CTIC - UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA

Programación en R para DataScience

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Presentación del Codigo - Pregunta 1
> #Defina un Vector de Tamaño 20
> Vector<-c(15,18,10,25,12,16,14,18,19,15,10,12,13,14,15,16,17,17,15,20)
> Vector
 [1] 15 18 10 25 12 16 14 18 19 15 10 12 13 14 15 16 17 17 15 20
> length(Vector)
[1] 20
> #Calcule la suma de cuadrados del vector
> sum(Vector^2)
[1] 5073
> #Determinando la Cantidad de Intervalos
> K=1+3.3*log10(length(Vector))
> K
[1] 5.293399
> K=round(K,0)
> K
[1] 5
Presentación del Codigo - Pregunta 2
> #Determinar una Serie de Razón R=5 con un termino inicial de 15 y valor final de 50 
> Serie<-seq(15,50,by=5)
> Serie
[1] 15 20 25 30 35 40 45 50
> #Determinar la suma de la Serie
> sum(Serie)
[1] 260
Presentación del Codigo - Pregunta 3
> #Defina una matriz de 3x3
> matriz<-matrix(78:86,nrow=3,ncol=3)
> matriz
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   78   81   84
[2,]   79   82   85
[3,]   80   83   86
> #Evaluar Diagonal, Traza y Transpuesta
> #Diagonal Principal
> diag(matriz)
[1] 78 82 86
> #Traza
> sum(diag(matriz))
[1] 246
> #Transpuesta
> t(matriz)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   78   79   80
[2,]   81   82   83
[3,]   84   85   86
Presentación del Codigo - Pregunta 4
> #Defina 2 matrices de 2x2
> matriz1<-matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)
> matriz2<-matrix(4:7,nrow=2,ncol=2)
> matriz1
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
> matriz2
     [,1] [,2]
[1,]    4    6
[2,]    5    7
> #Suma
> matriz1+matriz2
     [,1] [,2]
[1,]    5    9
[2,]    7   11
> #Resta
> matriz1-matriz2
     [,1] [,2]
[1,]   -3   -3
[2,]   -3   -3
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