1.- Cargrar libreria fdth
library(fdth)
2.- Crear conjutno de datos llamados personas
set.seed(2020)
losnombres=c("DONATELLO", "RAFAEL", "MICHELANGELO", "LOENARDO", "ANGEL", "ANTUAN", "MANUEL", "LILI", "HERICA", "VANNESA")
nombres=sample(losnombres, 100, replace = TRUE)
#nombres
generos= sample(c("Femenino", "Masculino"), 100, replace= TRUE)
edades=sample(15:60, 100, replace = TRUE)
misdeportes=c("FUTBOL", 'TENIS', 'ESPORTS', 'BASQUETBOL', 'ATLETISMO',
'NATACION', 'KARATE', 'BEISBOL', 'FUTBOL AMERICANO', 'RUGBY')
deportes=sample(misdeportes, 100, replace = TRUE)
personal =data.frame(nombres, generos, edades, deportes)
personal
## nombres generos edades deportes
## 1 MANUEL Masculino 24 TENIS
## 2 ANTUAN Femenino 27 KARATE
## 3 LILI Masculino 41 KARATE
## 4 DONATELLO Masculino 59 RUGBY
## 5 DONATELLO Masculino 56 NATACION
## 6 LOENARDO Masculino 55 NATACION
## 7 VANNESA Masculino 58 RUGBY
## 8 ANTUAN Femenino 43 BASQUETBOL
## 9 DONATELLO Femenino 39 KARATE
## 10 LILI Femenino 33 RUGBY
## 11 LILI Masculino 16 RUGBY
## 12 VANNESA Femenino 58 BASQUETBOL
## 13 RAFAEL Femenino 18 ESPORTS
## 14 ANTUAN Femenino 25 RUGBY
## 15 RAFAEL Femenino 33 TENIS
## 16 MICHELANGELO Femenino 43 KARATE
## 17 RAFAEL Femenino 55 BASQUETBOL
## 18 LILI Femenino 16 KARATE
## 19 LILI Masculino 34 TENIS
## 20 LOENARDO Masculino 21 KARATE
## 21 RAFAEL Femenino 22 BEISBOL
## 22 MANUEL Masculino 28 KARATE
## 23 LOENARDO Femenino 58 TENIS
## 24 RAFAEL Masculino 39 BEISBOL
## 25 LOENARDO Femenino 50 BASQUETBOL
## 26 ANGEL Femenino 37 FUTBOL AMERICANO
## 27 LOENARDO Masculino 24 RUGBY
## 28 ANTUAN Femenino 27 FUTBOL
## 29 RAFAEL Femenino 41 ESPORTS
## 30 VANNESA Femenino 49 NATACION
## 31 ANTUAN Masculino 41 ATLETISMO
## 32 LILI Femenino 41 NATACION
## 33 RAFAEL Femenino 34 BEISBOL
## 34 DONATELLO Femenino 37 ESPORTS
## 35 ANTUAN Femenino 21 BEISBOL
## 36 MICHELANGELO Masculino 42 ATLETISMO
## 37 HERICA Masculino 19 ESPORTS
## 38 HERICA Femenino 41 ATLETISMO
## 39 ANGEL Masculino 53 NATACION
## 40 VANNESA Femenino 36 ATLETISMO
## 41 ANTUAN Femenino 35 BEISBOL
## 42 RAFAEL Femenino 39 NATACION
## 43 HERICA Masculino 59 FUTBOL AMERICANO
## 44 MICHELANGELO Masculino 40 BASQUETBOL
## 45 LILI Femenino 30 NATACION
## 46 RAFAEL Femenino 33 ESPORTS
## 47 DONATELLO Masculino 46 ESPORTS
## 48 ANTUAN Masculino 40 NATACION
## 49 MANUEL Masculino 56 KARATE
## 50 LILI Femenino 50 FUTBOL AMERICANO
## 51 ANGEL Femenino 50 ATLETISMO
## 52 LILI Masculino 23 RUGBY
## 53 RAFAEL Masculino 42 FUTBOL
## 54 ANGEL Femenino 15 TENIS
## 55 ANTUAN Femenino 59 TENIS
## 56 LOENARDO Masculino 56 ATLETISMO
## 57 MICHELANGELO Masculino 48 BEISBOL
## 58 MANUEL Femenino 59 ESPORTS
## 59 LOENARDO Femenino 20 BEISBOL
## 60 LOENARDO Masculino 55 ATLETISMO
## 61 RAFAEL Masculino 38 ATLETISMO
## 62 VANNESA Masculino 17 ATLETISMO
## 63 DONATELLO Masculino 40 ATLETISMO
## 64 ANTUAN Masculino 52 FUTBOL
## 65 HERICA Femenino 48 ATLETISMO
## 66 ANTUAN Masculino 48 RUGBY
## 67 LILI Femenino 18 NATACION
## 68 MANUEL Femenino 54 ESPORTS
## 69 VANNESA Masculino 23 NATACION
## 70 VANNESA Femenino 57 FUTBOL
## 71 