Ejercicio 1
Argenis Benitez
2022-09-23
Ejercicio 1.
A continuación se presentan las respuestas a los desafios planteados:
Desafio 1
valor1 <- 3
valor2 <- 4
valor3 <- 1
valor4 <- 9
#Ejemplo 1: Exponencial
exponencial = exp(valor4)
exponencial## [1] 8103.084#Ejemplo 2: Factorial
factorial = factorial(valor1)
factorial## [1] 6#Ejemplo 3: Logaritmo Natural
logNatural=log(valor2)
logNatural## [1] 1.386294#Ejemplo 4: Logaritmo de cualquier base (en este caso base 5)
logaritmoBase5=log(valor2,5)
logaritmoBase5 ## [1] 0.8613531#Ejemplo 5: Coseno
cosrad=cos(valor3)
cosrad## [1] 0.5403023#Ejemplo 6: Modulo (resto de division entera)
modulo=valor4 %% valor2
modulo## [1] 1#Ejemplo 7: Potencia
potencia= valor4 ^ valor1
potencia## [1] 729#Ejemplo 8: Division Entera
divisionEntera= valor1 %/% valor3
divisionEntera## [1] 3#Ejemplo 9: Tangente
tanrad= tan(valor4)
tanrad## [1] -0.4523157#Ejemplo 10: Resta
Resta= valor2 - valor3
Resta## [1] 3Desafio 2
Realice ejemplos usando otros tipos de estructura de datos:
##Arrays
arreglo <- array(1:12, c(2, 3, 2))
arreglo## , , 1
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 3 5
## [2,] 2 4 6
##
## , , 2
##
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 7 9 11
## [2,] 8 10 12estudiantes.origen<-c("Santiago","La Florida","Estacion Central","La pintana","La Florida",
"San Bernardo","Santiago","San Bernardo","La pintana","La Florida","Providencia","Providencia","La Florida",
"Santiago","San Bernardo")
estudiantes.origen## [1] "Santiago" "La Florida" "Estacion Central" "La pintana"
## [5] "La Florida" "San Bernardo" "Santiago" "San Bernardo"
## [9] "La pintana" "La Florida" "Providencia" "Providencia"
## [13] "La Florida" "Santiago" "San Bernardo"festudiantes<-as.factor(estudiantes.origen)
levels(festudiantes) #Entrega los items que se encuentran en el vector (sin repeticion)## [1] "Estacion Central" "La Florida" "La pintana" "Providencia"
## [5] "San Bernardo" "Santiago"summary(festudiantes) #Summary entrega un resumen de los elementos del vector,, en este caso el item y la cantidad de veces que está en el vector.## Estacion Central La Florida La pintana Providencia
## 1 4 2 2
## San Bernardo Santiago
## 3 3Desafio 3
Funcion para jugar piedra papel o tijeras
PiedraPapelTijeras=function (y){
jugadaComputador <- sample(1:3,1)
jugadas = c("piedra", "papel", "tijeras")
print(paste("El computador eligió: ", jugadas[jugadaComputador]))
if(jugadaComputador == 1) {
if (y == "t") { print("Ha ganado")}
else if (y == "pa") { print("Ha perdido")}
else {print("Empate")}
}
else if(jugadaComputador == 2) {
if (y == "t") { print("Ha perdido")}
else if (y == "P") { print("Ha ganado")}
else{print("Empate")}
}
else {
if (y == "P") { print("Ha ganado")}
else if (y == "pa") { print("Ha perdido")}
else{ print("Empate")}
}
}
PiedraPapelTijeras("jugada") ## [1] "El computador eligió: tijeras"
## [1] "Empate"#Sustituya jugada por "P" si juega piedra, "pa" si juega papel, "t" si juega tijeras.Desafio 4
1.- Seleccione un conjunto de datos desde el paquete ‘datasets’ de R. Para ver los datasets disponibles en la consola puede utilizar la función “data()” o puede consultarlos en la página web https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/00Index.html. Una vez seleccionado puede utilizar la función data(‘nombre_del_dataset’) para cargar el dataset.
trees## Girth Height Volume
## 1 8.3 70 10.3
## 2 8.6 65 10.3
## 3 8.8 63 10.2
## 4 10.5 72 16.4
## 5 10.7 81 18.8
## 6 10.8 83 19.7
## 7 11.0 66 15.6
## 8 11.0 75 18.2
## 9 11.1 80 22.6
## 10 11.2 75 19.9
## 11 11.3 79 24.2
## 12 11.4 76 21.0
## 13 11.4 76 21.4
## 14 11.7 69 21.3
## 15 12.0 75 19.1
## 16 12.9 74 22.2
## 17 12.9 85 33.8
## 18 13.3 86 27.4
## 19 13.7 71 25.7
## 20 13.8 64 24.9
## 21 14.0 78 34.5
## 22 14.2 80 31.7
## 23 14.5 74 36.3
## 24 16.0 72 38.3
## 25 16.3 77 42.6
## 26 17.3 81 55.4
## 27 17.5 82 55.7
## 28 17.9 80 58.3
## 29 18.0 80 51.5
## 30 18.0 80 51.0
## 31 20.6 87 77.02.- Describa el conjunto de datos y explique para que fue o podría ser utilizado. Puede usar la función help(‘nombre_del_dataset’). ¿Cuál es la fuente de los datos?
El conjunto de datos “trees” proporciona mediciones del diámetro, altura y el volumen de madera en 31 árboles cerezos negros talados. El diametro está expresado en pulgadas. Es importante mencionar que el diámetro está etiquetado erróneamente como “circunferencia” en los datos. Este dataset podría ser utilizado para trabajos de investigación, principalmente en estudios de botánica o biología.
La fuente de los datos es:
Ryan, T. A., Joiner, B. L. and Ryan, B. F. (1976) The Minitab Student Handbook. Duxbury Press.
3.- Describa cada variable, indique a qué tipo de variable corresponde, indique qué valores puede tomar y su unidad de medida.
El dataset almacena tres variables numéricas, el diámetro del árbol medida en pulgadas, el alto del árbol medido en pies y el volumen de madera del árbol medido en pies cúbicos.
Los valores que pueden tomar cada variable son: diametro de 8.30 a 20.60 pulgadas, altura de 63 a 87 pies y volumen de 10.20 a 77.00 pies cúbicos.
4.- Ejecute la función summary(“conjunto_de_datos”). ¿Qué puede observar?
summary(trees)## Girth Height Volume
## Min. : 8.30 Min. :63 Min. :10.20
## 1st Qu.:11.05 1st Qu.:72 1st Qu.:19.40
## Median :12.90 Median :76 Median :24.20
## Mean :13.25 Mean :76 Mean :30.17
## 3rd Qu.:15.25 3rd Qu.:80 3rd Qu.:37.30
## Max. :20.60 Max. :87 Max. :77.00Al ejecutar la funcion summary, se puede observar que el retorno de dicha funcion es un resumen de cada una de los items que se miden en el dataset, o las “columnas”. Entrega información importante sobre el diametro, el alto y el volumen. En este caso al ser variables numéricas entrega información como el minimo, maximo, mediana, promedio, tanto de el diametro, alto y volumen.
5.- Ejecute la función plot(“conjunto_de_datos”). ¿Qué puede observar?
Al ejecutar plot se pueden observar los gráficos asociados al diámetro, altura y volumen de madera de los 31 árboles cerezos negros talados.
plot(trees)