PRÁCTICA CALIFICADA 2
RESULTADO DE TENIS MASCULINO:
LINKtennisMen="https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Wimbledon_gentlemen%27s_singles_champions"library(htmltab)
LINKtennisMen="https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Wimbledon_gentlemen%27s_singles_champions"
linkTabla='//*[@id="mw-content-text"]/div/table[4]'
TABLA=htmltab(doc = LINKtennisMen,
which = linkTabla)
names(TABLA)## [1] "Year" "Country" "Champion"
## [4] "Country" "Runner-up" "Score in the final"- Calcula
TABLA## Year Country Champion Country Runner-up
## 2 1968 AUS Rod Laver AUS Tony Roche
## 3 1969 AUS Rod Laver AUS John Newcombe
## 4 1970 AUS John Newcombe AUS Ken Rosewall
## 5 1971 AUS John Newcombe USA Stan Smith
## 6 1972 USA Stan Smith ROM Ilie Năstase
## 7 1973 TCH Jan Kodeš URS Alex Metreveli
## 8 1974 USA Jimmy Connors AUS Ken Rosewall
## 9 1975 USA Arthur Ashe USA Jimmy Connors
## 10 1976 SWE Björn Borg ROM Ilie Năstase
## 11 1977 SWE Björn Borg USA Jimmy Connors
## 12 1978 SWE Björn Borg USA Jimmy Connors
## 13 1979 SWE Björn Borg USA Roscoe Tanner
## 14 1980 SWE Björn Borg USA John McEnroe
## 15 1981 USA John McEnroe SWE Björn Borg
## 16 1982 USA Jimmy Connors USA John McEnroe
## 17 1983 USA John McEnroe NZL Chris Lewis
## 18 1984 USA John McEnroe USA Jimmy Connors
## 19 1985 FRG Boris Becker USA Kevin Curren
## 20 1986 FRG Boris Becker TCH Ivan Lendl
## 21 1987 AUS Pat Cash TCH Ivan Lendl
## 22 1988 SWE Stefan Edberg FRG Boris Becker
## 23 1989 FRG Boris Becker SWE Stefan Edberg
## 24 1990 SWE Stefan Edberg FRG Boris Becker
## 25 1991 GER Michael Stich GER Boris Becker
## 26 1992 USA Andre Agassi CRO Goran Ivanišević
## 27 1993 USA Pete Sampras USA Jim Courier
## 28 1994 USA Pete Sampras CRO Goran Ivanišević
## 29 1995 USA Pete Sampras GER Boris Becker
## 30 1996 NED Richard Krajicek USA MaliVai Washington
## 31 1997 USA Pete Sampras FRA Cédric Pioline
## 32 1998 USA Pete Sampras CRO Goran Ivanišević
## 33 1999 USA Pete Sampras USA Andre Agassi
## 34 2000 USA Pete Sampras AUS Patrick Rafter
## 35 2001 CRO Goran Ivanišević AUS Patrick Rafter
## 36 2002 AUS Lleyton Hewitt ARG David Nalbandian
## 37 2003 SUI Roger Federer AUS Mark Philippoussis
