####1 Cargar librerías

library(readr)
library (ggplot2)
library(resumeRdesc)

####2. Construir los datos

set.seed(2020)
n <-  100
media.edad <- 45; ds.edad <- 10
media.peso <- 75; ds.peso <- 15
media.estatura <- 1.70; ds.estatura <- 0.10
edad <- round(rnorm(n = n, mean = media.edad, sd = ds.edad),0)
peso <- round(rnorm(n = n, mean = media.peso, sd = ds.peso),2)
estatura <- round(rnorm(n = n, mean = media.estatura, sd = ds.estatura),2)

personas <- data.frame(edad, peso, estatura)

head(personas); tail(personas)
##   edad  peso estatura
## 1   49 49.07     1.63
## 2   48 60.13     1.79
## 3   34 66.22     1.66
## 4   34 80.75     1.74
## 5   17 86.20     1.60
## 6   52 61.07     1.57
##     edad  peso estatura
## 95    43 64.09     1.73
## 96    37 84.40     1.63
## 97    48 58.63     1.65
## 98    52 67.26     1.88
## 99    40 75.25     1.60
## 100   38 84.91     1.64

####3. Cuartiles al 25%, 50% y 75%

cuartiles <- quantile(personas$edad, probs = c(0.25, 0.50, 0.75), type = 6)
cuartiles[1]
## 25% 
##  39
cuartiles[2]
## 50% 
##  46
cuartiles[3]
##   75% 
## 52.75
cuartiles <- quantile(personas$peso, probs = c(0.25, 0.50, 0.75), type = 6)
cuartiles[1]
##   25% 
## 59.53
cuartiles[2]
##   50% 
## 74.14
cuartiles[3]
##   75% 
## 85.88
cuartiles <- quantile(personas$estatura, probs = c(0.25, 0.50, 0.75), type = 6)
cuartiles[1]
##   25% 
## 1.605
cuartiles[2]
##  50% 
## 1.69
cuartiles[3]
##    75% 
## 1.7675

####4. Percentiles

percentil <- quantile(personas$edad, probs = c(0.10, 0.30, 0.50, 0.70, 0.90), type = 7)
percentil[1]
##  10% 
## 32.9
percentil[2]
##  30% 
## 41.7
percentil[3]
## 50% 
##  46
percentil[4]
## 70% 
##  51
percentil[5]
##  90% 
## 61.1
percentil <- quantile(personas$peso, probs = c(0.10, 0.30, 0.50, 0.70, 0.90), type = 7)
percentil[1]
##    10% 
## 50.902
percentil[2]
##    30% 
## 63.302
percentil[3]
##   50% 
## 74.14
percentil[4]
##    70% 
## 82.613
percentil[5]
##    90% 
## 93.698

###5. Visualizar datos

ggplot(data = personas, aes(edad, colour = 'edad')) +
    geom_histogram(position = "stack", bins = 30)

ggplot(data = personas, aes(edad, colour = 'edad')) +
    geom_density()

ggplot(data = personas, aes(edad)) +
    geom_histogram(bins = 30) + 
    geom_vline(aes(xintercept = median(edad),
                  color = "mediana"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
    geom_vline(aes(xintercept = mean(edad),
                  color = "media"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
  labs(title = "Histograma de Edad",subtitle =  paste("Media = ", round(mean(edad),2), ", Mediana = ", round(median(edad),2))) 

ggplot(data = personas, aes(edad)) +
    geom_histogram(bins = 30) + 
    geom_vline(aes(xintercept = cuartiles[1],
                  color = "Q1"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
    geom_vline(aes(xintercept = cuartiles[2],
                  color = "Q2"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
    geom_vline(aes(xintercept = cuartiles[3],
                  color = "Q3"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +  
  labs(title = "Histograma de Edad",subtitle =  paste("Cuartil 1 al 25% = ",round(cuartiles[1],2), ", Cuartil 2 al 50% = ",round(cuartiles[2],2), ", Cuartil 3 al 75% = ",round(cuartiles[3],2)))

ggplot(data = personas, aes(edad)) +
    geom_histogram(bins = 30) + 
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[1],
                  color = "Perc1"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[2],
                  color = "Perc2"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[3],
                  color = "Perc3"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +  
      geom_vline(aes(xintercept = percentil[4],
                  color = "Perc4"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[5],
                  color = "Perc5"),
              linetype = "solid",
              size = 2) + 
  labs(title = "Histograma de Edad. Perc = Percentiles",subtitle =  paste("Perc al 10% = ",round(percentil[1],2), "Perc al 30% = ",round(percentil[2],2),"Perc al 50% = ",round(percentil[3],2),"Perc al 70% = ",round(percentil[4],2),"Perc al 90% = ",round(percentil[5],2)))

####7. Interpretar y comunicar datos(descriptivo) *En este cuarto caso, la practica al inicio nos da a conocer 100 registros de los cuales, la practica indica que tomara los primeros 6 registros y los ultimos 6, en esta practica trabajaremos con algo llamado cuartiles y percentiles , los cuartiles son los tres valores que dividen al conjunto de datos ordenados, los cuartiles los representamos por ejemplo, Q1,Q2,Q3, estoscuartiles se representan en porcentajes al momento de trabajar con ellos o al ponerlos en practica, el primer cuartil se ve reflejado con un porcentaje de (25%), el segundo cuartil se representa con un (50%), y el tercer cuartil con un 75%, estos datos los vemos reflejados en la elaboracion de esta practica, tomando como base, los datos de las 100 peerrsonas, de los cuales se tomaron en cuenta su edad, su peso, su estatura, cada uno de estos datos calificados con los porcentajes ya mencionados anteriormente. Los percentiles son las medidas mas utilizadas para propositos de ubicacion y clasificacion , los percentiles dividen la secesion en cien partes iguales, estos son 99 valores que se ven indicados de esta manera(P1,P2,P3…P99), de igual manera en esta practica se ven graficos, como histogramas, graficas de barra, de las cuales nos dan a conocer o indicar que el dato mas visto es el numero 46, los datos, nos informa que ahi mayor cantidad de personas con la edad de 46 años, de la misma manera con los datos tomados de las 100 personas se obtuvo la media la cual nos da un valor de 46.09, la mediana nos da el valor de 46, tambien otro de los datos generados , fueron los valores de los cuartiles, con los datos de las edades el cuartil 1 a 25%=39, el cuartil 2 a 50%=46, el cuartil 3 a 75%=52.75, en los datos de peso, el cuartil 1 a 25%=59.53, el cuartil 2 a 50%=74.14, el cuartil 3 a 75%=85.88, y con los datos de estatura, se ven indicadas la siguientes cantidades, en el cuatil 1 a 25%=1.605, en el cuatil 2 a 50%=1.69, en el cuartil 3 a 75%=1.7675