title: “1_AIUC1”

author: “Marcia Tatiana Garcia Hinostro”

date: “2/9/2021”

output: html_document

##Computadoras para estudiantes e internet en México

Un primer paso para acceder a las tecnologías de la información, y la comunicación (TIC) es contar con equipo de cómputo para los estudiantes. Hoy en día se requiere garantizar a todos los estudiantes el acceso a los medios informáticos,así como el aprendizaje del uso de las TIC, ya que, además de estar establecidos en la Constitución como un derecho, son fundamentales en términos de equidad, tomando en cuenta el actual contexto de información global.

En este ejercicio tomaremos los datos del porcentaje de escuelas que disponen de computadoras para estudiantes e internet obtenidos de la fuente:

https://www.inee.edu.mx/medios/informe2019/stage_01/cap_020204.html

#grafica_02-05

COMPUTERINT<-c(28.4,37.0,43.1,43.1,75.6,70.3)

##Manejo de datos Ordenando datos de mayor a menor Para ordenar los numeros de mayor a menor se utiliza la función sort a la cual se le indica la lista de datos y la orden decreasing en verdadero para indicarle que si los ordene de manera decreciente.

sort(COMPUTERINT,decreasing = TRUE)

## [1] 75.6 70.3 43.1 43.1 37.0 28.4

Para ordenarlos de menor a mayora la orden decreasing la ponemos en falso para indicarle que no queremos que los ordene de forma decreciente si no ascendiente.

sort(COMPUTERINT,decreasing = FALSE)

## [1] 28.4 37.0 43.1 43.1 70.3 75.6

##Tablas de distribuciones de frecuencia Para apreciar mejor los datos obtenidos es necesario el uso de tablas de distribucion de frecuencia por lo cual debemos disponer de una libreria fdth.

library(fdth)

## 
## Attaching package: 'fdth'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var

## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
tabla <- fdt(COMPUTERINT)

tabla

##     Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##  [28.116,40.176) 2 0.33 33.33  2  33.33
##  [40.176,52.236) 2 0.33 33.33  4  66.67
##  [52.236,64.296) 0 0.00  0.00  4  66.67
##  [64.296,76.356) 2 0.33 33.33  6 100.00

Histograma y poligonos de distribuciones de frecuencia

Histograma y poligono de frecuencia absoluta segun sturge

Para esto utilizamos la funcion plot que nos permite crear gráficos dependiendo del tipo de dato que le demos como argumento.

En este caso utilizaremos el argumento “fh” para crear un histograma de frecuencia.

plot(tabla,type='fh')    # Absolute frequency histogram

Poligono

Se utiliza el argumento “fp” para crear un poligono de frecuencia.

plot(tabla,type='fp')    # Absolute frequency polygon

# Histograma y poligono de frecuencia relativa segun Sturges

Aqui utilizamos el argumento “rfh” para crear el poligono de frecuencia relativa.

plot(tabla,type='rfh')    # Relative frequency histogram

Aqui utilizamos la siguiente funcion para la frecuencia absoluta

plot(tabla,type='rfp')    # Absolute frequency histogram

Histograma y poligono de frecuencia acumulada segun Sturges

Para crear un histograma de frecuencia relativa le damos el argumento“cfh”

plot(tabla,type='cfh')    # Relative frequency histogram

# Y para el poligono de frecuencia relativa el argumento “cfp”

plot(tabla,type='cfp')    # Relative frequency histogram

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Media

Aquí se utiliza la funcion mean para obtener el valor de la media

mean(COMPUTERINT)

## [1] 49.58333

Mediana

Para sacar la mediana se utiliza la funcion median

median(COMPUTERINT)

## [1] 43.1

Moda

Y para la moda utilizamos la librería modaest y se utiliza la función mlv que nos devuelve el valor más frecuente.

library(modeest)

## 
## Attaching package: 'modeest'

## The following object is masked from 'package:fdth':
## 
##     mfv

## Attaching package: 'modeest'
## The following object is masked from 'package:fdth':
## 
##     mfv
mfv(COMPUTERINT, method = 'mfv')

## [1] 43.1

Cuartiles

Para esto se necesita la funcion summary

summary(COMPUTERINT)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   28.40   38.52   43.10   49.58   63.50   75.60

Grafico de caja y bigote

Para esto utilizamos la funcion boxplot. Este diagrama de caja muestra la distribución de las variables usando cuartiles, de modo que se puede observar su dispersión, ubicación y simetría.

boxplot(COMPUTERINT)