Publications by Guillermo Peralta
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El código completo de esta retroalimentación fue generado con el siguiente prompt (pueden probar con este prompt para ver los resultados): “Proporcione un código en R para analizar el MPG Dataset, donde se verifica la normalidad y homogeneidad de las varianzas, se imputan valores faltantes y se aplican pruebas paramétricas (regresion MCO...
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# Instalar el paquete ggplot2 si no está instalado if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) { install.packages("ggplot2") } # Cargar el paquete ggplot2 library(ggplot2) ## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.3 # Parámetros p1 <- 3 p2 <- 2 m <- 20 # Función de utilidad U <- function(x1, x2) { return(...
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tarea 3
Este es el código Este es el subtitulo Este es el párrafo peso = 80 #en kg altura = 1.70 # en m IMC = peso/(altura**2) print(IMC) ## [1] 27.68166...
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Manipulación de datos con dplyr de tidyverse
Introducción: La visualización es una herramienta importante para la generación de conocimiento; sin embargo, es raro que obtengas los datos exactamente en la forma en que los necesitas. A menudo tendrás que crear algunas variables nuevas o resúmenes, o tal vez solo quieras cambiar el nombre de las variables o reordenar las observaciones par...
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Ejercicio 9.13 pruebas de hipotesis
Resolución de ejemplo 9.13 páginas 518-519 del libro Modern Mathematical Statistics with Applications Third Edition. Para realizar este ejercicio se utilizó el dataset “propinas”, el cual ha sido transformado a vector para una mejor manipulación de los datos propinas <- c(14.21, 20.24, 44914.0, 20.37, 29.87, 17.92, 13.46, 16.79, 11.48, 1...
1475 sym R (2253 sym/15 pcs) 1 img
Métodos 1 MACE
Fig.1 Primer ejercicio Cargamos el dataset transformandolo a vector para trabajar mejor: propinas <- c(14.21, 20.24, 44914.0, 20.37, 29.87, 17.92, 13.46, 16.79, 11.48, 13.96, 15.23, 44820.0, 21.53, 12.76, 44854.0, 14.94, 15.29, 18.39, 19.74, 22.73, 44639.0, 19.19, 21.58, 11.94, 19.19, 11.91, 44760.0, 44879.0, 15.69, 44666.0, 27.55, 44577.0, ...
2336 sym R (3677 sym/23 pcs) 6 img
Manipulación de datos con dplyr de tidyverse parte 2
Primero cargamos las librerías con las cuales estamos trabajando: library(datos) library(tidyverse) ## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.1 ── ## ✓ ggplot2 3.3.5 ✓ purrr 0.3.4 ## ✓ tibble 3.1.6 ✓ dplyr...
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ESTA ES UNA GUÍA DE EJERCITACIÓN APLICANDO EN R EL MÉTODO ANOVA: Pasos previos: Limpiar el entorno de desarrollo. Cargar las librerias necesarias. Installar algun paquete si fuese necesario. visualizar los datos con la función head() Procedemos: rm(list=ls()) library(ggplot2) library(tidyverse) ## ── Attaching packages ────�...
3041 sym R (1504 sym/8 pcs) 1 img