Desafios

Desafío 1

Más operadores

1. Coseno de 270 en grados

x = 270
cosgrad = cos(x*pi/180)
cosgrad

## [1] -1.83691e-16

2. Aproximacion por truncamiento

x = 200
aproxtrunc = trunc(45.341)
aproxtrunc

## [1] 45

3. Logaritmo Natural

x = 200
ln = log(x)
ln

## [1] 5.298317

4. Valor Absoluto

x = -80
valab = abs(x)
valab

## [1] 80

5. AND

x = TRUE
y = FALSE
and = x & y
and

## [1] FALSE

6. OR

x = TRUE
y = TRUE
or = x | y
or

## [1] TRUE

7. Division Entera

x = 20
y = 8
div = x %/% y
div

## [1] 2

8. Potencia

x = 20
y = 3
exp = x^y
exp

## [1] 8000

9. Modulo

x = 10
y = 99
mod = x%%y
mod

## [1] 10

10. Resta

x = 100
y = 31
sub = x - y
sub

## [1] 69

Desafío 2

Estructuras de Datos

1. Factor

estaciones <- c("primavera", "verano", "otoño", "invierno")
factor <- factor(estaciones)
factor

## [1] primavera verano    otoño     invierno 
## Levels: invierno otoño primavera verano

2. DataFrame

Mes <- c("Enero", "Junio", "Octubre")
Estacion <- c("Verano", "Invierno", "Primavera")
Temperatura_Promedio <- c(27, 6, 18)
x <- cbind(Mes, Estacion, Temperatura_Promedio)
x

##      Mes       Estacion    Temperatura_Promedio
## [1,] "Enero"   "Verano"    "27"                
## [2,] "Junio"   "Invierno"  "6"                 
## [3,] "Octubre" "Primavera" "18"

Desafío 3

Piedra Papel o Tijera

string <- function(jugada){
  if(jugada == 0){
    message('tijera')
  }
  else if(jugada == 1){
    message('papel')
  }
  else if(jugada == 2){
    message('piedra')
  }
}
piedraPapelTijera <- function(jugada){
  if(jugada != "piedra" & jugada != "papel" & jugada != "tijera"){
    message('ERROR en el input')
    return()
  }
  pc <- sample(0:2, 1)
  message(jugada)
  message('Versus')
  string(pc)
  if (jugada == pc){
    message('Empate')
  }else if (
    (jugada == "tijera" & pc == 1) |
    (jugada == "papel" & pc == 2) |
    (jugada == "piedra" & pc == 0)
  ) {
    message('Usted ganó')
  } else {
    message('La máquina ganó')
  }
}
piedraPapelTijera("papel")

## papel

## Versus

## piedra

## Usted ganó

Desafio 4

Descripcion de los datos

Este data set se trata de datos extraidos de un experimento del grado de tolerancia al frio de las especies de pasto, específicamente “Echinochloa crus-galli”.

Uso de los datos

Puede ser utilizado para hacer experimientos con esta especie de plantas y sus variaciones en diversos niveles del cambio de ambiente y entorno.

Variables

Plant: Factor ordenado, por niveles Qn1 < Mc1 identificador de cada planta (Medido en niveles) Type: Factor con niveles de la planta (Medido en niveles) Treatment: Factor con niveles de enfriamiento (Medido en niveles) Conc: Vector numerico de la concentración de dioxido de carbono, medido en (mL/L) Uptake: Vector numero del consumo de dioxido de carbono, medido en (umol/m^2 sec)

Fuente de los datos

Potvin, C., Lechowicz, M. J. and Tardif, S. (1990) “The statistical analysis of ecophysiological response curves obtained from experiments involving repeated measures”, Ecology, 71, 1389–1400. Pinheiro, J. C. and Bates, D. M. (2000) Mixed-effects Models in S and S-PLUS, Springer.

summary(CO2)

##      Plant             Type         Treatment       conc          uptake     
##  Qn1    : 7   Quebec     :42   nonchilled:42   Min.   :  95   Min.   : 7.70  
##  Qn2    : 7   Mississippi:42   chilled   :42   1st Qu.: 175   1st Qu.:17.90  
##  Qn3    : 7                                    Median : 350   Median :28.30  
##  Qc1    : 7                                    Mean   : 435   Mean   :27.21  
##  Qc3    : 7                                    3rd Qu.: 675   3rd Qu.:37.12  
##  Qc2    : 7                                    Max.   :1000   Max.   :45.50  
##  (Other):42

Se puede observar un resumen o tabla con los datos de dataset organizados en un DataFrame,

plot(CO2)

Se puede observar un grafico / diagrama de mosaico donde cada fila corresponde a una variable mencionada anteriormente, en los extremos de las filas y columnas se puede observar la escala de las medidas.