## 38 2004 SUI Roger Federer USA Andy Roddick
## 39 2005 SUI Roger Federer USA Andy Roddick
## 40 2006 SUI Roger Federer ESP Rafael Nadal
## 41 2007 SUI Roger Federer ESP Rafael Nadal
## 42 2008 ESP Rafael Nadal SUI Roger Federer
## 43 2009 SUI Roger Federer USA Andy Roddick
## 44 2010 ESP Rafael Nadal CZE Tomáš Berdych
## 45 2011 SRB Novak Djokovic ESP Rafael Nadal
## 46 2012 SUI Roger Federer GBR Andy Murray
## 47 2013 GBR Andy Murray SRB Novak Djokovic
## 48 2014 SRB Novak Djokovic SUI Roger Federer
## 49 2015 SRB Novak Djokovic SUI Roger Federer
## 50 2016 GBR Andy Murray CAN Milos Raonic
## 51 2017 SUI Roger Federer CRO Marin Čilić
## 52 2018 SRB Novak Djokovic RSA Kevin Anderson
## 53 2019 SRB Novak Djokovic SUI Roger Federer
## Score in the final
## 2 6–3, 6–4, 6–2
## 3 6–4, 5–7, 6–4, 6–4
## 4 5–7, 6–3, 6–2, 3–6, 6–1
## 5 6–3, 5–7, 2–6, 6–4, 6–4
## 6 4–6, 6–3, 6–3, 4–6, 7–5
## 7 6–1, 9–8, 6–3
## 8 6–1, 6–1, 6–4
## 9 6–1, 6–1, 5–7, 6–4
## 10 6–4, 6–2, 9–7
## 11 3–6, 6–2, 6–1, 5–7, 6–4
## 12 6–2, 6–2, 6–3
## 13 6–7, 6–1, 3–6, 6–3, 6–4
## 14 1–6, 7–5, 6–3, 6–7, 8–6
## 15 4–6, 7–6, 7–6, 6–4
## 16 3–6, 6–3, 6–7, 7–6, 6–4
## 17 6–2, 6–2, 6–2
## 18 6–1, 6–1, 6–2
## 19 6–3, 6–7, 7–6, 6–4
## 20 6–4, 6–3, 7–5
## 21 7–6, 6–2, 7–5
## 22 4–6, 7–6, 6–4, 6–2
## 23 6–0, 7–6, 6–4
## 24 6–2, 6–2, 3–6, 3–6, 6–4
## 25 6–4, 7–6, 6–4
## 26 6–7, 6–4, 6–4, 1–6, 6–4
## 27 7–6, 7–6, 3–6, 6–3
## 28 7–6, 7–6, 6–0
## 29 6–7, 6–2, 6–4, 6–2
## 30 6–3, 6–4, 6–3
## 31 6–4, 6–2, 6–4
## 32 6–7, 7–6, 6–4, 3–6, 6–2
## 33 6–3, 6–4, 7–5
## 34 6–7, 7–6, 6–4, 6–2
## 35 6–3, 3–6, 6–3, 2–6, 9–7
## 36 6–1, 6–3, 6–2
## 37 7–6, 6–2, 7–6
## 38 4–6, 7–5, 7–6, 6–4
## 39 6–2, 7–6, 6–4
## 40 6–0, 7–6, 6–7, 6–3
## 41 7–6, 4–6, 7–6, 2–6, 6–2
## 42 6–4, 6–4, 6–7, 6–7, 9–7
## 43 5–7, 7–6, 7–6, 3–6, 16–14
## 44 6–3, 7–5, 6–4
## 45 6–4, 6–1, 1–6, 6–3
## 46 4–6, 7–5, 6–3, 6–4
## 47 6–4, 7–5, 6–4
## 48 6–7, 6–4, 7–6, 5–7, 6–4
## 49 7–6, 6–7, 6–4, 6–3
## 50 6–4, 7–6, 7–6
## 51 6–3, 6–1, 6–4
## 52 6–2, 6–2, 7–6
## 53 7–6, 1–6, 7–6, 4–6, 13–12SE APRECIA LA TABLA CON LOS AÑOS, EL PAÍS, EL CAMPEÓN, EL PAÍS DEL OPONENTE, EL OPONENTE Y EL RESULTADO FINAL
str(TABLA)## 'data.frame': 52 obs. of 6 variables:
