Practica 2-Tablas de Frecuencias 100 observaciones
Cesar Rivas Fraire , No.Control 20040397
23/9/2020
###1. Cargar librerías fdth
library(fdth)##
## Attaching package: 'fdth'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var###2. Crear conjunto de datos llamado personas
set.seed(2020) # Año 2020, pueden poner el valor numérico a su gustolosnombres <- c("JUAN", 'FRANCISCO', 'OSCAR', 'LUIS', 'GUILLERMO',
"PATRICIA", 'ALICIA', 'EDGAR', 'LEONARDO', 'GABRIELA', 'LETICIA', 'NORMA', 'ANDREA', 'HORACIO', 'SANDRA', 'RUBEN', 'JAVIER', 'MARICELA', 'ROSARIO', 'GUILLERMINA')
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', 'AJEDREZ', '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 NORMA Femenino 15 KARATE
## 2 JUAN Masculino 53 NATACION
## 3 JAVIER Femenino 58 FUTBOL
## 4 LUIS Femenino 58 NATACION
## 5 GABRIELA Femenino 36 FUTBOL AMERICANO
## 6 PATRICIA Masculino 26 TENIS
## 7 JAVIER Masculino 26 KARATE
## 8 ANDREA Masculino 24 KARATE
## 9 EDGAR Femenino 27 RUGBY
## 10 GABRIELA Masculino 41 NATACION
## 11 MARICELA Femenino 59 NATACION
## 12 RUBEN Masculino 56 RUGBY
## 13 FRANCISCO Masculino 55 BASQUETBOL
## 14 RUBEN Masculino 58 KARATE
## 15 OSCAR Masculino 43 RUGBY
## 16 FRANCISCO Masculino 39 RUGBY
## 17 EDGAR Femenino 33 BASQUETBOL
## 18 LUIS Femenino 16 AJEDREZ
## 19 MARICELA Femenino 58 RUGBY
## 20 HORACIO Masculino 18 TENIS
## 21 HORACIO Femenino 25 KARATE
## 22 NORMA Femenino 33 BASQUETBOL
## 23 RUBEN Femenino 43 KARATE
## 24 SANDRA Femenino 55 TENIS
## 25 HORACIO Femenino 16 KARATE
## 26 ALICIA Femenino 34 BEISBOL
## 27 GUILLERMINA Femenino 21 KARATE
## 28 MARICELA Masculino 22 TENIS
## 29 GUILLERMINA Masculino 28 BEISBOL
## 30 GUILLERMINA Femenino 58 BASQUETBOL
## 31 RUBEN Masculino 39 FUTBOL AMERICANO
## 32 NORMA Femenino 50 RUGBY
## 33 MARICELA Masculino 37 FUTBOL
## 34 GABRIELA Femenino 24 AJEDREZ
## 35 PATRICIA Femenino 27 NATACION
## 36 SANDRA Masculino 41 ATLETISMO
## 37 LETICIA Femenino 49 NATACION
## 38 ANDREA Femenino 41 BEISBOL
## 39 ANDREA Femenino 41 AJEDREZ
## 40 ANDREA Masculino 34 BEISBOL
## 41 FRANCISCO Femenino 37 ATLETISMO
## 42 RUBEN Femenino 21 AJEDREZ
## 43 ANDREA Femenino 42 ATLETISMO
## 44 JUAN Femenino 19 NATACION
## 45 PATRICIA Masculino 41 ATLETISMO
## 46 OSCAR Masculino 53 BEISBOL
## 47 ANDREA Femenino 36 NATACION
## 48 LETICIA Masculino 35 FUTBOL AMERICANO
## 49 GUILLERMO Femenino 39 BASQUETBOL
## 50 LETICIA Femenino 59 NATACION
## 51 PATRICIA Femenino 40 AJEDREZ
## 52 FRANCISCO Masculino 30 AJEDREZ
## 53 OSCAR Masculino 33 NATACION
## 54 MARICELA Femenino 46 KARATE
## 55 JUAN Femenino 40 FUTBOL AMERICANO
## 56 ALICIA Masculino 