Nombre: Alumnos inscritos en periodo Septiembre 2020- Enero 2021 en escuela de educación superior.
Objetivo: Analizar un conjunto de datos académicos de alumnos para determinar valores estadísticos que permitan interpretar acontecimientos de la vida escolar de estudiantes de una Institución de educación superior.
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library(readr)
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alumnos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/datos/promedios%20alumnos/datos%20alumnos%20promedios%20SEP%202020.csv")
head(alumnos)
## No..Control Alumno Semestre Cr..Apr. Carga Promedio Carrera
## 1 20190001 1 11 198 19 80.21 SISTEMAS
## 2 20190002 2 11 235 10 84.33 SISTEMAS
## 3 20190003 3 9 235 10 95.25 SISTEMAS
## 4 20190004 4 9 226 19 95.00 SISTEMAS
## 5 20190005 5 10 231 14 82.32 SISTEMAS
## 6 20190006 6 9 212 23 95.02 SISTEMAS
tail(alumnos)
## No..Control Alumno Semestre Cr..Apr. Carga Promedio Carrera
## 5924 20195924 5924 2 27 28 92.83 ADMINISTRACION
## 5925 20195925 5925 7 94 13 80.95 ADMINISTRACION
## 5926 20195926 5926 5 103 32 92.68 ADMINISTRACION
## 5927 20195927 5927 4 79 34 86.18 ADMINISTRACION
## 5928 20195928 5928 5 108 32 90.48 ADMINISTRACION
## 5929 20195929 5929 7 169 32 92.33 ADMINISTRACION
De los alumnos de primer semestre: Determinar lo siguiente:
- Cuántos alumnos están en primer semestre por cada carrera. De todas las carreras hacer un resumen (una tabla) con las columnas Carrera y Cantidad de alumnos de Primer Semestre con solo alumnos de primer semestre
Q.ADMINISTRACION <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ADMINISTRACION" & Semestre == 1))
Q.ARQUITECTURA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ARQUITECTURA" & Semestre == 1))
Q.BIOQUIMICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "BIOQUIMICA" & Semestre == 1))
Q.CIVIL <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "CIVIL" & Semestre == 1))
Q.ELECTRICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ELECTRICA" & Semestre == 1))
Q.ELECTRONICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ELECTRONICA" & Semestre == 1))
Q.GESTION <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "GESTION EMPRESARIAL" & Semestre == 1))
Q.INDUSTRIAL <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "INDUSTRIAL" & Semestre == 1))
Q.INFORMATICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "INFORMATICA" & Semestre == 1))
Q.MECANICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "MECANICA" & Semestre == 1))
Q.MECATRONICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "MECATRONICA" & Semestre == 1))
Q.QUIMICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "QUIMICA" & Semestre == 1))
Q.SISTEMAS <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "SISTEMAS" & Semestre == 1))
Q.TIC <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "TIC" & Semestre == 1))
Q.TOTAL <- Q.ADMINISTRACION+Q.ARQUITECTURA+Q.BIOQUIMICA+Q.CIVIL+Q.ELECTRICA+Q.ELECTRONICA+Q.GESTION+Q.INDUSTRIAL+Q.INFORMATICA+Q.MECANICA+Q.MECATRONICA+Q.QUIMICA+Q.SISTEMAS+Q.TIC
carreras.info <- c("ADMINISTRACION", "ARQUITECTURA", "BIOQUIMICA", "CIVIL", "ELECTRICA", "ELECTRONICA", "GESTION EMPRESARIAL", "INDUSTRIAL", "INFORMATICA", "MECANICA", "MECATRONICA", "QUIMICA", "SISTEMAS", "TIC", "Sumatoria alumnos inscritos a primer semestre")
tabla1 <- data.frame("Carrera" = carreras.info, "Alumnos de Primer Semestre" = c(Q.ADMINISTRACION, Q.ARQUITECTURA, Q.BIOQUIMICA, Q.CIVIL, Q.ELECTRICA, Q.ELECTRONICA, Q.GESTION, Q.INDUSTRIAL, Q.INFORMATICA, Q.MECANICA, Q.MECATRONICA, Q.QUIMICA, Q.SISTEMAS, Q.TIC, Q.TOTAL))
tabla1
## Carrera Alumnos.de.Primer.Semestre
## 1 ADMINISTRACION 83
## 2 ARQUITECTURA 128
## 3 BIOQUIMICA 84
## 4 CIVIL 86
## 5 ELECTRICA 77
## 6 ELECTRONICA 36
## 7 GESTION EMPRESARIAL 89
## 8 INDUSTRIAL 88
## 9 INFORMATICA 30
## 10 MECANICA 76
## 11 MECATRONICA 70
## 12 QUIMICA 89
## 13 SISTEMAS 78
## 14 TIC 17
## 15 Sumatoria alumnos inscritos a primer semestre 1031
- Realizar un gráfico de barra de las carreras en función de la cantidad de alumnos de primer semestre para visualizar quien tiene MÁS o MENOS alumnos.
