Publications by Rubén Pizarro Gurrola

CASO 5. Medidas de dispersión. VARIANZA DESVIACION Y COEFICIENTE DE VARIACION

01.10.2020

Objetivo Explorar y generar tablas de distribución del conjunto de datas FIFA Descripción Explorar determinando tablas y visualización de datos del conjunto de datos FIFA. Los datos se encuentran en la dirección: https://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19?select=data.csv El conjunto de datos data.csv incluye los atributos de los jugadores de ...

8962 sym R (22118 sym/75 pcs) 12 img

CASO 3. Conjunto de datos FIFA

29.09.2020

Objetivo Explorar y generar tablas de distribución del conjunto de datas FIFA Descripción Explorar determinando tablas y visualización de datos del conjunto de datos FIFA. Los datos se encuentran en la dirección: https://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19?select=data.csv El conjunto de datos data.csv incluye los atributos de los jugadores de ...

7254 sym R (16685 sym/65 pcs) 8 img

CASO 3. Medidas de Localización. Medidas de Tendencia central

25.09.2020

Nombre Medidas de localización o de Tendencia Central Objetivo Realizar cálculos para determinar medidas de localización y tendencia central como la media, mediana, moda con un conjunto de datos de personas Descripción Con un conjunto de datos de personas y con variables de interés como la edad, peso y estatura, determinar medidas de local...

7314 sym R (6033 sym/33 pcs) 4 img

CASO 2. Tablas de Frecuencias

22.09.2020

CASO 2. Tablas de Frecuencias Objetivo Generar tablas de frecuencias con un conjunto de datos de 100 registros Descripción Crear un conjunto de datos de 100 registros con cuatro variables: nombre, genero (género de sexo), edad y deporte favorito de cada persona. Una vez construido el conjunto de datos elaborar tablas de frecuencias de los nom...

7714 sym R (13670 sym/31 pcs) 7 img

CASO 2. Frecuencias con datos alumnos PyE14

21.09.2020

CASO 2. Determinar tablas de frecuencias con datos alumnos PyE14 Nombre: Alumnos inscritos en periodo Septiembre 2020- Enero 2021 en escuela de educación superior. Objetivo: Analizar un conjunto de datos académicos de alumnos para determinar tablas de frecuencias que permitan interpretar acontecimientos de la vida escolar de estudiantes de un...

5569 sym R (4695 sym/18 pcs) 4 img

CASO 2. COVID19. Datos de Septiembre 2020

21.09.2020

Objetivo: Analizar conjunto de registros de personas posibles resultados de CORONAVIRUS. Descripción. En el portal de datos abiertos: https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127 se encuentra la base de datos de registros de personas que acuden a Instituciones de Salubridad para realizarse un diagnóstico sobre su estado de salud e...

4186 sym R (22384 sym/38 pcs) 8 img

Caso 1 . Tabla de Frecuencias

15.09.2020

Objetivo 1. Cargar librerías library (readr) y (ftdh). readr Permite cargar un archvo csv. fdth Habilita usar funciones como fdt() y fdt_cat() para generar tablas de distribución. library(fdth) ## ## Attaching package: 'fdth' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## sd, var library(readr) 2. Cargar los datos ...

2829 sym R (9210 sym/26 pcs) 5 img

Caso 1

11.09.2020

Nombre: Alumnos inscritos en periodo Septiembre 2020- Enero 2021 en escuela de educación superior. Objetivo: Analizar un conjunto de datos académicos de alumnos para determinar valores estadísticos que permitan interpretar acontecimientos de la vida escolar de estudiantes de una Institución de educación superior. Cargar librerías library(...

1558 sym R (4590 sym/37 pcs) 4 img

CASO 1. Muestras y medias

15.09.2020

Objetivo: Elaborar un archivo markdown que identifique muestras y medias de cada muestra de un conjunto de datos. 1. Crear un conjunto de datos de una población con variables. El conjunto de datos será un data.frame(). 50 registros Crear un data.frame() nombres <- c("RUBEN", 'JUAN', 'PEDRO', 'LUISA', 'LUZ', 'ADRIANA', 'LOLA', 'PATY', 'ERNEST...

1275 sym R (2585 sym/11 pcs)

TEST

17.09.2020

Objetivo Texto libre variado libre Libre Cargar libreras library(fdth) library(readr) Descripción 5 Primero punto Segundo punto tercer punto medias <- c(21.9, 30.8, 34.8, 33.5, 29.7) mean(medias) ## [1] 30.14 ...

129 sym R (96 sym/3 pcs)