56 ATLETISMO
## 57 EDGAR Masculino 50 RUGBY
## 58 ANDREA Masculino 50 FUTBOL
## 59 FRANCISCO Femenino 23 TENIS
## 60 GUILLERMO Femenino 42 TENIS
## 61 LUIS Masculino 15 ATLETISMO
## 62 ROSARIO Masculino 59 BEISBOL
## 63 RUBEN Femenino 56 AJEDREZ
## 64 LUIS Femenino 48 BEISBOL
## 65 GUILLERMINA Masculino 59 ATLETISMO
## 66 MARICELA Masculino 20 ATLETISMO
## 67 GABRIELA Femenino 55 ATLETISMO
## 68 JUAN Femenino 38 ATLETISMO
## 69 SANDRA Masculino 17 FUTBOL
## 70 LEONARDO Masculino 40 ATLETISMO
## 71 RUBEN Masculino 52 RUGBY
## 72 PATRICIA Masculino 48 NATACION
## 73 GABRIELA Masculino 48 AJEDREZ
## 74 JUAN Femenino 18 NATACION
## 75 JUAN Masculino 54 FUTBOL
## 76 JAVIER Femenino 23 BEISBOL
## 77 EDGAR Femenino 57 KARATE
## 78 SANDRA Masculino 24 AJEDREZ
## 79 NORMA Femenino 57 RUGBY
## 80 MARICELA Femenino 56 BASQUETBOL
## 81 ANDREA Femenino 26 BASQUETBOL
## 82 GUILLERMO Masculino 55 AJEDREZ
## 83 RUBEN Femenino 44 BASQUETBOL
## 84 GUILLERMINA Masculino 46 FUTBOL
## 85 GUILLERMINA Femenino 45 FUTBOL
## 86 GUILLERMINA Femenino 52 KARATE
## 87 HORACIO Masculino 41 BEISBOL
## 88 ANDREA Femenino 25 BASQUETBOL
## 89 JAVIER Femenino 46 ATLETISMO
## 90 ANDREA Femenino 16 AJEDREZ
## 91 ALICIA Masculino 25 FUTBOL AMERICANO
## 92 LEONARDO Femenino 15 BASQUETBOL
## 93 EDGAR Masculino 28 AJEDREZ
## 94 OSCAR Femenino 21 RUGBY
## 95 OSCAR Masculino 33 AJEDREZ
## 96 FRANCISCO Femenino 20 ATLETISMO
## 97 ANDREA Masculino 44 AJEDREZ
## 98 EDGAR Masculino 31 AJEDREZ
## 99 LUIS Masculino 59 ATLETISMO
## 100 ALICIA Femenino 24 AJEDREZ###3. Crear tabla de frecuencias con table() de la variable nombres
#table(personal$nombres)
#transform(table(personal$nombres))
tabla_frec.nombres <- data.frame(transform(table(personal$nombres)))
names(tabla_frec.nombres) <- c('nombres', 'freq')
tabla_frec.nombres## nombres freq
## 1 ALICIA 4
## 2 ANDREA 11
## 3 EDGAR 6
## 4 FRANCISCO 6
## 5 GABRIELA 5
## 6 GUILLERMINA 7
## 7 GUILLERMO 3
## 8 HORACIO 4
## 9 JAVIER 4
## 10 JUAN 6
## 11 LEONARDO 2
## 12 LETICIA 3
## 13 LUIS 5
## 14 MARICELA 7
## 15 NORMA 4
## 16 OSCAR 5
## 17 PATRICIA 5
## 18 ROSARIO 1
## 19 RUBEN 8
## 20 SANDRA 4N <- nrow(personal)
N## [1] 100freq.r <- tabla_frec.nombres$freq / N
freq.r## [1] 0.04 0.11 0.06 0.06 0.05 0.07 0.03 0.04 0.04 0.06 0.02 0.03 0.05 0.07 0.04
## [16] 0.05 0.05 0.01 0.08 0.04freq.p <- freq.r * 100
freq.p## [1] 4 11 6 6 5 7 3 4 4 6 2 3 5 7 4 5 5 1 8 4tabla_frec.nombres <- cbind(tabla_frec.nombres, freq.r, freq.p)
tabla_frec.nombres## nombres freq freq.r freq.p