VANNESA Femenino 24 BEISBOL
## 72 DONATELLO Femenino 57 KARATE
## 73 DONATELLO Masculino 56 ESPORTS
## 74 DONATELLO Femenino 26 RUGBY
## 75 LILI Masculino 55 BASQUETBOL
## 76 VANNESA Femenino 44 BASQUETBOL
## 77 RAFAEL Femenino 46 ESPORTS
## 78 ANGEL Masculino 45 BASQUETBOL
## 79 LILI Femenino 52 FUTBOL
## 80 LOENARDO Femenino 41 FUTBOL
## 81 LOENARDO Femenino 25 KARATE
## 82 LOENARDO Masculino 46 BEISBOL
## 83 DONATELLO Femenino 16 BASQUETBOL
## 84 MANUEL Masculino 25 ATLETISMO
## 85 HERICA Femenino 15 ESPORTS
## 86 LILI Masculino 28 FUTBOL AMERICANO
## 87 ANGEL Femenino 21 BASQUETBOL
## 88 MICHELANGELO Masculino 33 ESPORTS
## 89 MICHELANGELO Masculino 20 RUGBY
## 90 RAFAEL Masculino 44 ESPORTS
## 91 LILI Femenino 31 ATLETISMO
## 92 MANUEL Femenino 59 ESPORTS
## 93 LOENARDO Femenino 24 ESPORTS
## 94 MANUEL Femenino 26 ATLETISMO
## 95 DONATELLO Masculino 57 ESPORTS
## 96 MANUEL Masculino 46 ATLETISMO
## 97 ANGEL Masculino 25 ATLETISMO
## 98 LOENARDO Femenino 52 RUGBY
## 99 LILI Masculino 39 RUGBY
## 100 HERICA Masculino 42 ESPORTS
3.- Crear tabla de frecuencias con table() de la varible nombres
table(personal$nombres)
##
## ANGEL ANTUAN DONATELLO HERICA LILI LOENARDO
## 7 11 11 6 15 13
## MANUEL MICHELANGELO RAFAEL VANNESA
## 9 6 13 9
transform(table(personal$nombres))
## Var1 Freq
## 1 ANGEL 7
## 2 ANTUAN 11
## 3 DONATELLO 11
## 4 HERICA 6
## 5 LILI 15
## 6 LOENARDO 13
## 7 MANUEL 9
## 8 MICHELANGELO 6
## 9 RAFAEL 13
## 10 VANNESA 9
tabla_frec.nombres=data.frame(transform(table(personal$nombres)))
names(tabla_frec.nombres)=c("nombres", "freq")
tabla_frec.nombres
## nombres freq
## 1 ANGEL 7
## 2 ANTUAN 11
## 3 DONATELLO 11
## 4 HERICA 6
## 5 LILI 15
## 6 LOENARDO 13
## 7 MANUEL 9
## 8 MICHELANGELO 6
## 9 RAFAEL 13
## 10 VANNESA 9
4.- Crear tabla de frecuencias con fdt_cat() de la variable nombres
tabla_frec.nombres.2=data.frame(fdt_cat(personal$nombres))
names(tabla_frec.nombres.2)=c('nombres', 'freq', 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla_frec.nombres.2
## nombres freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 LILI 15 0.15 15 15 15
## 2 LOENARDO 13 0.13 13 28 28
## 3 RAFAEL 13 0.13 13 41 41
## 4 ANTUAN 11 0.11 11 52 52
## 5 DONATELLO 11 0.11 11 63 63
## 6 MANUEL 9 0.09 9 72 72
## 7 VANNESA 9 0.09 9 81 81
## 8 ANGEL 7 0.07 7 88 88
## 9 HERICA 6 0.06 6 94 94
## 10 MICHELANGELO 6 0.06 6 100 100
5.- Visualizar tabla de frecuencias de nombres (Barra)
barplot(height = tabla_frec.nombres.2$freq, names.arg = tabla_frec.nombres.2$nombres)
6.-
hist(personal$edades, main = "Frecuencia de edades", xlab = "Edades", ylab = "Frecuencias")
7.- Crear tabla de frecuencia con table()de la variable edades
tabla.frecuencias.edades=data.frame(transform(table(personal$edades)))
names(tabla.frecuencias.edades)=c("edades", "freq")
tabla.frecuencias.edades
## edades freq
## 1 15 2
## 2 16 3
## 3 17 1
## 4 18 2
## 5 19 1
## 6 20 2
## 7 21 3
## 8 22 1
## 9 23 2
## 10 24 4
## 11 25 4
## 12 26 2
## 13 27 2
## 14 28 2
## 15 30 1
## 16 31 1
## 17 33 4
## 18 34 2
## 19 35 1
## 20 36 1
## 21 37 2
## 22 38 1
## 23 39 4
## 24 40 3
## 25 41 6
## 26 42 3
## 27 43 2
## 28 44 2
## 29 45 1
## 30 46 4
## 31 48 3
## 32 49 1
## 33 50 3
## 34 52 3
## 35 53 1
## 36 54 1
## 37 55 4
## 38 56 4
## 39 57 3
## 40 58 3
## 41 59 5
barplot(height =tabla.frecuencias.edades$freq,
