postwt), ncol = 2)
#Ejercicio 7
#Creamos Trat_Pulmon
Identificador <-c("I1","I2","I3","I4","I5","I6","I7","I8","I9","I10","I11","I12","I13","I14","I15","I16","I17","I18","I19","I20","I21","I22","I23","I24","I25")
Edad <-c(23,24,21,22,23,25,26,24,21,22,23,25,26,24,22,21,25,26,24,21,25,27,26,22,29)
Sexo <-c(1,2,1,1,1,2,2,2,1,2,1,2,2,2,1,1,1,2,2,2,1,2,1,1,2) #1 para mujeres y 2 para hombres
Peso <-c(76.5,81.2,79.3,59.5,67.3,78.6,67.9,100.2,97.8,56.4,65.4,67.5,87.4,99.7,87.6
,93.4,65.4,73.7,85.1,61.2,54.8,103.4,65.8,71.7,85.0)
Alt <-c(165,154,178,165,164,175,182,165,178,165,158,183,184,164,189,167,182,179,165
,158,183,184,189,166,175) #altura en cm
Fuma <-c("SÍ","NO","SÍ","SÍ","NO","NO","NO","SÍ","SÍ","SÍ","NO","NO","SÍ","SÍ","SÍ",
"SÍ","NO","NO","SÍ","SÍ","SÍ","NO","SÍ","NO","SÍ")
Trat_Pulmon <- data.frame(Identificador,Edad,Sexo,Peso,Alt,Fuma)
Trat_Pulmon
#Datos de los mayores de 22
Trat_Pulmon[Trat_Pulmon$Edad > 22, ]
#Dato fila 3 columna 4
Trat_Pulmon[3,4]
#Usando subset(), datos de las filas menores de 27 sin columna Alt
subset(Trat_Pulmon, Edad < 27, select = -c(Alt))
#Ejercicio 8
#Cargamos 'ChickWeight'
library(datasets)
data("ChickWeight")
#Gráfico de dispersión de variable `weight`
plot(ChickWeight$weight)
#Diagrama de caja de `variable`
boxplot(ChickWeight$Time)
#Ejercicio 9
#Cargamos los datos 'anorexia' de la librería MASS
library(MASS)
data("anorexia")
#Creamos el nuevo dataframe
anorexia_treat_df = data.frame(treat = anorexia$Treat, wt= c(anorexia$Prewt - anorexia$Postwt))
head(anorexia_treat_df)
#Segundo nuevo dataframe
anorexia_treat_C_df = subset(anorexia, anorexia$Treat == "Cont" & (anorexia$Prewt - anorexia$Postwt) < 0)
head(anorexia_treat_C_df)
#Ejercicio 10