Paso 1. Asignación de variables

Asignamos unos valores a las variables x y y

x <- 3
y <- 2

Paso 2. Impresión de Resultados

Imprimimos los resultados de nuestras variables para verificar que valgan lo que les asignamos

x
## [1] 3
y
## [1] 2

Paso 3. Operaciones Aritméticas

Realizamos operaciones con las variables

suma <- x+y
suma
## [1] 5
resta <- x-y
resta
## [1] 1
multiplicacion <- x*y
multiplicacion
## [1] 6
division <- x/y
division
## [1] 1.5
division_entera <- x%/%y
division_entera
## [1] 1
residuo <- x%%y
residuo
## [1] 1
potencia <- x^y 
potencia 
## [1] 9

Paso 4. Funciones Matemáticas

Conocimos el tema de funciones en R para aplicarlas en nuestras variables

raizcuadrada <- sqrt (x)
raizcuadrada
## [1] 1.732051
raizcubica <- x^(1/3)
raizcubica
## [1] 1.44225
exponencial <- exp(1)
exponencial
## [1] 2.718282
absoluto <- abs(x)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(x)
signo
## [1] 1
redondeio_arriba <- ceiling(x/y)
redondeio_arriba
## [1] 2
redondeo_abajo <- floor(division)
redondeo_abajo 
## [1] 1
truncar <- trunc(division)
truncar
## [1] 1

Paso 5. Constantes

Conocimos el uso de constantes en R

pi
## [1] 3.141593
radio <- 5
area_circulo <- pi*radio^2
area_circulo
## [1] 78.53982

Paso 6. Vectores

Aplicamos el uso de vectores

a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
#Si tienes dudas de la función, se escribe ?c (la c es porque la función es la c, si fuera sort, sería ?sort)

longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
promedio <- mean (a)
promedio
## [1] 3
#Te da cuartiles, promedio, mediana, valores máximos y mínimos y valores en blanco
resumen <- summary(a)
resumen
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       2       3       3       4       5
#Order datos de menor a mayor
orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente
## [1] 1 2 3 4 5
orden_descendente <- sort(a,decreasing=TRUE)
orden_descendente
## [1] 5 4 3 2 1
b <- c(1,2,3,4,5)
b
## [1] 1 2 3 4 5
#merge crea tablas de vectores, siempre y cuando tengan la misma longitud
tabla <- merge(a,b)
tabla
##    x y
## 1  1 1
## 2  2 1
## 3  3 1
## 4  4 1
## 5  5 1
## 6  1 2
## 7  2 2
## 8  3 2
## 9  4 2
## 10 5 2
## 11 1 3
## 12 2 3
## 13 3 3
## 14 4 3
## 15 5 3
## 16 1 4
## 17 2 4
## 18 3 4
## 19 4 4
## 20 5 4
## 21 1 5
## 22 2 5
## 23 3 5
## 24 4 5
## 25 5 5
suma_vectores <- a+b
suma_vectores
## [1]  2  4  6  8 10

Paso 7. Gráfica

Graficamos

plot(a,b, type="b", main="Ventas por semana", sub="MXN", xlab="Semana", ylab="M MXN")

Paso 8. Conclusiones

En conclusión, estos comandos básicos nos pueden servir para la visualizacón y manipulación de datos en R. Con el Script podemos generar los códigos y guardarlos apra futuras visualizaciones, y con R Markdown podemos publicar nuestros resultados para compartirlos