Laboratorio 1: Ejercicios y casos prácticos con R.

Este es un ejemplo de documento para satisfacer el enunciado del ejercicio número 10 del Laboratorio de SPAD.

Ejercicio 1: Comprobación de paquetes instalados e instalación de paquetes.

Comprobación de los paquetes instalados e instalación de MASS y survival:

library() #Muestra los paquetes instalados en RStudio y la ruta de ubicación.
#install.packages("MASS") #Instala el paquete MASS (ya instalado).
#install.packages("survival") #Instala el paquete Survival (ya instalado).

Búsqueda de la información que contienen los paquetes MASS y survival:

library(help="MASS") #Muestra la información que contiene el paquete MASS
library(help="survival") #Muestra la información que contiene el paquete Survival

Búsqueda de información sobre el paquete R Commander (rcmdr):

??Rcmdr

Ejercicio 2: Importación de archivos, summary() y fivenum().

a) Importar archivo de texto y buscar un summary() de tres variables a escoger.

Para elaborar este apartado se ha creado una sub-base de datos a partir de los datos del paquete iris utilizando la función sample() y exportando el archivo posteriormente como un archivo de texto plano.

#Importamos un documento .txt previamente creado utilizando el data frame iris.
ejercicio_2a<-read.csv("submuestra_iris.txt",sep ="\t")
# Resumen estadístico de la muestra del ejercicio 2.                              
summary(ejercicio_2a[,c("Sepal.Width","Sepal.Length","Petal.Length")])
##   Sepal.Width    Sepal.Length    Petal.Length  
##  Min.   :2.00   Min.   :4.400   Min.   :1.200  
##  1st Qu.:2.70   1st Qu.:5.125   1st Qu.:1.750  
##  Median :3.00   Median :5.800   Median :4.350  
##  Mean   :3.04   Mean   :5.782   Mean   :3.788  
##  3rd Qu.:3.30   3rd Qu.:6.300   3rd Qu.:5.100  
##  Max.   :4.10   Max.   :7.000   Max.   :6.000

b) Importar un archivo .csv y buscar un fivenum() de dos variables relevantes.

En este apartado b, se ha elaborado una nueva sub-base de datos a partir del paquete mtcars utilizando la función sample() y exportando el archivo posteriormente como un archivo .csv.

# Importar un documento .csv previamente creado utilizando el data frame mtcars.
ejercicio2b <- read.csv("submuestra_mtcars.csv")
# Obtenemos el fivenum() de dos variables relevantes caballos de potencia (hp) y millas por galón (mpg).
fivenum(ejercicio2b$hp)
## [1]  65.0  96.0 110.0 162.5 264.0
fivenum(ejercicio2b$mpg)
## [1] 10.40 16.55 19.20 22.15 33.90