##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

x1rep <- rep(0:4,each=5 ) 
x1rep
##  [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- 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

x1rep1 <- rep(5:1,times=4 ) 
x1rep1
##  [1] 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1

##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.

A <- matrix(x1rep1, nrow=4, ncol=3, byrow = FALSE)
## Warning in matrix(x1rep1, nrow = 4, ncol = 3, byrow = FALSE): data length
## [20] is not a sub-multiple or multiple of the number of columns [3]
A
##      [,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]  ##Devuelve los datos de la primera fila de la columna 1,2 y 3 
## [1] 5 1 2
A[1:4,2]  ##Devuelve la columna 2, de las filas 1,2,3 y 4
## [1] 1 5 4 3
A[3,3]  ##devuelve el digito colocado en la columna y fila numero 3
## [1] 5
A[11] ##devuelve la posicion 11 de todas las cantidades que tengamos
## [1] 5
A[20] ##no nos devuelve ningun dato que que nuestra tabla llega hasta la posicion numero 12
## [1] NA
A[5,4] ##Nos muestra un error que el numero 5 hace referencia a una fila, y no tenemos esa cantidad de filas al igual y tampoco tenemos 4 columnas 
## Error in A[5, 4]: subscript out of bounds
A[-3,]  # Elimina la fila 3
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    5    1    2
## [2,]    4    5    1
## [3,]    2    3    4

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

##tildes)

Edad <- factor (c(29,30,32,35,35))
                
Empresa <- factor(c("Neustar","Neustar","Neustar","Neustar","Neustar"))

Nombre <- factor(c("Luis","Ronny","Paulo","Daniel","Anthony"))

Profesion <- factor(c("Network Geography Data Analyst","product support", "IP Intel                                 Analyst","IP Intel Analyst","Network Geography Data Analyst"))

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

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

##7- Visualice los datos registrados.

DatosCompaneros

##8- Visualice la estructura de los datos recopilados.

str(DatosCompaneros)
## 'data.frame':    5 obs. of  4 variables:
##  $ Edad     : Factor w/ 4 levels "29","30","32",..: 1 2 3 4 4
##  $ Empresa  : Factor w/ 1 level "Neustar": 1 1 1 1 1
##  $ Nombre   : Factor w/ 5 levels "Anthony","Daniel",..: 3 5 4 2 1
##  $ Profesion: Factor w/ 4 levels "IP Intel                                 Analyst",..: 3 4 1 2 3

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

lista1 <- list(vector= x1rep, vector = x1rep1 ,matriz = A, dataframe = DatosCompaneros)
lista1
## $vector
##  [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
## 
## $vector
##  [1] 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1
## 
## $matriz
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    5    1    2
## [2,]    4    5    1
## [3,]    3    4    5
## [4,]    2    3    4
## 
## $dataframe
##   Edad Empresa  Nombre                                        Profesion
## 1   29 Neustar    Luis                   Network Geography Data Analyst
## 2   30 Neustar   Ronny                                  product support
## 3   32 Neustar   Paulo IP Intel                                 Analyst
## 4   35 Neustar  Daniel                                 IP Intel Analyst
## 5   35 Neustar Anthony                   Network Geography Data Analyst

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

install.packages(“swirl”) library (swirl)

##Este paquete lo que nos muestra es un tutorial sobre la utilidad de R, ahi nos va mostrar diferentes opciones de como ir utlizandolo, no brinda opciones con numeros los cuales a su escogencia debe seleccionar y ahi ira avanzando en el tutorial.

##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.

rownames(A) <- c("Fi1", "fi2", "fi3","fila4")
colnames(A) <- c("columna_1", "columna_B", "columna_C")
A
##       columna_1 columna_B columna_C
## Fi1           5         1         2
## fi2           4         5         1
## fi3           3         4         5
## fila4         2         3         4

##-Publique su reporte en Rpubs y haga llegar al profesor el link del reporte