Caso 2. Frecuencia de nombres

Alan Alejandro Olvias Lopez

10/9/2021

Objetivo

Elaborar un análisis descriptivo de la frecuencia de nombres de alumnos.

Descripción

Se importan los datos de la dirección: [https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/datos/main/nombres%20y%20apellidos.csv] que contiene nombres de alumnos.

La variable de interés es el nombre.

Se utiliza la función *table()* para determinar la frecuencia.

Se utiliza la función *order()* para ordenar los valores.

Ya con los valores ordenados se genera un diagrama de barra por medio de la función *codebar()*

Se hace una interpretación del caso.

Se visualizan los primeros diez y ultimos diez registros u observaciones de los alumnos.

¿Como se hace el caso o como se desarrolla?

Desarrollo

Importar los datos

Se leen los datos con read.csv()

nombres <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/datos/main/nombres%20y%20apellidos.csv", encoding = "UTF-8")

Visualizar observaciones

Se visualizan los primeros diez y los últimos diez registros.

head(nombres, 10)

##    no    patreno    materno          nombre
## 1   1    ALDABA  VELAZQUEZ      LUIS MANUEL
## 2   2   ALMONTE     CHAVEZ    DANIEL ADRIAN
## 3   3  ALVARADO     MORENO    NANCY ALONDRA
## 4   4    BAYONA    MARRUFO      CESAR YAHIR
## 5   5     CALVO    QUEZADA    ARIANNA ELISA
## 6   6    CASTRO     SANTOS   JESSICA SARAHI
## 7   7 CASTRUITA  ARCINIEGA          RICARDO
## 8   8   CORDERO     RIVERA    ANDREA FATIMA
## 9   9     DERAS     CHAVEZ  DIEGO ALEXANDER
## 10 10      DIAZ   CARRILLO   ANDREA PAULINA

tail(nombres,10)

##        no     patreno    materno            nombre
## 5725 5734     VARGAS   VIOLANTE   BRICIA ESMERALDA
## 5726 5735    VAZQUEZ     VERDIN           GABRIELA
## 5727 5736       VEGA    SALINAS           EMMANUEL
## 5728 5737  VELAZQUEZ  RODRIGUEZ       JESUS MANUEL
## 5729 5738      VELOZ      GAMIZ               OMAR
## 5730 5739      VILLA     ORTEGA     DAVID GEOVANNI
## 5731 5740      VILLA    VAZQUEZ  OSWALDO ALEJANDRO
## 5732 5741 VILLARREAL    ASTORGA   VANESSA GABRIELA
## 5733 5742   VILLEGAS     ORTEGA   ALEXANDER RAFAEL
## 5734 5743     VITELA  GUTIERREZ          LUIS RENE

Determinar frecuencia

Se determina la frecuencia con la función “table()” y se convierte a un data frame con la función *data.frame().

La variable o columna de interés es nombre y se accede a ella como un vector a través de la expresión *nombres\$nombre.*.

Sólo se observan los primeros diez registros de frecuencias con *head()*.

frecuencias <- data.frame(table(nombres$nombre))
head(frecuencias)

##              Var1 Freq
## 1        #¡VALOR!    8
## 2   Ã\201NGEL DYDIER    1
## 3           AARON    7
## 4    AARON ADOLFO    1
## 5 AARON ALEJANDRO    1
## 6   AARON EDUARDO    1

Ordenar las frecuencias

Se ordena por medio de la función *order().*

frecuencias.ordenada <- frecuencias[order(frecuencias$Freq, decreasing = TRUE),]
head(frecuencias.ordenada, 5)

##                Var1 Freq
## 2762 MARIA FERNANDA   36
## 138       ALEJANDRO   32
## 930          DANIEL   31
## 2189    JOSE MANUEL   28
## 2241    JUAN CARLOS   27

Diagrama de barra

barplot(height = head(frecuencias.ordenada$Freq, 5), names.arg = head(frecuencias.ordenada$Var1, 5), main = "Frecuencia de nombres", xlab = "Nombres", ylab = "Frecuencias")

Interpretación

En todo este amplio ambito de informacion podemos ver y encontrar una serie de regristros que nos dan basta informacion de alumnos que estan incritos en la intitucion tecnologica de durango que especificamente son 7,500 alumnos.

gracias al programa de rstudio nosa damos una idea que trabajar con esta herramienta nos abre un monton de puertas dicho el caso en este caso nos proporciona a los primero 10 y ultimos 10 alumnos para a su ves nos da sus nombres para asi identificarlos correctamente y asi ejecutar el programa y a su vez acabar con las intrucciones dadas