Tarea1
Fuensanta Navarro Lafuente
12 de marzo de 2018
1. Descarga el fichero de datos “tiendas.csv”
2. Lee el fichero usando correctamente los argumentos de la función read.table(): header, sep, dec.
read.table (file = "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 4Guarda los datos en tiendCamp.
tiendCamp <- read.table (file = "tiendas.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ".")3.Utiliza funciones como head(), dim(), str() para inspeccionar la estructura de tiendCamp.
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 ...¿Qué información contiene ese conjunto de datos? (haz algún comentario).
El archivo cargado contiene 90 observaciones recogidas en 7 variables (precio, peso, altura, marca, uso, estaciones y capacidad.person).
Tipo de archivo: “data frame”.
“Precio”" y “peso”" son variables numéricas; “marca”“,”uso“” y “estaciones”" de tipo factor; y los valores de “altura y”capacidad.person" son números enteros.
4. Selecciona las variables cuantitativas (precio, peso y altura) y haz un resumen de las variables.
Describe los resultados obtenidos.
Variable cuantitativa: “precio”
summary(tiendCamp$precio)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 99.5 261.5 344.5 349.2 399.9 700.0Los datos de la variable “precio” oscilan entre 99.5 y 700.0
La media de precio es 349.2
Y el 50% de los valores de esta variable se encuentran en el intervalo (261.5-399.9)
Variable cuantitativa: “peso”
summary (tiendCamp$peso)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 850 1855 2405 3395 4756 9554Los datos de la variable “peso” oscilan entre 850 y 9554
La media de peso es 3395 y su mediana 2405
Y el 50% de los valores de esta variable se encuentran en el intervalo (1855-4756)
Variable cuantitativa: “altura”
summary (tiendCamp$altura)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 90.0 102.0 112.0 125.8 151.5 203.0Los datos de la variable “peso” oscilan entre 90.0 y 203.0
La media de peso es 125.8 y su mediana 112.0
Y el 50% de los valores de esta variable se encuentran en el intervalo (102.0-151.5)
5. Elabora un gráfico de dispersión enfrentando las variables “peso” y “altura”. Ese gráfico debe tener:
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura)
Etiquetar los ejes con nombres adecuados.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura, xlab= "altura", ylab= "peso")
Poner un título representativo.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
main= "Peso Vs. Altura")
Rango de la variable peso entre 0 y 10000.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
main= "Peso Vs. Altura",
ylim= c(0,10000)
)
Rango de la variable altura entre 80 y 220.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
main= "Peso Vs. Altura",
ylim= c(0,10000),
xlim= c(80,220)
)
Pinta los puntos por colores según la variable “uso”.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
main= "Peso Vs. Altura",
ylim= c(0,10000),
xlim= c(80,220),
col= tiendCamp$uso,
)
Utiliza distintos símbolos en función de la capacidad de la tienda.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
main= "Peso Vs. Altura",
ylim= c(0,10000),
xlim= c(80,220),
col= tiendCamp$uso,
pch= tiendCamp$capacidad.person.,
)
Buscar en la ayuda de la función par () cómo cambiar el tamaño y color del título. Modificalos a tu gusto.
tiendCamp## 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 4opar <- par ()
par (cex.main= 0.5, col.main = "red")
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
main= "Peso Vs. Altura",
ylim= c(0,10000),
xlim= c(80,220),
col= tiendCamp$uso,
pch= tiendCamp$capacidad.person.)
6. Crea un modelo de regresión lineal que se ajuste a la nube de puntos. Utiliza para ello la función “lm (y~x, data=tiendCamp)”. Guarda el modelo en una variable y añádelo al gráfico con la función abline()
plot (tiendCamp$peso, tiendCamp$altura)
mod <- lm (altura ~ peso, data= tiendCamp)
abline (mod)
Pruebo realizar el ejercicio 6 de nuevo, añadiendo otras funciones en el gráfico principal, pero la linea del modelo (abline) no se dibuja de la misma manera. NO SE DÓNDE ESTÁ EL ERROR.
plot (tiendCamp$peso ~ tiendCamp$altura,
xlab= "altura", ylab= "peso",
cex.main= 0.5, col.main="red",
main= "Peso Vs. Altura",
ylim= c(0,10000),
xlim= c(80,220),
col= tiendCamp$uso,
pch= tiendCamp$capacidad.person.)
mod <- lm (altura ~ peso, data= tiendCamp)
abline (mod, col= "yellow", lwd=3)