Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 5. Medidas de localización. Media, mediana y moda
Objetivo Determinar medidas estadísticas de localización media, mediana, moda, máximos mínimos y rango de un conjunto de datos usando funciones de R. Descripción El proceso de este caso permite identificar las medidas de localización de media, mediana, moda, máximos, mínimos, rango y el significado de las mismas para interpretar si una d...
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Caso 4. Límites de clase
Objetivo Encontrar límites de clase Descripción Se simula la creación de una muestra con una variable de los ingresos mensuales en pesos mexicanos que reciben un conjunto de trabajadores. Se crea una tabla de frecuencia de los datos ingresos, se visualiza un histograma de los ingresos así como se crean los estadísticos mínimo, máximo, ran...
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Caso 1. Población y muestra
Objetivo Identificar datos de población y muestra. Descripción Se cargan datos de un archivo que representa una población de jugadores de fútbol a nivel mundial y se extraen muestras que permiten observar algunos estadísticos. Las variables de interés son nacionalidad, edad, altura y peso. La población contiene datos de futbolistas regist...
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CASO 3. Datos desagrupados y agrupados datos cualitativos
Objetivo Agrupar datos cualitativos Descripción El caso identifica un conjunto de datos que representan mediante una variable cualitativa llamada nombres los valores de 50 alumnos 50 alumnos de una institución educativa. Se carga un archivo mediante librería readr() que contiene varias columnas entre ellas el nombre del alumno que será la va...
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CASO 2. Datos desagrupados y agrupados con datos numéricos
Objetivo Agrupar datos Descripción El caso identifica un conjunto de datos que representan mediante una variable numérica llamada edades los valores precisamente de las edades de 50 alumnos de una institución educativa que tienen edades entre 18 y 24 años. Se simula una muestra mediante la función sample(), la población de manera imaginari...
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Manejo de String
Objetivo Manipular expresiones String Desarrollo Cargar librerías # Algunas librerías library(dplyr) library(stringr) # library(stringi) texto <- "esto un es un simple texto. Bueno dias salud hola" texto ## [1] "esto un es un simple texto. Bueno dias salud hola" substring() texto %>% substring(first = 1, last = 5) ## [1] "esto " substrin...
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graficando personas con ggplot y plotly
Objetivo Generar gráficas con librería ggplot y plotly Desarrollo Las librerías library(ggplot2) library(plotly) library(fdth) Los datos personas <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/CIIT.-Diplomado-en-Ciencia-de-los-Datos-e-IoT/main/M%C3%B3dulo%20I/datos/datos.personas.csv", encoding = "1859-1", stringsAsFactors =TRUE...
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visualizacion de variables discretas con lattice
Objetivo Visualizar e interpretar variables discretas con librerías lattice y mosaic Descripción De un conjunto de datos visualizar gráfica de barras de variables discretas. Desarrollo Cargar librerías library(mosaic) # library(lattice) Cargar datos Se construyen datos ejecutando el código que se encuentra en el enlace github: https://r...
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probar funciones con dplyr
Objetivo Proba funcioens de librería dplyr Desarrollo Cargar librerías library(dplyr) library(readr) Cargar datos datos.temperaturas <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/CIIT.-Diplomado-en-Ciencia-de-los-Datos-e-IoT/main/M%C3%B3dulo%20I/datos/datos.temperaturas.csv", encoding = "UTF8", stringsAsFactors = TRUE) datos.pr...
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EJEMPLOS DE PROBABILIDA NORMAL
Objetivo Interpretar distribucines de probabilidad Descripción Dibujar la gráfica de gauss o campana con parámetros de una distribución normal e interpretar probabildiades Párrafo en lo general de lo que hace y como el ejercicio Desarrollo Cargar librerías library(mosaic) Inicializar variables Las distribuciones normales requieren por l...
1033 sym R (1315 sym/14 pcs) 2 img