op <- par(mar=c(11,4,4,2))
barplot(c(Q.ADMINISTRACION, Q.ARQUITECTURA, Q.BIOQUIMICA, Q.CIVIL, Q.ELECTRICA, Q.ELECTRONICA, Q.GESTION, Q.INDUSTRIAL, Q.INFORMATICA, Q.MECANICA, Q.MECATRONICA, Q.QUIMICA, Q.SISTEMAS, Q.TIC), main="Alumnos inscritos a primer semestre", names.arg = carreras.info[-15], las=2)
De todos los semestres y todas las carreras
- Realizar una tabla que muestre el número de alumnos por carrera
Q.ADMINISTRACION <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ADMINISTRACION"))
Q.ARQUITECTURA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ARQUITECTURA"))
Q.BIOQUIMICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "BIOQUIMICA"))
Q.CIVIL <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "CIVIL"))
Q.ELECTRICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ELECTRICA"))
Q.ELECTRONICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "ELECTRONICA"))
Q.GESTION <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "GESTION EMPRESARIAL"))
Q.INDUSTRIAL <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "INDUSTRIAL"))
Q.INFORMATICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "INFORMATICA"))
Q.MECANICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "MECANICA"))
Q.MECATRONICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "MECATRONICA"))
Q.QUIMICA <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "QUIMICA"))
Q.SISTEMAS <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "SISTEMAS"))
Q.TIC <- nrow(subset(alumnos, Carrera == "TIC"))
Q.TOTAL <- Q.ADMINISTRACION+Q.ARQUITECTURA+Q.BIOQUIMICA+Q.CIVIL+Q.ELECTRICA+Q.ELECTRONICA+Q.GESTION+Q.INDUSTRIAL+Q.INFORMATICA+Q.MECANICA+Q.MECATRONICA+Q.QUIMICA+Q.SISTEMAS+Q.TIC
carreras.info2 <- c("ADMINISTRACION", "ARQUITECTURA", "BIOQUIMICA", "CIVIL", "ELECTRICA", "ELECTRONICA", "GESTION EMPRESARIAL", "INDUSTRIAL", "INFORMATICA", "MECANICA", "MECATRONICA", "QUIMICA", "SISTEMAS", "TIC", "Sumatoria alumnos inscritos")
tabla2 <- data.frame("Carrera" = carreras.info2, "Alumnos" = c(Q.ADMINISTRACION, Q.ARQUITECTURA, Q.BIOQUIMICA, Q.CIVIL, Q.ELECTRICA, Q.ELECTRONICA, Q.GESTION, Q.INDUSTRIAL, Q.INFORMATICA, Q.MECANICA, Q.MECATRONICA, Q.QUIMICA, Q.SISTEMAS, Q.TIC, Q.TOTAL))
tabla2
## Carrera Alumnos
## 1 ADMINISTRACION 497
## 2 ARQUITECTURA 675
## 3 BIOQUIMICA 441
## 4 CIVIL 648
## 5 ELECTRICA 280
## 6 ELECTRONICA 161
## 7 GESTION EMPRESARIAL 585
## 8 INDUSTRIAL 707
## 9 INFORMATICA 101
## 10 MECANICA 301
## 11 MECATRONICA 432
## 12 QUIMICA 568
## 13 SISTEMAS 452
## 14 TIC 81
## 15 Sumatoria alumnos inscritos 5929
- Realizar un gráfico de barra de las carreras en función de la cantidad de alumnos para visualizar quien tiene MÁS o MENOS alumnos.
