Objetivo

Simular la creación de un conjunto de datos

Aspectos generales del caso

Descripción

Simular la creación de un conjunto de alumnos con ciertas variables o características.

Se reutiliza una función previamente programada.

Desarrollo

Cargar la función

Se carga la función que se encuentra en github.com

source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Probabilidad-y-EstadIstica-VIRTUAL-DISTANCIA/main/funciones/funcion%20crea%20alumnos.r")

Crear alumnos

Se crea un conjunto de datos en un data.frame llamado alumnos.

alumnos <- genAlumnos(5000, 2021)

Factorizar alumnos

Factorizar significa categorizar variables que son de tipo character o textos y tiene utilizar para identificar frecuencias con la función summary().

alumnos$matricula <- as.factor(alumnos$matricula)
alumnos$carrera <- as.factor(alumnos$carrera)
alumnos$genero <- as.factor(alumnos$genero)

Mostrar diez registros iniciales

head(alumnos, 10)
##    matricula     carrera genero promedio edad  peso altura
## 1          1  INDUSTRIAL      M    85.58   21 78.27 178.27
## 2          2 ELECTRONICA      F    87.91   22 57.20 157.20
## 3          3 MECATRONICA      F    87.21   21 58.23 158.23
## 4          4  INDUSTRIAL      F    87.25   21 60.44 160.44
## 5          5         TIC      M    89.11   22 78.09 178.09
## 6          6       CIVIL      F    79.34   19 59.45 159.45
## 7          7 ELECTRONICA      F    86.91   21 56.23 156.23
## 8          8 ELECTRONICA      F    89.17   22 61.83 161.83
## 9          9    SISTEMAS      F    86.05   21 60.10 160.10
## 10        10 ELECTRONICA      F    91.99   23 61.08 161.08

Mostrar diez registros finales

tail(alumnos, 10)
##      matricula      carrera genero promedio edad  peso altura
## 4991      4991     SISTEMAS      F    81.97   20 58.96 158.96
## 4992      4992 ARQUITECTURA      M    83.68   20 76.45 176.45
## 4993      4993 ARQUITECTURA      F    82.82   20 60.81 160.81
## 4994      4994   INDUSTRIAL      F    81.50   20 59.50 159.50
## 4995      4995        CIVIL      M    93.44   23 81.35 181.35
## 4996      4996  MECATRONICA      F    88.62   22 58.88 158.88
## 4997      4997          TIC      M    84.66   21 83.20 183.20
## 4998      4998  INFORMATICA      F    87.13   21 61.60 161.60
## 4999      4999  ELECTRONICA      F    84.50   21 63.44 163.44
## 5000      5000          TIC      M    79.65   19 79.36 179.36

Estructura de los datos

str(alumnos)
## 'data.frame':    5000 obs. of  7 variables:
##  $ matricula: Factor w/ 5000 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ carrera  : Factor w/ 13 levels "ADMINISTRACION",..: 7 6 10 7 13 4 6 6 12 6 ...
##  $ genero   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 ...
##  $ promedio : num  85.6 87.9 87.2 87.2 89.1 ...
##  $ edad     : num  21 22 21 21 22 19 21 22 21 23 ...
##  $ peso     : num  78.3 57.2 58.2 60.4 78.1 ...
##  $ altura   : num  178 157 158 160 178 ...

Describir los datos

summary(alumnos)
##    matricula            carrera     genero      promedio          edad      
##  1      :   1   TIC         : 416   F:2475   Min.   :72.52   Min.   :17.00  
##  2      :   1   MECANICA    : 414   M:2525   1st Qu.:83.68   1st Qu.:20.00  
##  3      :   1   CIVIL       : 408            Median :86.04   Median :21.00  
##  4      :   1   SISTEMAS    : 394            Mean   :86.08   Mean   :21.02  
##  5      :   1   INFORMATICA : 393            3rd Qu.:88.37   3rd Qu.:22.00  
##  6      :   1   ARQUITECTURA: 385            Max.   :98.73   Max.   :25.00  
##  (Other):4994   (Other)     :2590                                           
##       peso           altura     
##  Min.   :51.03   Min.   :151.0  
##  1st Qu.:60.02   1st Qu.:160.0  
##  Median :72.50   Median :172.5  
##  Mean   :70.15   Mean   :170.1  
##  3rd Qu.:79.98   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :90.94   Max.   :190.9  
##

Interpretación

Se crea un conjunto de datos llamado alumnos a partir de funciones previamente programadas.

Se simulan 5000 observaciones con siete variables

Existen mas alumnos del género M que F

Hay más alumno de las carrera de TIC en relación con otras.