1.- Cargar libreria fdth
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
2.- Crear conjunto de datos llamados personas
set.seed(2020)
losnombres=c("GERARDO", "DANIEL", "JUAN", "ROBERTO", "ANGEL", "DEREK", "MIGUEL", "ALEXSIS", "ATZIRI", "ELIZABETH")
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', '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 MIGUEL Masculino 24 TENIS
## 2 DEREK Femenino 27 BEISBOL
## 3 ALEXSIS Masculino 41 BEISBOL
## 4 GERARDO Masculino 59 KARATE
## 5 GERARDO Masculino 56 KARATE
## 6 ROBERTO Masculino 55 ATLETISMO
## 7 ELIZABETH Masculino 58 BEISBOL
## 8 DEREK Femenino 43 ATLETISMO
## 9 GERARDO Femenino 39 BASQUETBOL
## 10 ALEXSIS Femenino 33 TENIS
## 11 ALEXSIS Masculino 16 BEISBOL
## 12 ELIZABETH Femenino 58 ATLETISMO
## 13 DANIEL Femenino 18 BEISBOL
## 14 DEREK Femenino 25 TENIS
## 15 DANIEL Femenino 33 BEISBOL
## 16 JUAN Femenino 43 FUTBOL AMERICANO
## 17 DANIEL Femenino 55 BEISBOL
## 18 ALEXSIS Femenino 16 TENIS
## 19 ALEXSIS Masculino 34 FUTBOL AMERICANO
## 20 ROBERTO Masculino 21 ATLETISMO
## 21 DANIEL Femenino 22 RUGBY
## 22 MIGUEL Masculino 28 FUTBOL
## 23 ROBERTO Femenino 58 BASQUETBOL
## 24 DANIEL Masculino 39 KARATE
## 25 ROBERTO Femenino 50 NATACION
## 26 ANGEL Femenino 37 KARATE
## 27 ROBERTO Masculino 24 FUTBOL AMERICANO
## 28 DEREK Femenino 27 BASQUETBOL
## 29 DANIEL Femenino 41 FUTBOL AMERICANO
## 30 ELIZABETH Femenino 49 NATACION
## 31 DEREK Masculino 41 BASQUETBOL
## 32 ALEXSIS Femenino 41 NATACION
## 33 DANIEL Femenino 34 KARATE
## 34 GERARDO Femenino 37 NATACION
## 35 DEREK Femenino 21 FUTBOL AMERICANO
## 36 JUAN Masculino 42 KARATE
## 37 ATZIRI Masculino 19 RUGBY
## 38 ATZIRI Femenino 41 ATLETISMO
## 39 ANGEL Masculino 53 KARATE
## 40 ELIZABETH Femenino 36 BASQUETBOL
## 41 DEREK Femenino 35 BASQUETBOL
## 42 DANIEL Femenino 39 KARATE
## 43 ATZIRI Masculino 59 BEISBOL
## 44 JUAN Masculino 40 RUGBY
## 45 ALEXSIS Femenino 30 NATACION
## 46 DANIEL Femenino 33 FUTBOL
## 47 GERARDO Masculino 46 TENIS
## 48 DEREK Masculino 40 TENIS
## 49 MIGUEL Masculino 56 NATACION
## 50 ALEXSIS Femenino 50 FUTBOL AMERICANO
## 51 ANGEL Femenino 50 BASQUETBOL
## 52 ALEXSIS Masculino 23 FUTBOL AMERICANO
## 53 DANIEL Masculino 42 NATACION
## 54 ANGEL Femenino 15 NATACION
## 55 DEREK Femenino 59 NATACION
## 56 ROBERTO Masculino 56 NATACION
## 57 JUAN Masculino 48 FUTBOL
## 58 MIGUEL Femenino 59 NATACION
## 59 ROBERTO Femenino 20 KARATE
## 60 ROBERTO Masculino 55 BASQUETBOL
## 61 DANIEL Masculino 38 KARATE
## 62 ELIZABETH Masculino 17 FUTBOL
## 63 GERARDO Masculino 40 FUTBOL AMERICANO
## 64 DEREK Masculino 52 BEISBOL
## 65 ATZIRI Femenino 48 BASQUETBOL
## 66 DEREK Masculino 48 ATLETISMO
## 67 ALEXSIS Femenino 18 ATLETISMO
## 68 MIGUEL Femenino 54 BASQUETBOL
## 69 ELIZABETH Masculino 23 ATLETISMO
## 70 ELIZABETH Femenino 57 FUTBOL
## 71 ELIZABETH Femenino 24 FUTBOL
## 72 GERARDO Femenino 57 BEISBOL
## 73 GERARDO Masculino 56 FUTBOL AMERICANO
## 74 GERARDO Femenino 26 ATLETISMO
## 