## 1 ALICIA 4 0.04 4
## 2 ANDREA 11 0.11 11
## 3 EDGAR 6 0.06 6
## 4 FRANCISCO 6 0.06 6
## 5 GABRIELA 5 0.05 5
## 6 GUILLERMINA 7 0.07 7
## 7 GUILLERMO 3 0.03 3
## 8 HORACIO 4 0.04 4
## 9 JAVIER 4 0.04 4
## 10 JUAN 6 0.06 6
## 11 LEONARDO 2 0.02 2
## 12 LETICIA 3 0.03 3
## 13 LUIS 5 0.05 5
## 14 MARICELA 7 0.07 7
## 15 NORMA 4 0.04 4
## 16 OSCAR 5 0.05 5
## 17 PATRICIA 5 0.05 5
## 18 ROSARIO 1 0.01 1
## 19 RUBEN 8 0.08 8
## 20 SANDRA 4 0.04 4###4. Crear tabla de frecuencias con fdt_cat() de la variable nombres
tabla_frec.nombres.2 <- data.frame(fdt_cat(personal$nombres))
names(tabla_frec.nombres.2) <- c('nombres', 'freq', 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla_frec.nombres.2## nombres freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 ANDREA 11 0.11 11 11 11
## 2 RUBEN 8 0.08 8 19 19
## 3 GUILLERMINA 7 0.07 7 26 26
## 4 MARICELA 7 0.07 7 33 33
## 5 EDGAR 6 0.06 6 39 39
## 6 FRANCISCO 6 0.06 6 45 45
## 7 JUAN 6 0.06 6 51 51
## 8 GABRIELA 5 0.05 5 56 56
## 9 LUIS 5 0.05 5 61 61
## 10 OSCAR 5 0.05 5 66 66
## 11 PATRICIA 5 0.05 5 71 71
## 12 ALICIA 4 0.04 4 75 75
## 13 HORACIO 4 0.04 4 79 79
## 14 JAVIER 4 0.04 4 83 83
## 15 NORMA 4 0.04 4 87 87
## 16 SANDRA 4 0.04 4 91 91
## 17 GUILLERMO 3 0.03 3 94 94
## 18 LETICIA 3 0.03 3 97 97
## 19 LEONARDO 2 0.02 2 99 99
## 20 ROSARIO 1 0.01 1 100 100###5. Visualizar tabla de frecuencias de nombres (Barra)
barplot(height = tabla_frec.nombres.2$freq, names.arg = tabla_frec.nombres.2$nombres)
###6. Visualizar un histograma de la variable edades
hist(personal$edades, main = "Frecuencia de edades", xlab = "Edades", ylab = "Frecuencias")
###7. Crear tabla de frecuencias con table() de la variable edades
tabla.frec.edades <- data.frame(transform(table(personal$edades)))
# tabla.frecuencias.edades
names(tabla.frec.edades) <- c("edades", "freq")
tabla.frec.edades## edades freq
## 1 15 3
## 2 16 3
## 3 17 1
## 4 18 2
## 5 19 1
## 6 20 2
## 7 21 3
## 8 22 1
## 9 23 2
## 10 24 4
## 11 25 3
## 12 26 3
## 13 27 2
## 14 28 2
## 15 30 1
## 16 31 1
## 17 33 4
## 18 34 2
## 19 35 1
## 20 36 2
## 21 37 2
## 22 38 1
## 23 39 3
## 24 40 3
## 25 41 6
## 26 42 2
## 27 43 2
## 28 44 2
## 29 45 1
## 30 46 3
## 31 48 3
## 32 49 1
## 33 50 3
## 34 52 2
## 35 53 2
## 36 54 1
## 37 55 4
## 38 56 4
## 39 57 2
## 40 58 5
## 41 59 5barplot(height = tabla.frec.edades$freq,
names.arg = tabla.frec.edades$edades,
main = "Frecuencias de Edades",
xlab = "Edades", ylab = "Frecuencias")
###8. Crear tabla de frecuencias con fdt() de la variable edades
tabla.frec.edades_2 <- fdt(personal$edades)
tabla.frec.edades_2 <- data.frame(tabla.frec.edades_2$table)
