Reporte_1

Reporte_1

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1- Use rep() y seq() para generar un vector con los siguientes elementos: 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4

x1 <-rep(seq(0,4), each = 5)

2-Use rep() y seq() para crear un vector con los siguientes elementos: 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1

x2 <-rep(seq(5,1),4)

3-Introduzca en R una matriz A usando: - Los datos del ejercicio 2 - Arreglo de 4 filas X 3 columnas. - Llenando los datos por columna.

matriz1<- matrix(data=rep(seq(5,1),4),nrow=4,ncol=3,byrow=FALSE)

## Warning in matrix(data = rep(seq(5, 1), 4), nrow = 4, ncol = 3, byrow =
## FALSE): data length [20] is not a sub-multiple or multiple of the number of
## columns [3]

matriz1

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    5    1    2
## [2,]    4    5    1
## [3,]    3    4    5
## [4,]    2    3    4

4- Acceda a los algunos elementos de la matriz de la siguiente manera: A[1,1:3], A[1:4,2], A[3,3], A[11], A[20], A[5,4], A[-3,] y explique que pasa en cada caso.

A[1,1:3]

matriz1[1,1:3]

## [1] 5 1 2

##Te despliega todos los valores de la primera fila de la matriz. 

A[1:4,2]

matriz1[1:4,2]

## [1] 1 5 4 3

## Despliega todos los valores de la segunda columna de la matriz.

A[3,3]

matriz1[3,3]

## [1] 5

## De la matriz este comando pide mostrar el valor que asignado en el espacio con la coordenada de fila 3 con la columna 3.

A[11]

matriz1[11]

## [1] 5

##Este comando cuenta va contando los espacios de las columnas de manera secuencial y muestra el valor del espacio que esta en la posicion 11.

A[5,4]

matriz1[5,4]

## Error in matriz1[5, 4]: subscript out of bounds

#Este comando pide el valor que esta dentro de las coordenadas, sin embargo no hay ningun valor o no existen estas coordenadas dentro de la matriz. 

A[-3,]

matriz1[-3,]

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    5    1    2
## [2,]    4    5    1
## [3,]    2    3    4

##Este comando quita la la tercera fila de la matriz.

5- Recopile la información de su grupo referente a - Edad - Empresa - Nombre - Profesión(no utilice tildes)

Nombre: Anthony Edad: 35 años Empresa: Neustar Profesion: Analista de datos

Nombre: Daniel Edad: 35 años Empresa: Neustar Profesion: Analista de datos

Nombre: Luis Edad: 29 años Empresa: Neustar Profesion: Analista de datos

Nombre: Paulo Edad: 32 años Empresa: Neustar Profesion: Analista de datos

Nombre <-c("Anthony","Daniel","Luis","Paulo","Ronny")
Edad <-c(35,35,29,32,28)
Empresa <-c(rep("Neustar"))
Profesion <-c(rep("Analis de datos"))

6-Introduzca según el tipo de datos adecuado a base de código R en un DataFrame la información recopilada en el punto anterior.

Grupo <- data.frame (Edad,Empresa,Nombre,Profesion)

7- Visualice los datos registrados.

Grupo

##   Edad Empresa  Nombre       Profesion
## 1   35 Neustar Anthony Analis de datos
## 2   35 Neustar  Daniel Analis de datos
## 3   29 Neustar    Luis Analis de datos
## 4   32 Neustar   Paulo Analis de datos
## 5   28 Neustar   Ronny Analis de datos

8- Visualice la estructura de los datos recopilados.

str(Grupo)

## 'data.frame':    5 obs. of  4 variables:
##  $ Edad     : num  35 35 29 32 28
##  $ Empresa  : Factor w/ 1 level "Neustar": 1 1 1 1 1
##  $ Nombre   : Factor w/ 5 levels "Anthony","Daniel",..: 1 2 3 4 5
##  $ Profesion: Factor w/ 1 level "Analis de datos": 1 1 1 1 1

9- Compile en una sola lista los objetos creados para resolver los ejercicios anteriores.

list(x1,x2,matriz1,Edad,Empresa,Nombre,Profesion,Grupo)

## [[1]]
##  [1] 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4
## 
## [[2]]
##  [1] 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1
## 
## [[3]]
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    5    1    2
## [2,]    4    5    1
## [3,]    3    4    5
## [4,]    2    3    4
## 
## [[4]]
## [1] 35 35 29 32 28
## 
## [[5]]
## [1] "Neustar"
## 
## [[6]]
## [1] "Anthony" "Daniel"  "Luis"    "Paulo"   "Ronny"  
## 
## [[7]]
## [1] "Analis de datos"
## 
## [[8]]
##   Edad Empresa  Nombre       Profesion
## 1   35 Neustar Anthony Analis de datos
## 2   35 Neustar  Daniel Analis de datos
## 3   29 Neustar    Luis Analis de datos
## 4   32 Neustar   Paulo Analis de datos
## 5   28 Neustar   Ronny Analis de datos

10-Instale y cargue el paquete swirl.Indique su utilidad y además brinde una pequeña guía de uso del paquete.

Este paquete contiene basicamente una libreria que tiene una funcionalidad de tutoriales basicos para una aprendizaje de las funciones basicas y sirve para las personas que estamos empezando a utilizar Rstudio.

Guia de uso.

1-Instale el paquete (“swirl”)

2-Despues instale la libreria (swirl)

3-Automaticamente el paquete se corre en la consola y te va explicando que debes ir haciendo para seguir avanzando en el tutorial.

install.packages("swirl")

## Installing package into '/home/rstudio-user/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.5'
## (as 'lib' is unspecified)

library(swirl)

## 
## | Hi! I see that you have some variables saved in your workspace. To keep
## | things running smoothly, I recommend you clean up before starting swirl.
## 
## | Type ls() to see a list of the variables in your workspace. Then, type
## | rm(list=ls()) to clear your workspace.
## 
## | Type swirl() when you are ready to begin.

Bonus

-Investigue como crear nombres a las filas y columnas de una matriz.Para la matriz creada en este reporte asigne los nombres de filas y columnas(escoja los nombres que usted desee) y visualice los resultados en el reporte.

dimnames(matriz1) <-list(NULL, c("Columna 1", "Columna 2", "Columna 3"))
dimnames(matriz1) <-list(c("fila 1","fila 2", "fila 3", "fila 4"),NULL)

matriz1

##        [,1] [,2] [,3]
## fila 1    5    1    2
## fila 2    4    5    1
## fila 3    3    4    5
## fila 4    2    3    4