Datos de los alumnos
Ortiz Rentetia Mario Adrian
14/2/2020
library(readr)Cargar datos
datos <- read_csv("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()
## )Transformar a data.frame
datos <- as.data.frame(datos)
class(datos)## [1] "data.frame"Ver datos
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 99head(datos)# Los primeros seis## 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 55tail(datos) # Los últimos seis## NO NOMBRE GENERO EDAD ESTATURA PESO
## 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 99Summary(datos)
°Generar valores descriptivos de datos
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. :99.00Longitud de los nombres
awa=datos$NOMBRE
longi=nchar(datos$NOMBRE, type = "chars", allowNA = FALSE, keepNA = NA)
longi## [1] 5 5 4 6 5 5 5 5 6 7 4 6 4 7 5 7 5 6 5 4 4 8 5 7 5 5 3 5 6Nombre más largo
max=max(longi)
max## [1] 8nomMax=which(longi== max,arr.ind = TRUE)
datos$NOMBRE[nomMax]## [1] "FERNANDA"Tabla de pastel por genero
pie(table(datos$GENERO))
Diagrama de tallo por edades
stem(datos$EDAD, scale=.5)##
## The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
##
## 180 | 00000000000000000000
## 182 |
## 184 |
## 186 |
## 188 |
## 190 | 000000000Edad promedio
dfOnvres=subset(datos, GENERO=="M")
print("La edad promedio de los hombres es de ")## [1] "La edad promedio de los hombres es de "promedM=mean(dfOnvres$EDAD)
promedM## [1] 18.36364dfMujeres=subset(datos, GENERO=="F")
print("La edad promedio de los hombres es de ")## [1] "La edad promedio de los hombres es de "promedF=mean(dfMujeres$EDAD)
promedF## [1] 18.14286¿Quienes son mayor segun el promedio?
if(promedM>promedF){print ("Los hombres son mayores")}else if(promedM<promedF){print("Las mujeres son mayores")}else{print("Ambos tienen la misma edad")}## [1] "Los hombres son mayores"Peso promedio
dfOnvres=subset(datos, GENERO=="M")
print("El peso promedio de los hombres es de ")## [1] "El peso promedio de los hombres es de "promedM=mean(dfOnvres$PESO)
promedM## [1] 76.72727dfMujeres=subset(datos, GENERO=="F")
print("El peso promedio de los hombres es de ")## [1] "El peso promedio de los hombres es de "promedF=mean(dfMujeres$PESO)
promedF## [1] 62.28571¿Quienes pesan más segun el promedio?
if(promedM>promedF){print ("Los hombres pesan mas")}else if(promedM<promedF){print("Las mujeres pesan mas")}else{print("Ambos pesan lo mismo")}## [1] "Los hombres pesan mas"Altura promedio
dfOnvres=subset(datos, GENERO=="M")
print("La estatura promedio de los hombres es de ")## [1] "La estatura promedio de los hombres es de "promedM=mean(dfOnvres$ESTATURA)
round(promedM, 0)## [1] 176dfMujeres=subset(datos, GENERO=="F")
print("La estatura promedio de los hombres es de ")## [1] "La estatura promedio de los hombres es de "promedF=mean(dfMujeres$ESTATURA)
round(promedF, 0)## [1] 161¿Quienes son más altos segun el promedio?
if(promedM>promedF){print ("Los hombres son mas altos")}else if(promedM<promedF){print("Las mujeres son mas altas")}else{print("Ambos miden lo mismo")}## [1] "Los hombres son mas altos"Interpretación
En este caso hay algo muy importante que se debe de tomar en cuenta, como se ve en la gráfica de pastel, poco más de un 75% de este salón está conformado por hombres y el resto son mujeres. Esto afecta de gran manera el comportamiento de los datos, ya que en los promedios de las mujeres cambiara de forma más rápida y fácil, mientras que los promedios de los hombres será un poco menor la diferencia al momento de hacer las operaciones.
En las mujeres la altura de las mujeres es menor a la de los hombres, habiendo solamente una o dos que tienen una altura similar o mayor a la de algunos hombres. Así como también hay algunos hombres que tienen una estatura menor al promedio de los hombres, similar a la de la mayoría de las mujeres. Dado que la mayoría de nosotros somos de la misma edad, teniendo una diferencia de un año como máximo, es bastante curioso ver las diferencias de alturas que tienen unos con otros. Esto quizá ya tenga que ver con aspectos de carácter genético o alimenticio que se retorna hacia la etapa de crecimiento de cada una de las personas.