getwd ()
## [1] "C:/Users/Victoria/Desktop/archivos escritorio/PhD. Marcela/Primera estancia"
library (psych)
TiendCamp <- read.csv("tiendas.csv", header = T, sep = ";", dec = "." )
head(TiendCamp)  # desplliega parte de la tabla en caso que no la queremos ver en la consola
##   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                 2
dim(TiendCamp) # indica elnumero de observaciones que contiene la base de datos y el numero de variables
## [1] 90  7
str(TiendCamp) # Inndica una descripción de las variables e indica el tipo de datos de cada columna (númerias, factor)
## '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 ...
describe (TiendCamp[c ("precio", "peso","altura")])
##        vars  n    mean      sd  median trimmed     mad   min     max
## precio    1 90  349.16  120.23  344.48  342.67  118.61  99.5  699.95
## peso      2 90 3394.60 2244.10 2405.00 3080.95 1356.58 850.0 9553.80
## altura    3 90  125.83   33.05  112.00  121.79   15.57  90.0  203.00
##          range skew kurtosis     se
## precio  600.45 0.48    -0.11  12.67
## peso   8703.80 1.09     0.05 236.55
## altura  113.00 0.99    -0.60   3.48
# la muestra para las tres variables es  90 observaciones, el precio promedio es de  349,16 
# y su desviación estandrar es de 120.24, # el peso promedio es de 3394,60 
# y su desviación estandar  2244.10 y la altura promedio es de 125.83 y
# su desviación estar  33.05
# La kurtosis del  precio y la altura es negativa por lo tanto  tienen distribución platicúrtica 
summary (TiendCamp[c ("precio", "peso","altura")])
##      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.   :203.0
# el precio promedio del precio es de  349.2, del peso  3395 y  de la altura  125.8
# El precio mínimo es de 99.5 y el maximo 700
# El peso mínimo es de   850  y el máximo  9554
# La altura mínima es de  90 y la máxima es de 203

fig.cap=" Gráfico altura-peso"
par(col.main= "darkblue", cex.main=1.5)
plot (TiendCamp$peso, TiendCamp$altura, xlab = "Peso", ylab = "Altura",main = " Altura & Peso", xlim = c(0,10000), ylim = c (80,220),col= TiendCamp$uso, pch= TiendCamp$capacidad.person.)

reg <- lm(altura~peso, data = TiendCamp)
abline (reg)