Datos

Primero sacaremos 100 datos aleatorios para poder obtener frecuencia, mediana, moda y plot

datos <- sample(15:50, size = 100, replace = TRUE)
datos

##   [1] 42 38 42 36 22 44 26 36 48 39 15 38 40 47 46 39 19 45 45 35 23 22 31
##  [24] 48 19 39 47 29 48 33 41 21 44 16 22 17 48 29 15 35 38 37 24 26 33 22
##  [47] 23 25 26 48 41 44 25 23 44 48 15 33 15 35 26 46 22 17 37 17 17 39 22
##  [70] 31 39 18 37 25 23 21 50 40 16 40 39 37 22 25 19 33 17 50 23 38 17 30
##  [93] 47 20 46 37 31 35 39 35

El máximo y mínimo corresponden a los valores que el profesor nos otorgó (15:50)

maximo <- max(datos)
maximo

## [1] 50

minimo <- min(datos)
minimo

## [1] 15

La media y mediana

media <- mean(datos)
mean(datos)

## [1] 32.17

mediana <- median(datos)
median(datos)

## [1] 34

A continuación la frecuencia

frecuencia <-table (datos)
frecuencia

## datos
## 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 29 30 31 33 35 36 37 38 39 40 41 42 44 
##  4  2  6  1  3  1  2  7  5  1  4  4  2  1  3  4  5  2  5  4  7  3  2  2  4 
## 45 46 47 48 50 
##  2  3  3  6  2

Frecuencia relativa y porcentual

freq.relativa <-prop.table(frecuencia)
prop.table(frecuencia)

## datos
##   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   29   30   31 
## 0.04 0.02 0.06 0.01 0.03 0.01 0.02 0.07 0.05 0.01 0.04 0.04 0.02 0.01 0.03 
##   33   35   36   37   38   39   40   41   42   44   45   46   47   48   50 
## 0.04 0.05 0.02 0.05 0.04 0.07 0.03 0.02 0.02 0.04 0.02 0.03 0.03 0.06 0.02

freq.porcentual <- prop.table(frecuencia)*100 
prop.table(frecuencia)*100 

## datos
## 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 29 30 31 33 35 36 37 38 39 40 41 42 44 
##  4  2  6  1  3  1  2  7  5  1  4  4  2  1  3  4  5  2  5  4  7  3  2  2  4 
## 45 46 47 48 50 
##  2  3  3  6  2

Y por último una gráfica para verificar los datos

 plot(frecuencia)

plot

## function (x, y, ...) 
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x0000000011f097f0>
## <environment: namespace:graphics>