tarea1
Rafael Solana Guillen grupo 2
16 de marzo de 2017
Leo la tabla que nos piden y añado el resto de funciones necesarias para estructurar la tabla.
Además, le llamo a eso “tiendCamp”.
read.table("tiendas.csv", header= TRUE, sep= ";", dec=".")## precio peso altura marca uso estaciones capacidad.person.
## 1 349.95 960.0 96 coleman mochilero primavera 2
## 2 449.95 1450.0 107 coleman mochilero primavera 3
## 3 159.95 1700.0 102 kelty mochilero primavera 2
## 4 359.95 2160.0 107 coleman mochilero primavera 3
## 5 149.00 2210.0 107 rei mochilero primavera 2
## 6 399.95 1530.0 107 coleman mochilero primavera 2
## 7 249.00 2690.0 117 marmot mochilero primavera 3
## 8 499.95 1840.0 114 coleman mochilero primavera 4
## 9 259.00 3200.0 122 rei mochilero primavera 4
## 10 299.95 850.0 97 coleman mochilero primavera 1
## 11 199.00 2500.0 107 rei mochilero primavera 2
## 12 299.00 1930.0 104 rei mochilero primavera 2
## 13 99.50 2240.0 107 rei mochilero primavera 2
## 14 179.00 2270.0 102 rei mochilero primavera 2
## 15 179.95 1590.0 94 coleman mochilero primavera 1
## 16 199.00 2100.0 104 marmot mochilero primavera 2
## 17 329.00 2130.0 109 rei mochilero primavera 3
## 18 599.95 2520.0 127 coleman mochilero primavera 4
## 19 499.95 1900.0 112 coleman mochilero primavera 3
## 20 349.00 2350.0 112 rei mochilero primavera 3
## 21 239.00 2920.0 114 milestone mochilero primavera 3
## 22 249.95 1280.0 102 msr mochilero primavera 1
## 23 279.95 1730.0 102 coleman mochilero primavera 2
## 24 579.00 4900.0 100 quechua alpinismo verano 3
## 25 399.95 2640.0 122 nemo mochilero primavera 3
## 26 319.95 1300.0 97 coleman mochilero primavera 2
## 27 299.95 1810.0 102 msr mochilero primavera 2
## 28 249.95 1080.0 96 coleman mochilero primavera 1
## 29 299.00 3770.0 127 marmot mochilero primavera 4
## 30 199.00 1280.0 94 rei mochilero primavera 1
## 31 389.95 1360.0 107 nemo mochilero primavera 2
## 32 499.95 2270.0 107 coleman mochilero verano 2
## 33 399.00 4000.0 112 rei alpinismo verano 3
## 34 199.00 2100.0 104 quechua mochilero primavera 2
## 35 309.00 2270.0 102 rei mochilero otonho 2
## 36 339.00 2690.0 112 rei mochilero otonho 3
## 37 499.00 3860.0 104 quechua alpinismo verano 2
## 38 299.00 2410.0 102 rei mochilero otonho 2
## 39 299.00 1640.0 99 quechua mochilero primavera 2
## 40 599.95 1960.0 117 msr mochilero primavera 3
## 41 219.00 1250.0 91 marmot mochilero primavera 1
## 42 199.95 2210.0 96 coleman mochilero primavera 2
## 43 499.95 1220.0 100 msr mochilero primavera 2
## 44 369.95 1670.0 94 nemo mochilero primavera 1
## 45 349.00 3630.0 113 rei alpinismo verano 2
## 46 369.95 2040.0 101 nemo mochilero primavera 3
## 47 299.95 1560.0 101 nemo mochilero primavera 2
## 48 349.95 1130.0 107 nemo mochilero primavera 1
## 49 