op <- par(mar=c(11,4,4,2))
barplot(c(Q.ADMINISTRACION, Q.ARQUITECTURA, Q.BIOQUIMICA, Q.CIVIL, Q.ELECTRICA, Q.ELECTRONICA, Q.GESTION, Q.INDUSTRIAL, Q.INFORMATICA, Q.MECANICA, Q.MECATRONICA, Q.QUIMICA, Q.SISTEMAS, Q.TIC), main="Alumnos inscritos", names.arg = carreras.info[-15], las=2)
De los promedios de alumnos
- Determinar los promedios de los alumnos de todas las carreras únicamente de los estudiantes que SI tienen historia, es decir de los que están inscritos a partir del segundo semestre en adelante.
P.ADMINISTRACION <- subset(alumnos, Carrera == "ADMINISTRACION" & Semestre > 1)
P.ARQUITECTURA <- subset(alumnos, Carrera == "ARQUITECTURA" & Semestre > 1)
P.BIOQUIMICA <- subset(alumnos, Carrera == "BIOQUIMICA" & Semestre > 1)
P.CIVIL <- subset(alumnos, Carrera == "CIVIL" & Semestre > 1)
P.ELECTRICA <- subset(alumnos, Carrera == "ELECTRICA" & Semestre > 1)
P.ELECTRONICA <- subset(alumnos, Carrera == "ELECTRONICA" & Semestre > 1)
P.GESTION <- subset(alumnos, Carrera == "GESTION EMPRESARIAL" & Semestre > 1)
P.INDUSTRIAL <- subset(alumnos, Carrera == "INDUSTRIAL" & Semestre > 1)
P.INFORMATICA <- subset(alumnos, Carrera == "INFORMATICA" & Semestre > 1)
P.MECANICA <- subset(alumnos, Carrera == "MECANICA" & Semestre > 1)
P.MECATRONICA <- subset(alumnos, Carrera == "MECATRONICA" & Semestre > 1)
P.QUIMICA <- subset(alumnos, Carrera == "QUIMICA" & Semestre > 1)
P.SISTEMAS <- subset(alumnos, Carrera == "SISTEMAS" & Semestre > 1)
P.TIC <- subset(alumnos, Carrera == "TIC" & Semestre > 1)
P.TOTAL <- (mean(P.ADMINISTRACION$Promedio)+mean(P.ARQUITECTURA$Promedio)+mean(P.BIOQUIMICA$Promedio)+mean(P.CIVIL$Promedio)+mean(P.ELECTRICA$Promedio)+mean(P.ELECTRONICA$Promedio)+mean(P.GESTION$Promedio)+mean(P.INDUSTRIAL$Promedio)+mean(P.INFORMATICA$Promedio)+mean(P.MECANICA$Promedio)+mean(P.MECATRONICA$Promedio)+mean(P.QUIMICA$Promedio)+mean(P.SISTEMAS$Promedio)+mean(P.TIC$Promedio))/14
carreras.info3 <- c("ADMINISTRACION", "ARQUITECTURA", "BIOQUIMICA", "CIVIL", "ELECTRICA", "ELECTRONICA", "GESTION EMPRESARIAL", "INDUSTRIAL", "INFORMATICA", "MECANICA", "MECATRONICA", "QUIMICA", "SISTEMAS", "TIC", "Promedio general")
tabla3 <- data.frame("Carrera" = carreras.info3, "Promedio" = c(mean(P.ADMINISTRACION$Promedio), mean(P.ARQUITECTURA$Promedio), mean(P.BIOQUIMICA$Promedio), mean(P.CIVIL$Promedio), mean(P.ELECTRICA$Promedio), mean(P.ELECTRONICA$Promedio), mean(P.GESTION$Promedio), mean(P.INDUSTRIAL$Promedio), mean(P.INFORMATICA$Promedio), mean(P.MECANICA$Promedio), mean(P.MECATRONICA$Promedio), mean(P.QUIMICA$Promedio), mean(P.SISTEMAS$Promedio), mean(P.TIC$Promedio), P.TOTAL))
tabla3
## Carrera Promedio
## 1 ADMINISTRACION 89.44312
## 2 ARQUITECTURA 86.46481
## 3 BIOQUIMICA 84.68143
## 4 CIVIL 84.28100
## 5 ELECTRICA 83.77305
## 6 ELECTRONICA 86.65720
## 7 GESTION EMPRESARIAL 87.49290
## 8 INDUSTRIAL 84.74268
## 9 INFORMATICA 86.26577
## 10 MECANICA 82.58467
## 11 MECATRONICA 84.45948
## 12 QUIMICA 86.05215
## 13 SISTEMAS 85.67495
## 14 TIC 84.31719
## 15 Promedio general 85.49217
- Realizar un diagrama boxplot() (diagrama de caja) de los promedios de cada alumno en función de su carrera.
