library(readr)

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datos = read.csv("~/Escuela/Probabilidad Y Estadistica/Datos/datos.csv")

Transformacion a data.frame

 datos <- as.data.frame(datos)
class(datos)
## [1] "data.frame"

Ver los 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   99

Obtener Frecuencia de los nombres que mas se repiten

frecuencia= table(datos$NOMBRE)
frecuencia
## 
##     ALDO  ALEXEI     ANAND    ANGEL   BORDAS   DANIEL    DIANA  ELEAZAR 
##        1        1        1        1        1        1        1        1 
##    ELIAS    FABIO    FANNY FERNANDA    FRIDA   IRVING     IVAN  JAZHIEL 
##        1        1        1        1        1        1        1        1 
##  JESABEL    JESUS     JUAN    KEVIN    KEYLA     LUIS    MARCO    MARIO 
##        1        2        1        1        1        2        1        1 
##      NOE   OSIRIS  VANESSA 
##        1        1        1

Frecuencia que revela la cantidad de hombres y mujeres del salon

frecuenciag = table(datos$GENERO)
frecuenciag
## 
##  F  M 
##  7 22

mostrar frecuencia de generos en una grafica de pie

pie(frecuenciag,col=c("pink","blue"))

obtener frecuencia de edades

frecuenciae = table(datos$EDAD)
frecuenciae
## 
## 18 19 
## 20  9

mostrar la frecuencia de las edades en un diagrama de arbol

stem(frecuenciae)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##   0 | 9
##   1 | 
##   1 | 
##   2 | 0

Frecuencia de estaturas

frecuenciaes = table(datos$ESTATURA)
frecuenciaes
## 
## 145 150 154 160 162 165 170 172 173 176 177 178 180 185 186 
##   1   1   1   1   1   1   4   1   1   5   1   2   7   1   1

Grafica de la frecuencia de las estaturas

pie(frecuenciaes)

frecuencia de pesos

frecuenciaps = table(datos$PESO)
frecuenciaps
## 
## 50 52 55 58 60 63 65 70 72 77 78 80 85 87 90 91 92 95 99 
##  1  1  3  1  3  1  1  2  1  1  2  4  1  2  1  1  1  1  1

Grafica de las frecuencias de pesos

pie(frecuenciaps)

media de las edades DE las mujeres

MediaEdadMujeres = 127/7
MediaEdadMujeres
## [1] 18.14286
MediaEdadHombres = 404/22
MediaEdadHombres
## [1] 18.36364
print("en cuanto a la estatura fue mayor la de los hombres" )
## [1] "en cuanto a la estatura fue mayor la de los hombres"

media de estaturas de mujeres

MediaEstaturaMujeres = 11.3/7
MediaEstaturaMujeres
## [1] 1.614286
MediaEstaturaHombres = 38.75/22
MediaEstaturaHombres
## [1] 1.761364
print("en cuanto a la estatura fue mayor la de los hombres" )
## [1] "en cuanto a la estatura fue mayor la de los hombres"

media peso de mujeres

MediaPesoMujeres = 436/7
MediaPesoMujeres
## [1] 62.28571
MediaEdadHombres = 1688/22
MediaEdadHombres
## [1] 76.72727
print("en cuanto a la estatura fue mayor la de los hombres" )
## [1] "en cuanto a la estatura fue mayor la de los hombres"

Aplicacion de el metodo summary

summary(datos)
##        NO         NOMBRE   GENERO      EDAD          ESTATURA    
##  Min.   : 1   JESUS  : 2   F: 7   Min.   :18.00   Min.   :145.0  
##  1st Qu.: 8   LUIS   : 2   M:22   1st Qu.:18.00   1st Qu.:170.0  
##  Median :15   ALDO   : 1          Median :18.00   Median :176.0  
##  Mean   :15   ALEXEI : 1          Mean   :18.31   Mean   :172.6  
##  3rd Qu.:22   ANAND  : 1          3rd Qu.:19.00   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :29   ANGEL  : 1          Max.   :19.00   Max.   :186.0  
##               (Other):21                                         
##       PESO      
##  Min.   :50.00  
##  1st Qu.:60.00  
##  Median :77.00  
##  Mean   :73.24  
##  3rd Qu.:85.00  
##  Max.   :99.00  
##

El objetivo de esta práctica es analizar los datos recolectados en el grupo para luego hacer la interpretación de los datos descriptiva en los cuales encontramos cosas muy interesantes como: Que los nombres que mas frecuencia tiene es el de “Luis y Jesús” también se pudo observar que tenemos una población total de 29 alumnos entre los cuales 22 son de sexo Masculino y 7 son del sexo Femenino en la edad no existe mucha variación ya que el rango de los datos va desde 18 a 19 teniendo en cuenta que el promedio de la edad es de “18.31” y que la media de estos datos es de “18” pudimos observar algo muy diferente en las estaturas y los pesos ya que en estos variaban un poco más los datos en las estaturas obtuvimos un promedio de “172.6” con esto podemos indicar tal vez que los alumnos tienen una edad promedio normal se calculo también la media de este dato que fue de “176” en los datos de los pesos nos pueden representar varias cosas como si existe sobrepeso o algo por el estilo el promedio de los pesos fue de “73.24” y la media de “77