399.95 2720.0 114 msr mochilero primavera 3
## 50 339.95 2210.0 117 nemo mochilero primavera 2
## 51 449.95 960.0 94 msr mochilero primavera 1
## 52 369.95 1300.0 109 nemo mochilero primavera 2
## 53 399.95 2890.0 117 msr mochilero primavera 3
## 54 599.95 3600.0 178 coleman mochilero primavera 4
## 55 229.95 2670.0 117 kelty mochilero primavera 3
## 56 499.95 2780.0 114 msr alpinismo verano 2
## 57 259.00 2580.0 108 quechua mochilero primavera 2
## 58 189.95 2210.0 102 kelty mochilero primavera 2
## 59 429.95 2400.0 107 nemo mochilero primavera 2
## 60 299.00 1980.0 102 marmot mochilero primavera 2
## 61 495.00 2240.0 102 marmot alpinismo verano 2
## 62 189.95 2130.0 97 coleman mochilero primavera 2
## 63 349.95 2350.0 117 milestone mochilero primavera 3
## 64 499.00 3060.0 90 marmot mochilero primavera 3
## 65 299.95 1020.0 122 msr mochilero primavera 2
## 66 449.95 7455.9 183 coleman caravana primavera 6
## 67 269.00 6832.2 182 rei caravana primavera 4
## 68 399.00 7796.1 188 rei caravana primavera 6
## 69 299.00 4961.2 152 marmot caravana primavera 6
## 70 399.00 7796.1 188 rei caravana primavera 6
## 71 389.00 6945.6 183 marmot caravana primavera 6
## 72 349.00 6350.3 170 rei caravana primavera 4
## 73 299.95 4904.5 172 coleman caravana primavera 4
## 74 499.95 8221.4 168 coleman caravana otonho 6
## 75 349.00 5981.8 152 rei caravana primavera 4
## 76 259.00 6123.5 188 rei caravana primavera 6
## 77 359.95 6180.2 190 coleman caravana primavera 6
## 78 199.00 4280.8 157 rei caravana primavera 4
## 79 349.95 6151.9 127 coleman caravana primavera 4
## 80 319.00 8476.5 183 rei caravana primavera 6
## 81 339.95 4054.0 142 coleman caravana verano 4
## 82 429.95 4762.7 152 nemo caravana primavera 4
## 83 289.95 6265.2 180 kelty caravana primavera 6
## 84 699.95 6662.1 190 msr caravana primavera 4
## 85 529.00 9383.7 188 quechua caravana primavera 6
## 86 199.95 4734.4 150 kelty caravana primavera 4
## 87 399.95 8306.4 193 kelty caravana primavera 6
## 88 429.00 6718.8 175 quechua caravana primavera 6
## 89 599.00 9553.8 203 marmot caravana primavera 6
## 90 299.95 5414.8 183 kelty caravana primavera 4tiendCamp<-read.table("tiendas.csv", header= TRUE, sep= ";", dec=".")Tras haber llamado a la tabla “tiendCamp” uso el resto de funciones para inspeccionar la estructura de éste
head(tiendCamp)## precio peso altura marca uso estaciones capacidad.person.
## 1 349.95 960 96 coleman mochilero primavera 2
## 2 449.95 1450 107 coleman mochilero primavera 3
## 3 159.95 1700 102 kelty mochilero primavera 2
## 4 359.95 2160 107 coleman mochilero primavera 3
## 5 149.00 2210 107 rei mochilero primavera 2
## 6 399.95 1530 107 coleman mochilero primavera 2dim(tiendCamp)## [1] 90 7str(tiendCamp)## 'data.frame': 90 obs. of 7 variables:
