Generar los datos

set.seed(1000)

dist1 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE)
dist2 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE)
dist3 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE)

dist1
##  [1] 85 73 80 91 88 93 98 72 98 87 91 75 82 75 70 78 98 95 95 97 92 87 74 99 88
## [26] 85 95 98 79 78 95 76 93 81 86 91 93 97 96 77 88 72 96 75 76 82 91 75 76 85
dist2
##  [1]  97  77  72  90  87  82  99  87  85  86  86  72  82  83  77 100  77  80  93
## [20]  96  81  81  95  79  80  93  95  85  84  81  75  78  91  90  80  90 100  80
## [39]  79  79  70  96  94  78  76  83 100  94  86  71
dist3
##  [1]  76  76  86  72  94  83  71  70  88  90  75  77  89 100  73  78  91  92  83
## [20]  94  85  97  74  88  94  95 100  88 100 100  98  90  72  86  93  78  91  97
## [39]  78  99  74  85  73  78  75  97  81  94  80  88

Ordenar datos, histograma, grárfica de tallo y hoja, generar frecuencias, ordenar frecuencias.

Dist1

sort(dist1)
##  [1] 70 72 72 73 74 75 75 75 75 76 76 76 77 78 78 79 80 81 82 82 85 85 85 86 87
## [26] 87 88 88 88 91 91 91 91 92 93 93 93 95 95 95 95 96 96 97 97 98 98 98 98 99
hist(dist1)

stem(dist1)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##   7 | 02234
##   7 | 55556667889
##   8 | 0122
##   8 | 555677888
##   9 | 11112333
##   9 | 5555667788889
table(dist1)
## dist1
## 70 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 85 86 87 88 91 92 93 95 96 97 98 99 
##  1  2  1  1  4  3  1  2  1  1  1  2  3  1  2  3  4  1  3  4  2  2  4  1
sort(table(dist1))
## dist1
## 70 73 74 77 79 80 81 86 92 99 72 78 82 87 96 97 76 85 88 93 75 91 95 98 
##  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  2  2  2  2  2  2  3  3  3  3  4  4  4  4

Dist2

sort(dist2)
##  [1]  70  71  72  72  75  76  77  77  77  78  78  79  79  79  80  80  80  80  81
## [20]  81  81  82  82  83  83  84  85  85  86  86  86  87  87  90  90  90  91  93
## [39]  93  94  94  95  95  96  96  97  99 100 100 100
hist(dist2)

stem(dist2)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 0122
##    7 | 5677788999
##    8 | 000011122334
##    8 | 5566677
##    9 | 00013344
##    9 | 556679
##   10 | 000
table(dist2)
## dist2
##  70  71  72  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  90  91  93  94 
##   1   1   2   1   1   3   2   3   4   3   2   2   1   2   3   2   3   1   2   2 
##  95  96  97  99 100 
##   2   2   1   1   3
sort(table(dist2))
## dist2
##  70  71  75  76  84  91  97  99  72  78  82  83  85  87  93  94  95  96  77  79 
##   1   1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   3   3 
##  81  86  90 100  80 
##   3   3   3   3   4

Dist3

sort(dist3)
##  [1]  70  71  72  72  73  73  74  74  75  75  76  76  77  78  78  78  78  80  81
## [20]  83  83  85  85  86  86  88  88  88  88  89  90  90  91  91  92  93  94  94
## [39]  94  94  95  97  97  97  98  99 100 100 100 100
hist(dist3)

stem(dist3)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 01223344
##    7 | 556678888
##    8 | 0133
##    8 | 556688889
##    9 | 0011234444
##    9 | 577789
##   10 | 0000
table(dist3)
## dist3
##  70  71  72  73  74  75  76  77  78  80  81  83  85  86  88  89  90  91  92  93 
##   1   1   2   2   2   2   2   1   4   1   1   2   2   2   4   1   2   2   1   1 
##  94  95  97  98  99 100 
##   4   1   3   1   1   4
sort(table(dist3))
## dist3
##  70  71  77  80  81  89  92  93  95  98  99  72  73  74  75  76  83  85  86  90 
##   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   2   2 
##  91  97  78  88  94 100 
##   2   3   4   4   4   4

Plots

plot(dist1, col = "red")

plot(dist2, col = "blue")

plot(dist3, col = "green")

Medidas de cada distribucion

mean(dist1)
## [1] 85.94
mean(dist2)
## [1] 85.04
mean(dist3)
## [1] 85.72

Varianzas de cada distribucion

var(dist1)
## [1] 79.73102
var(dist2)
## [1] 69.01878
var(dist3)
## [1] 88.65469

Desviacion estandar de cada distribucion

sd(dist1)
## [1] 8.929223
sd(dist2)
## [1] 8.307754
sd(dist3)
## [1] 9.415662

Coeficiente de variacion

sd(dist1) / mean(dist1) * 100
## [1] 10.39007
sd(dist2) / mean(dist2) * 100
## [1] 9.769231
sd(dist3) / mean(dist3) * 100
## [1] 10.98421
print("La distribución 3 tiene una variación mayor.")
## [1] "La distribución 3 tiene una variación mayor."

Rango de cada distribución

range(dist1)
## [1] 70 99
range(dist2)
## [1]  70 100
range(dist3)
## [1]  70 100

Rango intercuartilico de cada distribucion

IQR(dist1)
## [1] 17.25
IQR(dist2)
## [1] 13.5
IQR(dist3)
## [1] 16.75

Cuartiles de cada distribucion

quantile (dist1, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 77.25 87.00 94.50
quantile (dist2, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##  25%  50%  75% 
## 79.0 83.5 92.5
quantile (dist3, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 77.25 87.00 94.00

El percentil 60 y 80 de cada distribución

quantile (dist1, prob = c(0.60, 0.80))
## 60% 80% 
##  91  95
quantile (dist2, prob = c(0.60, 0.80))
## 60% 80% 
##  86  94
quantile (dist3, prob = c(0.60, 0.80))
##  60%  80% 
## 89.4 94.2

Determinar media de cada distribución

median(dist1)
## [1] 87
median(dist2)
## [1] 83.5
median(dist3)
## [1] 87
En esta practica aprendimos a calcular diferentes numeros que nos ayudan en el analizar y verificar la informacion por medio de los percentiles, el rango, la media, los cuartiles etc. Se estructuro graficamente para observar los datos de una manera mas facil sin ver tantos numeros.