## $ Year : chr "1968" "1969" "1970" "1971" ...
## $ Country : chr " AUS" " AUS" " AUS" " AUS" ...
## $ Champion : chr "Rod Laver" "Rod Laver" "John Newcombe" "John Newcombe" ...
## $ Country : chr " AUS" " AUS" " AUS" " USA" ...
## $ Runner-up : chr "Tony Roche" "John Newcombe" "Ken Rosewall" "Stan Smith" ...
## $ Score in the final: chr "6–3, 6–4, 6–2" "6–4, 5–7, 6–4, 6–4" "5–7, 6–3, 6–2, 3–6, 6–1" "6–3, 5–7, 2–6, 6–4, 6–4" ...names(TABLA)## [1] "Year" "Country" "Champion"
## [4] "Country" "Runner-up" "Score in the final"LA TABLA REGISTA LAS VARIABLES: LOS AÑOS, EL PAÍS, EL CAMPEÓN, EL PAÍS DEL OPONENTE, EL OPONENTE Y EL RESULTADO FINAL
table(TABLA$Country)##
## SUI AUS CRO ESP FRG GBR GER NED SRB SWE TCH USA
## 8 6 1 2 3 2 1 1 5 7 1 15REGISTRA LOS PAÍSES DE LOS GANADORES QUE HUBIERON Y LA CANTIDAD DE VECES QUE GANARON
library(questionr)
library(magrittr)
NomDf=freq(TABLA$Country,total = F,sort = 'dec',exclude = c(NA)) %>% data.frame()
NomDf=data.frame(variable=row.names(NomDf),NomDf,row.names = NULL)
NomDf## variable n X.
## 1 USA 15 28.8
## 2 SUI 8 15.4
## 3 SWE 7 13.5
## 4 AUS 6 11.5
## 5 SRB 5 9.6
## 6 FRG 3 5.8
## 7 ESP 2 3.8
## 8 GBR 2 3.8
## 9 CRO 1 1.9
## 10 GER 1 1.9
## 11 NED 1 1.9
## 12 TCH 1 1.9EN LA TABLA SE APRECIA QUE USA TIENE LA MAYOR CANTIDAD DE TRIUNFOS CON 15, SEGUIDO POR SUIZA (8), SUECIA (7), AUSTRALIA (6), ETC.
head(TABLA)## Year Country Champion Country Runner-up
## 2 1968 AUS Rod Laver AUS Tony Roche
## 3 1969 AUS Rod Laver AUS John Newcombe
## 4 1970 AUS John Newcombe AUS Ken Rosewall
## 5 1971 AUS John Newcombe USA Stan Smith
## 6 1972 USA Stan Smith ROM Ilie Năstase
## 7 1973 TCH Jan Kodeš URS Alex Metreveli
## Score in the final
## 2 6–3, 6–4, 6–2
## 3 6–4, 5–7, 6–4, 6–4
## 4 5–7, 6–3, 6–2, 3–6, 6–1
## 5 6–3, 5–7, 2–6, 6–4, 6–4
## 6 4–6, 6–3, 6–3, 4–6, 7–5
## 7 6–1, 9–8, 6–3LA TABLA CON TODAS LAS VARIABLES Y DATOS DE LOS PRIMEROS AÑOS QUE SON DE 1968 A 1973
- Produce los graficos
library(ggplot2)
base = ggplot(data=NomDf,aes(x=variable,y=n))
bar1 = base + geom_bar(stat='identity')
bar1
EN ESTA BARRAS SE ESTABLECE LA CANTIDAD DE TRIUNFOS QUE TUVO CADA PAÍS
bar1 = bar1 + scale_x_discrete(limits = NomDf$variable)
bar1
EN ESTA BARRAS SE ESTABLECE LA CANTIDAD DE TRIUNFOS QUE TUVO CADA PAÍS DE MAYOR A MENOS, SIENDO USA EL MAYOR CON 15 Y EL MENOR FUE TCH
text1="¿Qué país ganó más?"