## $ precio : num 350 450 160 360 149 ...
## $ peso : num 960 1450 1700 2160 2210 1530 2690 1840 3200 850 ...
## $ altura : int 96 107 102 107 107 107 117 114 122 97 ...
## $ marca : Factor w/ 8 levels "coleman","kelty",..: 1 1 2 1 8 1 3 1 8 1 ...
## $ uso : Factor w/ 3 levels "alpinismo","caravana",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ estaciones : Factor w/ 3 levels "otonho","primavera",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ capacidad.person.: int 2 3 2 3 2 2 3 4 4 1 ...Vemos como tiene 90 observaciones y 7 variables; 4 cuatitativas y 3 cualitativas
Ahora hacemos un resumen de las tres primeras columnas, tal y como nos indican
summary (tiendCamp[, 1:3])## precio peso altura
## Min. : 99.5 Min. : 850 Min. : 90.0
## 1st Qu.:261.5 1st Qu.:1855 1st Qu.:102.0
## Median :344.5 Median :2405 Median :112.0
## Mean :349.2 Mean :3395 Mean :125.8
## 3rd Qu.:399.9 3rd Qu.:4756 3rd Qu.:151.5
## Max. :700.0 Max. :9554 Max. :203.0el resumen se ha realizado con la funcion“summary”
A continuación, haré un histograma para cada variable
dens <- density( tiendCamp$precio )
plot( dens, main = "Densidad de precio " )
hist( tiendCamp$precio, freq = FALSE, add = TRUE )
dens <- density( tiendCamp$peso )
plot( dens, main = "Densidad de peso " )
hist( tiendCamp$peso, freq = FALSE, add = TRUE )
dens <- density( tiendCamp$altura )
plot( dens, main = "Densidad de altura " )
hist( tiendCamp$altura, freq = FALSE, add = TRUE )
### despues añado la curva normal para cada uno de los histogramas de densidades anteriores
curve( dnorm( x, mean( tiendCamp$precio ), sd( tiendCamp$precio ) ),
min( tiendCamp$precio ),
max( tiendCamp$precio ) )
hist( tiendCamp$precio, freq = FALSE, add = TRUE )
curve( dnorm( x, mean( tiendCamp$peso ), sd( tiendCamp$peso ) ),
min( tiendCamp$peso ),
max( tiendCamp$peso ) )
hist( tiendCamp$peso, freq = FALSE, add = TRUE )
curve( dnorm( x, mean( tiendCamp$altura ), sd( tiendCamp$altura ) ),
min( tiendCamp$altura ),
max( tiendCamp$altura ) )
hist( tiendCamp$altura, freq = FALSE, add = TRUE )
### Por ultimo, hago un gráfico de dispersion con las variables peso y altura
plot (tiendCamp$peso, tiendCamp$altura)
#### ahora con los ejes llamados como se debe
plot( tiendCamp$peso, tiendCamp$altura,
xlab = "Peso",
ylab= "Altura" )
#### Añado titulo
plot( tiendCamp$peso, tiendCamp$altura,
xlab = "Peso",
ylab= "Altura",
main = "Peso vS Altura" )
#### Modifico los rangos de las variables peso y altura a lo que se indica
plot( tiendCamp$peso, tiendCamp$altura,
xlab = "Peso",
ylab= "Altura",
main = "Peso vS Altura",
xlim = c( 0, 10000 ),
ylim = c( 80, 220 ) )
#### Puntos coloreados segun la variable “uso”
plot( tiendCamp$peso, tiendCamp$altura,
xlab = "Peso",
ylab= "Altura",
main = "Peso vS Altura",
xlim = c( 0, 10000 ),
ylim = c( 80, 220 ),
col= tiendCamp$uso)
#### distintos simbolos segun “capacidad de la tienda”
plot( tiendCamp$peso, tiendCamp$altura,
xlab = "Peso",
ylab= "Altura",
main = "Peso vS Altura",
xlim = c( 0, 10000 ),
ylim = c( 80, 220 ),
col= tiendCamp$uso,
pch= tiendCamp$capacidad.person.)
#### Por ultimo busco ayuda de la funcion “par” y hago cambios en el gráfico
?par()## starting httpd help server ...## doneplot( tiendCamp$peso, tiendCamp$altura,
xlab = "Peso",
ylab= "Altura",
main = "Peso vS Altura",
xlim = c( 0, 10000 ),
ylim = c( 80, 220 ),
col= tiendCamp$uso,
pch= tiendCamp$capacidad.person.,
col.main= "blue",
cex.main= 1.5)