op <- par(mar=c(11,4,4,2))
boxplot(Promedio ~ Carrera, subset(alumnos, Semestre > 1),las = 3)
De los promedio de alumnos por semestre de cada carrera
- Realizar una tabla por cada carrera (ARQUITECTURA, BIOQUIMICA, CIVIL, ….. QUIMICA, INFORMATICA, TIC, ADMINISTRACION) (Son 14 carreras = 14 TABLAS) para determinar los promedios de los alumnos por semestre
SEM.ADMINISTRACION <- seq(2,max(P.ADMINISTRACION$Semestre))
SEM.ARQUITECTURA <- seq(2,max(P.ARQUITECTURA$Semestre))
SEM.BIOQUIMICA <- seq(2,max(P.BIOQUIMICA$Semestre))
SEM.CIVIL <- seq(2,max(P.CIVIL$Semestre))
SEM.ELECTRICA <- seq(2,max(P.ELECTRICA$Semestre))
SEM.ELECTRONICA <- seq(2,max(P.ELECTRONICA$Semestre))
SEM.GESTION <- seq(2,max(P.GESTION$Semestre))
SEM.INDUSTRIAL <- seq(2,max(P.INDUSTRIAL$Semestre))
SEM.INFORMATICA <- seq(2,max(P.INFORMATICA$Semestre))
SEM.MECANICA <- seq(2,max(P.MECANICA$Semestre))
SEM.MECATRONICA <- seq(2,max(P.MECATRONICA$Semestre))
SEM.QUIMICA <- seq(2,max(P.QUIMICA$Semestre))
SEM.SISTEMAS <- seq(2,max(P.SISTEMAS$Semestre))
SEM.TIC <- seq(2,max(P.TIC$Semestre))
Administración
PROMS.ADMINISTRACION <- c()
for(i in 2:max(P.ADMINISTRACION$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "ADMINISTRACION" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.ADMINISTRACION <- c(PROMS.ADMINISTRACION, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.ADMINISTRACION, na.rm=TRUE)
PROMS.ADMINISTRACION <- c(PROMS.ADMINISTRACION, promedio.final)
SEM.ADMINISTRACION <- c(SEM.ADMINISTRACION, "Promedio general")
tablaAdministracion <- data.frame("Carrera ADMINISTRACION" = SEM.ADMINISTRACION, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.ADMINISTRACION)
tablaAdministracion
## Carrera.ADMINISTRACION Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 90.46486
## 2 3 91.03355
## 3 4 88.55074
## 4 5 90.16712
## 5 6 88.33806
## 6 7 88.67369
## 7 8 88.46714
## 8 9 90.19174
## 9 10 88.48800
## 10 11 87.36417
## 11 12 83.65000
## 12 Promedio general 88.67173
Arquitectura
PROMS.ARQUITECTURA <- c()
for(i in 2:max(P.ARQUITECTURA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "ARQUITECTURA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.ARQUITECTURA <- c(PROMS.ARQUITECTURA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.ARQUITECTURA, na.rm=TRUE)
PROMS.ARQUITECTURA <- c(PROMS.ARQUITECTURA, promedio.final)
SEM.ARQUITECTURA <- c(SEM.ARQUITECTURA, "Promedio general")
tablaARQUITECTURA <- data.frame("Carrera ARQUITECTURA" = SEM.ARQUITECTURA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.ARQUITECTURA)
tablaARQUITECTURA
## Carrera.ARQUITECTURA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 85.89126
## 2 3 87.53758
## 3 4 87.10419
## 4 5 88.17828
## 5 6 86.95047
## 6 7 85.93038
## 7 8 85.50350
## 8 9 87.24149
## 9 10 83.76613
## 10 11 83.31250
## 11 12 83.49818
## 12 Promedio general 85.90127
Bioquimica
PROMS.BIOQUIMICA <- c()
for(i in 2:max(P.BIOQUIMICA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "BIOQUIMICA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.BIOQUIMICA <- c(PROMS.BIOQUIMICA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.BIOQUIMICA, na.rm=TRUE)
PROMS.BIOQUIMICA <- c(PROMS.BIOQUIMICA, promedio.final)
SEM.BIOQUIMICA <- c(SEM.BIOQUIMICA, "Promedio general")
tablaBIOQUIMICA <- data.frame("Carrera BIOQUIMICA" = SEM.BIOQUIMICA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.BIOQUIMICA)
tablaBIOQUIMICA
