Datos

Como inicio pondremos 100 datos aleatorios para poder obtener la frecuencia, la mediana, la moda y plot

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

##   [1] 42 30 44 15 40 18 36 49 32 40 46 32 26 28 34 46 36 20 22 27 42 32 39
##  [24] 22 36 37 37 37 36 34 43 18 43 41 37 20 45 19 37 42 18 23 37 36 49 15
##  [47] 25 28 32 49 23 27 48 38 31 19 34 50 50 42 43 42 48 40 30 45 19 19 36
##  [70] 31 17 18 50 27 37 20 35 26 41 34 28 26 22 47 40 30 36 19 24 50 34 20
##  [93] 50 26 46 34 19 41 42 18

El máximo y mínimo son los valores que el profesor nos otorgó

maximo <- max(datos)
maximo

## [1] 50

minimo <- min(datos)
minimo

## [1] 15

Media y Mediana

media <- mean(datos)
mean(datos)

## [1] 33.44

mediana <- median(datos)
median(datos)

## [1] 34.5

Frecuencia

frecuencia <-table (datos)
frecuencia

## datos
## 15 17 18 19 20 22 23 24 25 26 27 28 30 31 32 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 
##  2  1  5  6  4  3  2  1  1  4  3  3  3  2  4  6  1  7  7  1  1  4  3  6  3 
## 44 45 46 47 48 49 50 
##  1  2  3  1  2  3  5

Frecuencia relativa y Porcentual

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

## datos
##   15   17   18   19   20   22   23   24   25   26   27   28   30   31   32 
## 0.02 0.01 0.05 0.06 0.04 0.03 0.02 0.01 0.01 0.04 0.03 0.03 0.03 0.02 0.04 
##   34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48 
## 0.06 0.01 0.07 0.07 0.01 0.01 0.04 0.03 0.06 0.03 0.01 0.02 0.03 0.01 0.02 
##   49   50 
## 0.03 0.05

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

## datos
## 15 17 18 19 20 22 23 24 25 26 27 28 30 31 32 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 
##  2  1  5  6  4  3  2  1  1  4  3  3  3  2  4  6  1  7  7  1  1  4  3  6  3 
## 44 45 46 47 48 49 50 
##  1  2  3  1  2  3  5

Como último la gráfica para mostrar y checar los datos

 plot(frecuencia)

plot

## function (x, y, ...) 
## UseMethod("plot")
## <bytecode: 0x0000000015f29710>
## <environment: namespace:graphics>