text2="PAÍS"
text3="Conteo"
text4="Fuente:WIKIPEDIA"
bar2= bar1 + labs(title=text1,
x =text2,
y = text3,
caption = text4)
bar2
bar2 + theme_classic() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size=15), # centrar y agrandar
plot.caption = element_text(hjust = 0), # a la derecha
axis.text.x = element_text(angle=45,hjust = 1)) 
MUESTRA DE MANERA DESCENDENTE LA CANTIDAD DE PAÍSES QUE TUVIERON MÁS TRIUNFO
library(qcc)## Package 'qcc' version 2.7## Type 'citation("qcc")' for citing this R package in publications.pareto.chart(table(TABLA$Country),cumperc = c(0,50,80,100))
##
## Pareto chart analysis for table(TABLA$Country)
## Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
## USA 15.000000 15.000000 28.846154 28.846154
## SUI 8.000000 23.000000 15.384615 44.230769
## SWE 7.000000 30.000000 13.461538 57.692308
## AUS 6.000000 36.000000 11.538462 69.230769
## SRB 5.000000 41.000000 9.615385 78.846154
## FRG 3.000000 44.000000 5.769231 84.615385
## ESP 2.000000 46.000000 3.846154 88.461538
## GBR 2.000000 48.000000 3.846154 92.307692
## CRO 1.000000 49.000000 1.923077 94.230769
## GER 1.000000 50.000000 1.923077 96.153846
## NED 1.000000 51.000000 1.923077 98.076923
## TCH 1.000000 52.000000 1.923077 100.000000SE PRESENTA LA TABLA DE PARETO DE PAÍSES GANADORES DEL TENIS MASCULINO
- Estadístico
La Moda
library(DescTools)
Mode(TABLA$Country)## [1] " USA"EL PAÍS CON MÁS TRIUNFO EN TENIS MASCULINO ES USA
RESULTADO DEL TENIS FEMENINO
LINKtennisLadies="https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Wimbledon_gentlemen%27s_singles_champions"library(htmltab)
LINKtennisLadies="https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Wimbledon_ladies%27_singles_champions"
linkTabla='//*[@id="mw-content-text"]/div/table[4]'
TABLA2=htmltab(doc = LINKtennisLadies,
which = linkTabla)
names(TABLA2)## [1] "Year" "Country" "Champion"
## [4] "Country" "Runner-up" "Score in the final"SE MUESTRAN LAS VARIABLES DEL TENIS FENENINO: AÑO, CAÍS, CAMPEÓN, PAÍS RIVAL, COMPETIDOR RIVAL Y RESULTADO FINAL
- Calcula
TABLA2## Year Country Champion Country Runner-up
## 2 1968 USA Billie Jean King AUS Judy Tegart
## 3 1969 GBR Ann Jones USA Billie Jean King
## 4 1970 AUS Margaret Court USA Billie Jean King
## 5 1971 AUS Evonne Goolagong AUS Margaret Court
## 6 1972 USA Billie Jean King AUS Evonne Goolagong
## 7 1973 USA Billie Jean King USA Chris Evert
## 8 1974 USA Chris Evert URS Olga Morozova
## 9 1975 USA Billie Jean King AUS Evonne Goolagong Cawley
## 10 1976 USA Chris Evert AUS Evonne Goolagong Cawley
## 11 1977 GBR Virginia Wade NED Betty Stöve
## 12 1978 USA Martina Navratilova USA Chris Evert
## 13 1979 USA Martina Navratilova USA Chris Evert Lloyd
## 14 1980 AUS Evonne Goolagong Cawley USA Chris Evert Lloyd
## 15 1981 USA Chris Evert Lloyd TCH Hana Mandlíková
## 16 1982 USA Martina Navratilova USA Chris Evert Lloyd
## 17 1983 USA Martina Navratilova USA Andrea Jaeger
## 18 1984 USA Martina Navratilova USA Chris Evert Lloyd
## 19 1985 USA Martina Navratilova USA Chris Evert Lloyd
## 20 1986 USA Martina Navratilova TCH Hana Mandlíková
## 21 1987 USA Martina Navratilova FRG Steffi Graf
## 22 1988 FRG Steffi Graf USA Martina Navratilova
## 23 1989 FRG Steffi Graf USA Martina Navratilova
## 24 1990 USA Martina Navratilova USA Zina Garrison
## 25 1991 GER Steffi Graf ARG Gabriela Sabatini
## 26 1992 GER Steffi Graf YUG Monica Seles
## 27 1993 GER Steffi Graf CZE Jana Novotná
## 