## Carrera.BIOQUIMICA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 87.03235
## 2 3 86.51385
## 3 4 83.66500
## 4 5 84.54766
## 5 6 83.74833
## 6 7 84.64236
## 7 8 81.83824
## 8 9 85.36368
## 9 10 82.16800
## 10 11 80.12091
## 11 12 79.35333
## 12 13 82.02000
## 13 Promedio general 83.41781
Civil
PROMS.CIVIL <- c()
for(i in 2:max(P.CIVIL$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "CIVIL" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.CIVIL <- c(PROMS.CIVIL, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.CIVIL, na.rm=TRUE)
PROMS.CIVIL <- c(PROMS.CIVIL, promedio.final)
SEM.CIVIL <- c(SEM.CIVIL, "Promedio general")
tablaCIVIL <- data.frame("Carrera CIVIL" = SEM.CIVIL, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.CIVIL)
tablaCIVIL
## Carrera.CIVIL Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 87.26649
## 2 3 85.64424
## 3 4 83.32561
## 4 5 85.27732
## 5 6 83.75000
## 6 7 84.54276
## 7 8 83.67842
## 8 9 83.51045
## 9 10 80.51033
## 10 11 80.86375
## 11 12 79.01200
## 12 13 NaN
## 13 14 NaN
## 14 15 76.49000
## 15 Promedio general 82.82261
Electrica
PROMS.ELECTRICA <- c()
for(i in 2:max(P.ELECTRICA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "ELECTRICA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.ELECTRICA <- c(PROMS.ELECTRICA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.ELECTRICA, na.rm=TRUE)
PROMS.ELECTRICA <- c(PROMS.ELECTRICA, promedio.final)
SEM.ELECTRICA <- c(SEM.ELECTRICA, "Promedio general")
tablaELECTRICA <- data.frame("Carrera ELECTRICA" = SEM.ELECTRICA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.ELECTRICA)
tablaELECTRICA
## Carrera.ELECTRICA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 87.17000
## 2 3 84.17952
## 3 4 NaN
## 4 5 84.29556
## 5 6 82.05500
## 6 7 84.37370
## 7 8 84.07500
## 8 9 84.39714
## 9 10 82.55750
## 10 11 83.68933
## 11 12 80.41500
## 12 13 81.96000
## 13 14 80.70000
## 14 15 79.90333
## 15 Promedio general 83.05931
Electronica
PROMS.ELECTRONICA <- c()
for(i in 2:max(P.ELECTRONICA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "ELECTRONICA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.ELECTRONICA <- c(PROMS.ELECTRONICA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.ELECTRONICA, na.rm=TRUE)
PROMS.ELECTRONICA <- c(PROMS.ELECTRONICA, promedio.final)
SEM.ELECTRONICA <- c(SEM.ELECTRONICA, "Promedio general")
tablaELECTRONICA <- data.frame("Carrera ELECTRONICA" = SEM.ELECTRONICA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.ELECTRONICA)
tablaELECTRONICA
## Carrera.ELECTRONICA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 NaN
## 2 3 88.69469
## 3 4 NaN
## 4 5 87.73692
## 5 6 81.65000
## 6 7 88.21667
## 7 8 86.33333
## 8 9 85.50591
## 9 10 80.62600
## 10 11 82.70500
## 11 Promedio general 85.18356
Gestion
PROMS.GESTION <- c()
for(i in 2:max(P.GESTION$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "GESTION EMPRESARIAL" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.GESTION <- c(PROMS.GESTION, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.GESTION, na.rm=TRUE)
PROMS.GESTION <- c(PROMS.GESTION, promedio.final)
SEM.GESTION <- c(SEM.GESTION, "Promedio general")
tablaGESTION <- data.frame("Carrera GESTION" = SEM.GESTION, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.GESTION)
tablaGESTION
## Carrera.GESTION Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 89.59659
## 2 3 87.94932
## 3 4 85.48450
## 4 5 88.83075
## 5 6 86.37296
## 6 7 86.33448
## 7 8 87.84984
## 8 9 89.33187
## 9 10 85.33379
## 10 11 85.18188
## 11 12 85.91333
## 12 13 84.60000
## 13 Promedio general 86.89828
Industrial
PROMS.INDUSTRIAL <- c()
