Objetivo: Realizar un análisis desciptivo de datos de un conjunto de personas para determinar los maximos, los minimos y media de las variables de edad y sueldo utilizando data.frame para ser presentados en un archivo html markdown para publicarse en Rpubs.

Bloque 1: Creación del dataframe

nombres<-c ("Juan","Mary","Ruben","Paty","Jorge","Luis","Olga","Veronica","Mimi" ,"Karina","Ivan","Candy","Josue","Alexa","Charly")
edades<- c(40,26,56,70,3,17,23,45,34,28,20,32,29,45,63)
generos<-c("M","F","M","F","M","M","F","F","F","F","M","F","M","F","M")
sueldos<-c(5400.90,6800.50,34200.20,68400.4,23500.90,32900,23550.90,25800.20,20500.40,21800.20,14000.5,9800.70,10200.88,34500.60,27900.88)
edociviles<-c("S","C","V","D","V","S","C","V","D","V","S","S","C","V","S")

personas<- data.frame(nombres,edades,generos, sueldos, edociviles)

Bloque 2: Mostrar el dataframe en pantalla. Todos los registros y todas las columnas

  personas
##     nombres edades generos  sueldos edociviles
## 1      Juan     40       M  5400.90          S
## 2      Mary     26       F  6800.50          C
## 3     Ruben     56       M 34200.20          V
## 4      Paty     70       F 68400.40          D
## 5     Jorge      3       M 23500.90          V
## 6      Luis     17       M 32900.00          S
## 7      Olga     23       F 23550.90          C
## 8  Veronica     45       F 25800.20          V
## 9      Mimi     34       F 20500.40          D
## 10   Karina     28       F 21800.20          V
## 11     Ivan     20       M 14000.50          S
## 12    Candy     32       F  9800.70          S
## 13    Josue     29       M 10200.88          C
## 14    Alexa     45       F 34500.60          V
## 15   Charly     63       M 27900.88          S

Bloque 3: Acceder a ciertos registros

#Los datos del atributo nombre del dataframe personas

personas$nombres
##  [1] Juan     Mary     Ruben    Paty     Jorge    Luis     Olga    
##  [8] Veronica Mimi     Karina   Ivan     Candy    Josue    Alexa   
## [15] Charly  
## 15 Levels: Alexa Candy Charly Ivan Jorge Josue Juan Karina Luis ... Veronica

#Los datos del atributo genero del dataframe personas

personas$generos
##  [1] M F M F M M F F F F M F M F M
## Levels: F M

#El registro 5 y todos los atributos

#personas$nombres
#personas$edades
#personas$sueldos
#personas$generos
#personas$edociviles

personas[5,]
##   nombres edades generos sueldos edociviles
## 5   Jorge      3       M 23500.9          V

#El registro 6 y todos los atributos

personas[6,]
##   nombres edades generos sueldos edociviles
## 6    Luis     17       M   32900          S

#El registro 7 y 8 con las columnas 1, 3 y 4

personas[7:8,c(1,3,4)]
##    nombres generos sueldos
## 7     Olga       F 23550.9
## 8 Veronica       F 25800.2

Bloque 4: Realizar análisis general

#Determinar todos los datos de la persona que MAS sueldo gana. max()

personas[which(personas$sueldo == max(personas$sueldos)), ]
##   nombres edades generos sueldos edociviles
## 4    Paty     70       F 68400.4          D

#Determinar todos los datos de la persona que MENOS sueldo gana. min()

personas[which(personas$sueldo == min(personas$sueldos)), ]
##   nombres edades generos sueldos edociviles
## 1    Juan     40       M  5400.9          S

#Determinar todos los datos de la persona que MAS edad tiene

personas[which(personas$edades== max(personas$edades)), ]
##   nombres edades generos sueldos edociviles
## 4    Paty     70       F 68400.4          D

#Determinar todos los datos de la persona que MENOS edad tiene

personas[which(personas$edades== min(personas$edades)), ]
##   nombres edades generos sueldos edociviles
## 5   Jorge      3       M 23500.9          V

Bloque 5: Determinar la media de edades y sueldos

#Cuales es el valor de la media de edad de las personas?

paste("El promedio de edad es:", mean(personas$edades))
## [1] "El promedio de edad es: 35.4"

#Cual es el valor de la media de sueldos de las personas?

paste("El promedio de sueldo es:", mean(personas$sueldos))
## [1] "El promedio de sueldo es: 23950.544"

Bloque 6. Determinar rango de persona por sueldo

#Cuales son las personas que ganan entre 22000.00 y 28000.00 (veintidos mil y veintiocho mil)?. Todos los atributos

personas[which(personas$sueldo >= 22000 & personas$sueldo >= 28000), ] 
##    nombres edades generos sueldos edociviles
## 3    Ruben     56       M 34200.2          V
## 4     Paty     70       F 68400.4          D
## 6     Luis     17       M 32900.0          S
## 14   Alexa     45       F 34500.6          V

#Cual son las personas que en el valor de la edad están por encima de la media de la edad de todas las personas?

personas[which(personas$edades >= mean(personas$edades)), ]
##     nombres edades generos  sueldos edociviles
## 1      Juan     40       M  5400.90          S
## 3     Ruben     56       M 34200.20          V
## 4      Paty     70       F 68400.40          D
## 8  Veronica     45       F 25800.20          V
## 14    Alexa     45       F 34500.60          V
## 15   Charly     63       M 27900.88          S

Interpretación de la practica.

Mediante la realizacion de la practica no. 2 se trabajo con quince observaciones y cinco variables las cuales consistian en Nombre, Edad, Genero, Sueldo (es considerado mensual y en moneda mexicana) y Estado Civil (se clasifico si es Soltero, Casado, Viudo o Divorsiado); con base a estos datos se analizaron obteniendo la siguiente informacion:

Se obtuvo el promedio mensual del sueldo que es de $23,110.54; asi mismo se determino que Paty tiene el salario mas alto de $68,400.40 y Juan tiene el salario de mas 5,400.90 siendo el mas bajo.

El promedio de edades de este grupo fue de 35.4 años; nuevamente Paty con 70 años encabeza esta lista siendo la persona con mayor edad y Jorge con 3 años es la persona con menor edad.

Por otro lado se observo Cuales son las personas que ganan entre $22,000.00 y $28,000.00 y las personas de acuerdo a su edad están por encima de la media obteniendo las siguente tablas:

                            PERSONAS CON SALARIOS MENSUALES 
                            ENTRE $22,000.00 y $28,000.00
                      Nombres  Edades Generos Sueldos        Estado Civil
                       Ruben     56      M    $34,200.20       Viudo
                        Paty     70      F    $68,400.40       Divorciada
                        Luis     17      M    $32,900.00       Soltero
                       Alexa     45      F    $34,500.60       Viuda
                  
                        PERSONAS  POR ENCIMA DEL PROMEDIO DE LA EDAD
                      Nombres    Edades  G,eneros  Sueldos        Estado Civil
                       Juan        40       M     $5,400.90          Soltero
                       Ruben       56       M     $4,200.20          Viudo
                       Paty        70       F    $68,400.40          Divorciado
                       Veronica    45       F    $25,800.20          Viudo
                       Alexa       45       F    $34,500.60          Viudo
                       Charly       63      M    $27,900.88          Soltero

```