Estadística descriptiva

Base de dato Toyota Corolla

En esta sección se describe el análisis de cada atributo de tu base de datos. Se analizará con un histograma los datos numéricos y con diagrama de pie los datos tipo categóricos.

##Importar una base de datos A continación, importamos la BD y realizamos un resumen de sus principales indicadores.

BD <- read.csv("/cloud/project/ToyotaCorolla.csv")
summary(BD)
##      Price            Age              KM           FuelType        
##  Min.   : 4350   Min.   : 1.00   Min.   :     1   Length:1436       
##  1st Qu.: 8450   1st Qu.:44.00   1st Qu.: 43000   Class :character  
##  Median : 9900   Median :61.00   Median : 63390   Mode  :character  
##  Mean   :10731   Mean   :55.95   Mean   : 68533                     
##  3rd Qu.:11950   3rd Qu.:70.00   3rd Qu.: 87021                     
##  Max.   :32500   Max.   :80.00   Max.   :243000                     
##        HP           MetColor        Automatic             CC      
##  Min.   : 69.0   Min.   :0.0000   Min.   :0.00000   Min.   :1300  
##  1st Qu.: 90.0   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:1400  
##  Median :110.0   Median :1.0000   Median :0.00000   Median :1600  
##  Mean   :101.5   Mean   :0.6748   Mean   :0.05571   Mean   :1567  
##  3rd Qu.:110.0   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:1600  
##  Max.   :192.0   Max.   :1.0000   Max.   :1.00000   Max.   :2000  
##      Doors           Weight    
##  Min.   :2.000   Min.   :1000  
##  1st Qu.:3.000   1st Qu.:1040  
##  Median :4.000   Median :1070  
##  Mean   :4.033   Mean   :1072  
##  3rd Qu.:5.000   3rd Qu.:1085  
##  Max.   :5.000   Max.   :1615

Posteriormente analizamos cada atributo

columnas <- dim(BD)[2]
par(mfrow=c(2,columnas/2))

for(i in 1:columnas)
{
  if(is.numeric(BD[,i])== "TRUE")
  {
    texto <- paste("Analisis del atributo: ",colnames(BD)[i])
    hist(BD[,i],col=i,main=texto,xlab = colnames(BD)[i])
  }
  else
  {
    texto <- paste("Analisis del atributo: ",colnames(BD)[i])
    pie(table(BD[,i]),main=texto)
  }

}