75 ALEXSIS Masculino 55 NATACION
## 76 ELIZABETH Femenino 44 BASQUETBOL
## 77 DANIEL Femenino 46 RUGBY
## 78 ANGEL Masculino 45 ATLETISMO
## 79 ALEXSIS Femenino 52 BASQUETBOL
## 80 ROBERTO Femenino 41 BASQUETBOL
## 81 ROBERTO Femenino 25 NATACION
## 82 ROBERTO Masculino 46 BASQUETBOL
## 83 GERARDO Femenino 16 BASQUETBOL
## 84 MIGUEL Masculino 25 NATACION
## 85 ATZIRI Femenino 15 BASQUETBOL
## 86 ALEXSIS Masculino 28 NATACION
## 87 ANGEL Femenino 21 NATACION
## 88 JUAN Masculino 33 BASQUETBOL
## 89 JUAN Masculino 20 BASQUETBOL
## 90 DANIEL Masculino 44 RUGBY
## 91 ALEXSIS Femenino 31 ATLETISMO
## 92 MIGUEL Femenino 59 BASQUETBOL
## 93 ROBERTO Femenino 24 KARATE
## 94 MIGUEL Femenino 26 BEISBOL
## 95 GERARDO Masculino 57 BASQUETBOL
## 96 MIGUEL Masculino 46 ATLETISMO
## 97 ANGEL Masculino 25 BASQUETBOL
## 98 ROBERTO Femenino 52 ATLETISMO
## 99 ALEXSIS Masculino 39 KARATE
## 100 ATZIRI Masculino 42 ATLETISMO
3.- Crear tabla de frecuencias con table() de la varible nombres
table(personal$nombres)
##
## ALEXSIS ANGEL ATZIRI DANIEL DEREK ELIZABETH GERARDO JUAN
## 15 7 6 13 11 9 11 6
## MIGUEL ROBERTO
## 9 13
transform(table(personal$nombres))
## Var1 Freq
## 1 ALEXSIS 15
## 2 ANGEL 7
## 3 ATZIRI 6
## 4 DANIEL 13
## 5 DEREK 11
## 6 ELIZABETH 9
## 7 GERARDO 11
## 8 JUAN 6
## 9 MIGUEL 9
## 10 ROBERTO 13
tabla_frec.nombres=data.frame(transform(table(personal$nombres)))
names(tabla_frec.nombres)=c("nombres", "freq")
tabla_frec.nombres
## nombres freq
## 1 ALEXSIS 15
## 2 ANGEL 7
## 3 ATZIRI 6
## 4 DANIEL 13
## 5 DEREK 11
## 6 ELIZABETH 9
## 7 GERARDO 11
## 8 JUAN 6
## 9 MIGUEL 9
## 10 ROBERTO 13
4.- Crear tabla de frecuencias con fdt_cat() de la variable nombres
tabla_frec.nombres.2=data.frame(fdt_cat(personal$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 ALEXSIS 15 0.15 15 15 15
## 2 DANIEL 13 0.13 13 28 28
## 3 ROBERTO 13 0.13 13 41 41
## 4 DEREK 11 0.11 11 52 52
## 5 GERARDO 11 0.11 11 63 63
## 6 ELIZABETH 9 0.09 9 72 72
## 7 MIGUEL 9 0.09 9 81 81
## 8 ANGEL 7 0.07 7 88 88
## 9 ATZIRI 6 0.06 6 94 94
## 10 JUAN 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.- Visualizar un histograma de la variable edades
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.- Visualizar 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 BASQUETBOL 21 0.21 21 21 21
## 2 NATACION 16 0.16 16 37 37
## 3 ATLETISMO 14 0.14 14 51 51
## 4 KARATE 12 0.12 12 63 63
## 5 BEISBOL 11 0.11 11 74 74
## 6 FUTBOL AMERICANO 9 0.09 9 83 83
## 7 FUTBOL 6 0.06 6 89 89
## 8 TENIS 6 0.06 6 95 95
## 9 RUGBY 5 0.05 5 100 100
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
Se utilizo la funcion sample() para que nosostros pudieramos crear aquellos numeros deseados para realizar las operaciones y con los resltados creamos una table que se utilizo como base de datos para poder realizar el caso.
Tambien se utilizo la libreria fdth() para poder obtener los nombres, la frecuencia de edad y lso deportes, luego realizamos graficas de los resultados