library(readr)
datos <- read_csv("~/ITD/2 Semestre/Probabilidad y Estadistica/Materiales/datosalumnos.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## NO = col_double(),
## NOMBRE = col_character(),
## GENERO = col_character(),
## EDAD = col_double(),
## ESTATURA = col_double(),
## PESO = col_double()
## )
datos2 <- read_csv("~/ITD/2 Semestre/Probabilidad y Estadistica/Materiales/datosalumnos2.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## NO = col_double(),
## NOMBRE = col_character(),
## GENERO = col_character(),
## EDAD = col_double(),
## ESTATURA = col_double(),
## PESO = col_double()
## )
datos <- as.data.frame(datos)
class(datos)
## [1] "data.frame"
datos
## NO NOMBRE GENERO EDAD ESTATURA PESO
## 1 1 ANAND M 18 176 72
## 2 2 DIANA F 18 178 78
## 3 3 IVAN M 19 170 55
## 4 4 DANIEL M 18 180 78
## 5 5 KEVIN M 18 178 80
## 6 6 ANGEL M 19 173 55
## 7 7 JESUS M 18 170 70
## 8 8 MARCO M 18 180 91
## 9 9 IRVING M 19 170 70
## 10 10 ELEAZAR M 18 180 95
## 11 11 JUAN M 19 180 60
## 12 12 BORDAS M 18 185 80
## 13 13 LUIS M 19 177 92
## 14 14 JAZHIEL M 18 172 87
## 15 15 KEYLA F 18 154 63
## 16 16 VANESSA F 18 162 50
## 17 17 JESUS M 18 160 60
## 18 18 ALEXEI M 19 170 80
## 19 19 FANNY F 18 165 52
## 20 20 ALDO M 18 176 85
## 21 21 LUIS M 18 186 87
## 22 22 FERNANDA F 19 145 58
## 23 23 FRIDA F 18 150 55
## 24 24 JESABEL F 18 176 80
## 25 25 MARIO M 18 176 65
## 26 26 FABIO M 18 180 60
## 27 27 NOE M 19 176 77
## 28 28 ELIAS M 19 180 90
## 29 29 OSIRIS M 18 180 99
datos2 <- as.data.frame(datos2)
class(datos2)
## [1] "data.frame"
#El nombre mas largo en el grupo de alumnos es "Fernanda"
mediagen <- table(datos$GENERO)
mediagen
##
## F M
## 7 22
pie(mediagen)
barplot(mediagen)
#En esta seccion, se determina la media de genero, en el grupo de alumnos se encuentran mas Masculinos
#que Femeninos
freceda <- table(datos$EDAD)
freceda
##
## 18 19
## 20 9
sort(freceda, decreasing = TRUE)
##
## 18 19
## 20 9
stem(freceda)
##
## The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
##
## 0 | 9
## 1 |
## 1 |
## 2 | 0
#En esta seccion se determina la frecuencia de las edades en los alumno, ademas se visualizan los datos.
genmasc <- head(datos2, n=22)
genfem <- tail(datos2, n=7)
#Aqui se determina una division en los datos para trabajar con los dos generos independientemente.
#MASCULINO
mediaedadmasc <- mean(genmasc$EDAD)
mediaedadmasc
## [1] 18.36364
#FEMENINO
mediaedadfem <- mean(genfem$EDAD)
mediaedadfem
## [1] 18.14286
#En esta seccion, se determina la media aritmetica de edad en los alumnos respecto a su genero.
#MASCULINO
mediaestmasc <- mean(genmasc$ESTATURA)
mediaestmasc
## [1] 176.1364
#FEMENINO
mediaestfem <- mean(genfem$ESTATURA)
mediaestfem
## [1] 161.4286
#En esta seccion, se determina la media aritmetica de estatura en los alumnos respecto a su genero.
#MASCULINO
mediapesmasc <- mean(genmasc$PESO)
mediapesmasc
## [1] 76.72727
#FEMENINO
mediapesfem <- mean(genfem$PESO)
mediapesfem
## [1] 62.28571
#En esta seccion, se determina la media aritmetica de peso en los alumnos respecto a su genero.
summary(datos)
## NO NOMBRE GENERO EDAD
## Min. : 1 Length:29 Length:29 Min. :18.00
## 1st Qu.: 8 Class :character Class :character 1st Qu.:18.00
## Median :15 Mode :character Mode :character Median :18.00
## Mean :15 Mean :18.31
## 3rd Qu.:22 3rd Qu.:19.00
## Max. :29 Max. :19.00
## ESTATURA PESO
## Min. :145.0 Min. :50.00
## 1st Qu.:170.0 1st Qu.:60.00
## Median :176.0 Median :77.00
## Mean :172.6 Mean :73.24
## 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:85.00
## Max. :186.0 Max. :99.00