names(tabla.frec.edades_2) <- c('clases', 'freq', 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla.frec.edades_2## clases freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 [14.85,20.442) 12 0.12 12 12 12
## 2 [20.442,26.035) 16 0.16 16 28 28
## 3 [26.035,31.627) 6 0.06 6 34 34
## 4 [31.627,37.22) 11 0.11 11 45 45
## 5 [37.22,42.812) 15 0.15 15 60 60
## 6 [42.812,48.405) 11 0.11 11 71 71
## 7 [48.405,53.998) 8 0.08 8 79 79
## 8 [53.998,59.59) 21 0.21 21 100 100###9. Visualizar tabla de frecuencias de edades (Barra)
barplot(height = tabla.frec.edades_2$freq,
names.arg = tabla.frec.edades_2$clases,
main = "Frecuencias de Clases",
xlab = "Clases de edades", ylab = "Frecuencias")
###10. Crear tabla de frecuencias con fdt_cat() de la variable genero
tabla_frec.genero <- data.frame(fdt_cat(personal$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 55 0.55 55 55 55
## 2 Masculino 45 0.45 45 100 100###11. Visualizar tabla de frecuencias de generos (Barra)
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.deporte <- data.frame(fdt_cat(personal$deportes))
names(tabla_frec.deporte) <- c('deportes', 'freq', 'freq.r', 'freq.p', 'freq.acum', 'frec.por.acum')
tabla_frec.deporte## deportes freq freq.r freq.p freq.acum frec.por.acum
## 1 AJEDREZ 16 0.16 16 16 16
## 2 ATLETISMO 14 0.14 14 30 30
## 3 NATACION 12 0.12 12 42 42
## 4 KARATE 11 0.11 11 53 53
## 5 BASQUETBOL 10 0.10 10 63 63
## 6 RUGBY 10 0.10 10 73 73
## 7 BEISBOL 9 0.09 9 82 82
## 8 FUTBOL 7 0.07 7 89 89
## 9 TENIS 6 0.06 6 95 95
## 10 FUTBOL AMERICANO 5 0.05 5 100 100###13. Visualizar tabla de frecuencias de deportes (Barra)
barplot(height = tabla_frec.deporte$freq,
names.arg = tabla_frec.deporte$deportes,
main = "Frecuencias de deportes",
xlab = "Deportes", ylab = "Frecuencias")
###14. Describir el caso. Por medio de 80 a 100 palabras describir el CASO 2 *Con los resultados obtenidos pude notar que la mayoria de las personas estan entre la edad de 40 a los 60 años de edad.
*De acuerdo con la tabla de frecuencia absoluta se da a indicar que ANDREA es el nombre que se repite mas veces.
*ANDREA representa la cantidad mayor de casos con un 11% y ROSARIO es el mas bajo con 1%.
*Con el reporte de la grafica de frecuencias de edades se puede dar a conocer que las personas que tienen el rededor de 41 años son las personas que obtuvieron el mayor puntaje de frecuencia, eso quiere decir que de todas las edades ahi mas personas con esa edad.
*En la tabla de frecuencias se puede notar como significativamente se encuentran un mayor porcentaje de mujeres que de hombres.
*El deportye que fue mas practicado por las personas fue el AJEDREZ con un 16% y el deporte que fue menos practicado fue el FUT BOL AMERICANO con un 5%