Correlación

# Generación de datos
set.seed(1)
x <- 1:100
y <- x + rnorm(100, mean = 0, sd = 15)
# Creamos el gráfico
plot(x, y, pch = 19, col = "lightblue")

# Línea de regresión
abline(lm(y ~ x), col = "red", lwd = 3)

# Correlación de Pearson
text(paste("Correlación:", round(cor(x, y), 2)), x = 25, y = 95)

Manejo de archivos

lectura

dataset <- read.csv("titanic3.csv")

Escritura

# Coma como separador y punto como separador decimal
write.csv(dataset, "titanic.csv")

# archivo de texto
write.table(dataset, "titanic.txt")

# Punto y coma como separador y coma como separador decimal
write.csv2(dataset, "titanic.csv")

Ejercicio

exporta el siguiente dataframe a txt, csv y luegi importalo a R.

df <- data.frame(x = rnorm(10), y = rnorm(10))
df
##              x          y
## 1  -0.62036668 -0.6357365
## 2   0.04211587 -0.4616447
## 3  -0.91092165  1.4322822
## 4   0.15802877 -0.6506964
## 5  -0.65458464 -0.2073807
## 6   1.76728727 -0.3928079
## 7   0.71670748 -0.3199929
## 8   0.91017423 -0.2791133
## 9   0.38418536  0.4941883
## 10  1.68217608 -0.1773305