28 1994 ESP Conchita Martínez USA Martina Navratilova
## 29 1995 GER Steffi Graf ESP Arantxa Sánchez Vicario
## 30 1996 GER Steffi Graf ESP Arantxa Sánchez Vicario
## 31 1997 SUI Martina Hingis CZE Jana Novotná
## 32 1998 CZE Jana Novotná FRA Nathalie Tauziat
## 33 1999 USA Lindsay Davenport GER Steffi Graf
## 34 2000 USA Venus Williams USA Lindsay Davenport
## 35 2001 USA Venus Williams BEL Justine Henin
## 36 2002 USA Serena Williams USA Venus Williams
## 37 2003 USA Serena Williams USA Venus Williams
## 38 2004 RUS Maria Sharapova USA Serena Williams
## 39 2005 USA Venus Williams USA Lindsay Davenport
## 40 2006 FRA Amélie Mauresmo BEL Justine Henin
## 41 2007 USA Venus Williams FRA Marion Bartoli
## 42 2008 USA Venus Williams USA Serena Williams
## 43 2009 USA Serena Williams USA Venus Williams
## 44 2010 USA Serena Williams RUS Vera Zvonareva
## 45 2011 CZE Petra Kvitová RUS Maria Sharapova
## 46 2012 USA Serena Williams POL Agnieszka Radwańska
## 47 2013 FRA Marion Bartoli GER Sabine Lisicki
## 48 2014 CZE Petra Kvitová CAN Eugenie Bouchard
## 49 2015 USA Serena Williams ESP Garbiñe Muguruza
## 50 2016 USA Serena Williams GER Angelique Kerber
## 51 2017 ESP Garbiñe Muguruza USA Venus Williams
## 52 2018 GER Angelique Kerber USA Serena Williams
## 53 2019 ROU Simona Halep USA Serena Williams
## Score in the final
## 2 9–7, 7–5
## 3 3–6, 6–3, 6–2
## 4 14–12, 11–9
## 5 6–4, 6–1
## 6 6–3, 6–3
## 7 6–0, 7–5
## 8 6–0, 6–4
## 9 6–0, 6–1
## 10 6–3, 4–6, 8–6
## 11 4–6, 6–3, 6–1
## 12 2–6, 6–4, 7–5
## 13 6–4, 6–4
## 14 6–1, 7–6
## 15 6–2, 6–2
## 16 6–1, 3–6, 6–2
## 17 6–0, 6–3
## 18 7–6, 6–2
## 19 4–6, 6–3, 6–2
## 20 7–6, 6–3
## 21 7–5, 6–3
## 22 5–7, 6–2, 6–1
## 23 6–2, 6–7, 6–1
## 24 6–4, 6–1
## 25 6–4, 3–6, 8–6
## 26 6–2, 6–1
## 27 7–6, 1–6, 6–4
## 28 6–4, 3–6, 6–3
## 29 4–6, 6–1, 7–5
## 30 6–3, 7–5
## 31 2–6, 6–3, 6–3
## 32 6–4, 7–6
## 33 6–4, 7–5
## 34 6–3, 7–6
## 35 6–1, 3–6, 6–0
## 36 7–6, 6–3
## 37 4–6, 6–4, 6–2
## 38 6–1, 6–4
## 39 4–6, 7–6, 9–7
## 40 2–6, 6–3, 6–4
## 41 6–4, 6–1
## 42 7–5, 6–4
## 43 7–6, 6–2
## 44 6–3, 6–2
## 45 6–3, 6–4
## 46 6–1, 5–7, 6–2
## 47 6–1, 6–4
## 48 6–3, 6–0
## 49 6–4, 6–4
## 50 7–5, 6–3
## 51 7–5, 6–0
## 52 6–3, 6–3
## 53 6–2, 6–2SE APRECIA LA TABLA CON LOS AÑOS, EL PAÍS, NOMBRE DE LA CAMPEONA, EL PAÍS DE LA OPONENTE, NOMBRE DE LA OPONENTE Y EL RESULTADO FINAL
str(TABLA2)## 'data.frame': 52 obs. of 6 variables:
## $ Year : chr "1968" "1969" "1970" "1971" ...
## $ Country : chr " USA" " GBR" " AUS" " AUS" ...
## $ Champion : chr "Billie Jean King" "Ann Jones" "Margaret Court" "Evonne Goolagong" ...
## $ Country : chr " AUS" " USA" " USA" " AUS" ...
## $ Runner-up : chr "Judy Tegart" "Billie Jean King" "Billie Jean King" "Margaret Court" ...
## $ Score in the final: chr "9–7, 7–5" "3–6, 6–3, 6–2" "14–12, 11–9" "6–4, 6–1" ...names(TABLA2)## [1] "Year" "Country" "Champion"
## [4] "Country" "Runner-up" "Score in the final"LA TABLA REGISTA LAS VARIABLES: LOS AÑOS, EL PAÍS, EL CAMPEÓN, EL PAÍS DEL OPONENTE, EL OPONENTE Y EL RESULTADO FINAL DEL TENIS FEMENINO
table(TABLA2$Country)##
## SUI AUS CZE ESP FRA FRG GBR GER ROU RUS USA
## 1 3 3 2 2 2 2 6 1 1 29REGISTRA LOS PAÍSES DE LOS GANADORES QUE HUBIERON Y LA CANTIDAD DE VECES QUE GANARON
library(questionr)
library(magrittr)
NomDf=freq(TABLA2$Country,total = F,sort = 'dec',exclude = c(NA)) %>% data.frame()
NomDf=data.frame(variable=row.names(NomDf),NomDf,row.names = NULL)
NomDf## variable n X.
