Examen 1
Richard Mondragon Aguilar
8/10/2021
install.packages(“knitr”) install.packages(“pander”) library(pander)
Ejercicio 1
Utilizando la información correspondiente a los sismos registrados por el Sistema Sismológico Nacional (SSN) en el periodo 01-01-1980 al 24-09-2021, disponible en http://www2.ssn.unam.mx:8080/catalogo/, calcular:
1.1 El total de sismos detectados por mes.
datos <- read.csv("C:/Users/richa/OneDrive - CIDE/1er Semestre-DESKTOP-RPQUJJA/Manejo de bases de datos y programación/Examen/sismos.csv", header = TRUE, skip = 4)
View(datos)
sismos <- as.data.frame(datos)
fech <- c(sismos$Fecha)
fecha <- strptime(fech, format = "%d-%m-%y")
mess <- substr(fech, 4, 5)
mes <- as.numeric(mess)
tabla2 <- data.frame(sismos, mes=mes)
mesf <- factor(mes)
levels(mesf) <-("E", "F", "M", "A", "M", "J", "Jl", "A", "S", "O", "N", "D")
histo <- table(mesf)
barplot(histo)
Ejercicio 2
library(readxl)
cora <- read.csv("C:/Users/richa/OneDrive - CIDE/1er Semestre-DESKTOP-RPQUJJA/Manejo de bases de datos y programación/Examen/corazon.csv", header = TRUE)
names(cora)[1] “biking” “smoking” “heart.disease”
pairs(cora)
cor(cora)biking smoking heart.disease
biking 1.00000000 0.01513618 -0.9354555
smoking 0.01513618 1.00000000 0.3091310
heart.disease -0.93545547 0.30913098 1.00000003
regresion <- lm(heart.disease ~ cbind(biking, smoking), data = cora)
summary(regresion)Coefficients:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 14.984658 0.080137 186.99
cbind(biking, smoking)biking -0.200133 0.001366 -146.53
cbind(biking, smoking)smoking 0.178334 0.003539 50.39
Los valores de beta son los arrojados en la columna de estimados por lo que beta0 es igual a 14.98, beta1 es igual a -0.20 y beta2 es igual a 0.17:
\[ y=14.98-0.20B_1+0.17B_2 \]
Vectores de estimaciones puntuales
estp <- fitted.values(regresion)
estpun <- as.matrix(estp)
class(estpun) [1] “matrix” “array”
dim(estpun)[1] 498 1
head(estpun)[,1]
1 10.763545
2 2.345973
3 17.729060
4 6.518449
5 3.938526
6 9.327794
#Regresion sin intercepto
regresionnoin <- lm(heart.disease ~ cbind(biking, smoking) -1, data = cora)
summary(regresionnoin)Coefficients:
Estimate Std. Error t value
cbind(biking, smoking)biking -0.038274 0.008933 -4.284
cbind(biking, smoking)smoking 0.623037 0.022163 28.112
Los valores de beta son los arrojados en la columna de estimados por lo que beta0 es igual a -0.03 y beta1 es igual a 0.62.
\[ y=-0.03B_1+0.62B_2 \] #Vectores de estimaciones puntuales
estpunno <- fitted(regresionnoin)
estpunnoin <- as.matrix(estpunno)
class(estpunnoin)[1] “matrix” “array”
dim(estpunnoin)[1] 498 1
head(estpunnoin)[,1]
1 5.61011159
2 -1.10986969
3 10.88317869
4 0.03142625
5 7.29542109
6 16.19342533
install.packages(‘rsconnect’)