names.arg = tabla.frecuencias.edades$edades,
main = "Frecuencias de Edades",
xlab = "Edades", ylab = "Frecuencias")
8.- Crear tabla de frecuencias con fdt() de la variable edades
tabla.frecuencias.edades_2= fdt(personal$edades)
tabla.frecuencias.edades_2=data.frame(tabla.frecuencias.edades_2$table)
names(tabla.frecuencias.edades_2)=c("clases", "freq", 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla.frecuencias.edades_2
## clases freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 [14.85,20.442) 11 0.11 11 11 11
## 2 [20.442,26.035) 16 0.16 16 27 27
## 3 [26.035,31.627) 6 0.06 6 33 33
## 4 [31.627,37.22) 10 0.10 10 43 43
## 5 [37.22,42.812) 17 0.17 17 60 60
## 6 [42.812,48.405) 12 0.12 12 72 72
## 7 [48.405,53.998) 8 0.08 8 80 80
## 8 [53.998,59.59) 20 0.20 20 100 100
9 .- Visiualizar tabla de frecuencia de edades
barplot(height =tabla.frecuencias.edades_2$freq,
names.arg = tabla.frecuencias.edades_2$edades,
main = "Frecuencias de Edades",
xlab = "Clases de Edades", ylab = "Frecuencias")
10.- Crear tabla de frecuenias con fdt_cat() de la variable de genero
tabla_frec.genero=data.frame(fdt_cat(personal$generos))
names(tabla_frec.genero)=c('generos', 'freq', 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla_frec.genero
## generos freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 Femenino 54 0.54 54 54 54
## 2 Masculino 46 0.46 46 100 100
11.- Visualizar tabla de frecuencias de generos
barplot(height = tabla_frec.genero$freq,
names.arg = tabla_frec.genero$generos,
main = "Frecuencias de Géneros",
xlab = "Géneros", ylab = "Frecuencias")
pie(x=tabla_frec.genero$freq,
labels = tabla_frec.genero$generos,
col = c(155,100))
12.- Crear tabla de frecuencias con fdt_cat() de a variable deportes
tabla_frec.deportes=data.frame(fdt_cat(personal$deportes))
names(tabla_frec.deportes)=c('deportes', 'freq', 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla_frec.deportes
## deportes freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 ESPORTS 17 0.17 17 17 17
## 2 ATLETISMO 16 0.16 16 33 33
## 3 RUGBY 12 0.12 12 45 45
## 4 BASQUETBOL 10 0.10 10 55 55
## 5 KARATE 10 0.10 10 65 65
## 6 NATACION 10 0.10 10 75 75
## 7 BEISBOL 9 0.09 9 84 84
## 8 FUTBOL 6 0.06 6 90 90
## 9 TENIS 6 0.06 6 96 96
## 10 FUTBOL AMERICANO 4 0.04 4 100 100
13.- Visualizar tabla de frecuencias de deportes
barplot(height = tabla_frec.deportes$freq,
names.arg = tabla_frec.deportes$deportes,
main = "Frecuencias de deportes",
xlab= "Deportes", ylab = "Frecuencias")
14.- Describir el caso.
Usamos la funcion sample() para crear numeros deseados para realizar las operaciones y con los resultados creamos una tabla que nos sirve como base de datos para poder realizar el caso.
En este caso se nos solicito nombres, deportes y la frecuencia de edad, para esto usamos la funcion fdth() y realizamos greaficas de los resultados.