for(i in 2:max(P.INDUSTRIAL$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "INDUSTRIAL" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.INDUSTRIAL <- c(PROMS.INDUSTRIAL, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.INDUSTRIAL, na.rm=TRUE)
PROMS.INDUSTRIAL <- c(PROMS.INDUSTRIAL, promedio.final)
SEM.INDUSTRIAL <- c(SEM.INDUSTRIAL, "Promedio general")
tablaINDUSTRIAL <- data.frame("Carrera INDUSTRIAL" = SEM.INDUSTRIAL, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.INDUSTRIAL)
tablaINDUSTRIAL
## Carrera.INDUSTRIAL Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 86.37120
## 2 3 87.78000
## 3 4 83.03333
## 4 5 84.00878
## 5 6 83.18500
## 6 7 86.34286
## 7 8 83.60377
## 8 9 85.63237
## 9 10 81.20375
## 10 11 80.56125
## 11 12 83.10000
## 12 13 78.79000
## 13 14 80.30000
## 14 Promedio general 83.37787
Mecanica
PROMS.MECANICA <- c()
for(i in 2:max(P.MECANICA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "MECANICA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.MECANICA <- c(PROMS.MECANICA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.MECANICA, na.rm=TRUE)
PROMS.MECANICA <- c(PROMS.MECANICA, promedio.final)
SEM.MECANICA <- c(SEM.MECANICA, "Promedio general")
tablaMECANICA <- data.frame("Carrera MECANICA" = SEM.MECANICA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.MECANICA)
tablaMECANICA
## Carrera.MECANICA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 NaN
## 2 3 83.43034
## 3 4 82.09500
## 4 5 82.09767
## 5 6 80.21667
## 6 7 83.28390
## 7 8 82.43929
## 8 9 84.68833
## 9 10 81.64182
## 10 11 81.19500
## 11 12 78.56000
## 12 Promedio general 81.96480
Mecatronica
PROMS.MECATRONICA <- c()
for(i in 2:max(P.MECATRONICA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "MECATRONICA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.MECATRONICA <- c(PROMS.MECATRONICA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.MECATRONICA, na.rm=TRUE)
PROMS.MECATRONICA <- c(PROMS.MECATRONICA, promedio.final)
SEM.MECATRONICA <- c(SEM.MECATRONICA, "Promedio general")
tablaMECATRONICA <- data.frame("Carrera MECATRONICA" = SEM.MECATRONICA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.MECATRONICA)
tablaMECATRONICA
## Carrera.MECATRONICA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 84.82154
## 2 3 83.50672
## 3 4 84.74044
## 4 5 86.18594
## 5 6 84.06304
## 6 7 84.74018
## 7 8 82.37594
## 8 9 86.52357
## 9 10 82.12438
## 10 11 81.94750
## 11 12 79.56000
## 12 Promedio general 83.68993
Quimica
PROMS.QUIMICA <- c()
for(i in 2:max(P.QUIMICA$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "QUIMICA" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.QUIMICA <- c(PROMS.QUIMICA, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.QUIMICA, na.rm=TRUE)
PROMS.QUIMICA <- c(PROMS.QUIMICA, promedio.final)
SEM.QUIMICA <- c(SEM.QUIMICA, "Promedio general")
tablaQUIMICA <- data.frame("Carrera QUIMICA" = SEM.QUIMICA, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.QUIMICA)
tablaQUIMICA
## Carrera.QUIMICA Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 88.84215
## 2 3 89.57727
## 3 4 82.30615
## 4 5 85.83877
## 5 6 83.26531
## 6 7 88.51397
## 7 8 83.11037
## 8 9 85.10316
## 9 10 82.12737
## 10 11 82.65250
## 11 12 79.89250
## 12 13 78.98000
## 13 Promedio general 84.18413
Sistemas
PROMS.SISTEMAS <- c()
for(i in 2:max(P.SISTEMAS$Semestre)){
semestreActual <- subset(P.SISTEMAS, Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.SISTEMAS <- c(PROMS.SISTEMAS, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.SISTEMAS, na.rm=TRUE)