## 1 USA 29 55.8
## 2 GER 6 11.5
## 3 AUS 3 5.8
## 4 CZE 3 5.8
## 5 ESP 2 3.8
## 6 FRA 2 3.8
## 7 FRG 2 3.8
## 8 GBR 2 3.8
## 9 SUI 1 1.9
## 10 ROU 1 1.9
## 11 RUS 1 1.9EN LA TABLA SE APRECIA QUE USA TIENE LA MAYOR CANTIDAD DE TRIUNFOS CON 15, SEGUIDO POR SUIZA (8), SUECIA (7), AUSTRALIA (6), ETC.
head(TABLA2)## Year Country Champion Country Runner-up
## 2 1968 USA Billie Jean King AUS Judy Tegart
## 3 1969 GBR Ann Jones USA Billie Jean King
## 4 1970 AUS Margaret Court USA Billie Jean King
## 5 1971 AUS Evonne Goolagong AUS Margaret Court
## 6 1972 USA Billie Jean King AUS Evonne Goolagong
## 7 1973 USA Billie Jean King USA Chris Evert
## Score in the final
## 2 9–7, 7–5
## 3 3–6, 6–3, 6–2
## 4 14–12, 11–9
## 5 6–4, 6–1
## 6 6–3, 6–3
## 7 6–0, 7–5LA TABLA MUESTRA LOS PRIMEROS RESULTADOS CRONOLÓGICOS DEL TESIS FENENINO DE 1968-1973
- Produce los graficos
library(ggplot2)
base = ggplot(data=NomDf,aes(x=variable,y=n))
bar1 = base + geom_bar(stat='identity')
bar1
EL GRÁFICO DE BARRAS MUESTRA LA CANTIDAD QUE UN PAÍS GANÓ EL TENIS FENEMINO
bar1 = bar1 + scale_x_discrete(limits = NomDf$variable)
bar1
EL GRÁFICO DE BARRAS MUESTRA LA CANTIDAD QUE UN PAÍS GANÓ EL TENIS FENEMINO DE MAYOR A MENOS (DESCENDENTE)
text1="¿Qué país ganó más?"
text2="PAÍS"
text3="Conteo"
text4="Fuente:WIKIPEDIA"
bar2= bar1 + labs(title=text1,
x =text2,
y = text3,
caption = text4)
bar2
bar2 + theme_classic() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size=15),
plot.caption = element_text(hjust = 0),
axis.text.x = element_text(angle=45,hjust = 1)) 
MUESTRA DE MANERA DESCENDIENTE LA CANTIDAD DE PAÍSES QUE TUVIERON MÁS TRIUNFO EN EL TENIS FENENINO, SIENDO USA LA MAYOR
library(qcc)pareto.chart(table(TABLA2$Country),cumperc = c(0,50,80,100))
##
## Pareto chart analysis for table(TABLA2$Country)
## Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
## USA 29.000000 29.000000 55.769231 55.769231
## GER 6.000000 35.000000 11.538462 67.307692
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## CZE 3.000000 41.000000 5.769231 78.846154
## ESP 2.000000 43.000000 3.846154 82.692308
## FRA 2.000000 45.000000 3.846154 86.538462
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## SUI 1.000000 50.000000 1.923077 96.153846
## ROU 1.000000 51.000000 1.923077 98.076923
## RUS 1.000000 52.000000 1.923077 100.000000SE PRESENTA LA TABLA DE PARETO DE LOS PAÍSES GANADORES DEL TENIS FEMENINO
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Mode(TABLA2$Country)## [1] " USA"EL PAÍS CON MÁS TRIUNFO EN TENIS FEMENINO ES USA