PROMS.SISTEMAS <- c(PROMS.SISTEMAS, promedio.final)
SEM.SISTEMAS <- c(SEM.SISTEMAS, "Promedio general")
tablaSISTEMAS <- data.frame("Carrera SISTEMAS" = SEM.SISTEMAS, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.SISTEMAS)
tablaSISTEMAS
## Carrera.SISTEMAS Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 82.65759
## 2 3 86.22266
## 3 4 84.42184
## 4 5 86.54863
## 5 6 85.75429
## 6 7 86.45397
## 7 8 85.21304
## 8 9 90.19143
## 9 10 82.57133
## 10 11 82.64200
## 11 12 81.41000
## 12 13 81.97400
## 13 Promedio general 84.67173
TIC
PROMS.TIC <- c()
for(i in 2:max(P.TIC$Semestre)){
semestreActual <- subset(alumnos, Carrera == "TIC" & Semestre == i)
promedio <- mean(semestreActual$Promedio)
PROMS.TIC <- c(PROMS.TIC, promedio)
}
promedio.final <- mean(PROMS.TIC, na.rm=TRUE)
PROMS.TIC <- c(PROMS.TIC, promedio.final)
SEM.TIC <- c(SEM.TIC, "Promedio general")
tablaTIC <- data.frame("Carrera TIC" = SEM.TIC, "Promedio general de los alumnos" = PROMS.TIC)
tablaTIC
## Carrera.TIC Promedio.general.de.los.alumnos
## 1 2 NaN
## 2 3 84.17056
## 3 4 NaN
## 4 5 85.01500
## 5 6 NaN
## 6 7 82.29438
## 7 8 NaN
## 8 9 87.69000
## 9 10 NaN
## 10 11 83.79333
## 11 Promedio general 84.59265
- Realizar un diagrama boxplot() (diagrama de caja) (14 boxplots) de los promedios de cada alumno en función de su carrera y de su semestre.
Administracion
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.ADMINISTRACION)
Arquitectura
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.ARQUITECTURA)
Bioquimica
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.BIOQUIMICA)
Civil
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.CIVIL)
Electrica
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.ELECTRICA)
Electronica
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.ELECTRONICA)
Gestion
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.GESTION)
Industrial
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.INDUSTRIAL)
Mecanica
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.MECANICA)
Mecatronica
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.MECATRONICA)
Quimica
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.QUIMICA)
Sistemas
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.SISTEMAS)
TIC
boxplot(Promedio ~ Semestre, P.TIC)
Interpretación
En este semestre Septiembre 2020 - Enero 2021 podemos ver que de las 14 carreras las carrera que tiene más demanda es Industrial con un total de 707 alumnos y la que tiene menos es la de TIC con un total de 81 alumnos. La carrera que tuvo un mayor número de aspirantes aceptados para este semestre fue la carrera de Arquitectura con 128 alumnos y la carrera que tuvo menos demanda fue TIC con 17 alumnos.
De todas las carrerasla que tiene un mayor rendimiento academico por parte de los estudiantes que cursan apartir del 2do semestre o superior es la carrera de Administración con un promedio de 89 Y la carrera que tiene un menor aprovechamiento es la carrera de Mecanica con un promedio de 82 dejando a la institución entre todas las carreras con un promedio general de 85.
Cabe mencionar que el desempeño por semestre por parte de los alumnos independientenemete de su carrera siempre es superior al 75 y talvez cabe mencionar que el desempeño por semestre talvez se ve afectado por la generación ya que como vemos los alumnos que se encuentran en un semestre igual o superior al decimo (los mayores de todos) disminuye su promedio así como la cantidad de alumnos.
