Publications by Valentina Osorio
Taller funciones
Acitvidad 1 Punto 1 \[\sum_{i=1}^{100}\frac{1}{2^i}\] sumatoria <- function(k){ sumatoria = 0 for (i in seq(k)) { s_i = (1/(2^i)) sumatoria= sumatoria+s_i print(sumatoria) } return(sumatoria) } #Evaluando K desde 1 hasta 100 sumatoria(100) ## [1] 0.5 ## [1] 0.75 ## [1] 0.875 ## [1] 0.9375 ## [1] 0.96875 ## [1]...
537 sym R (7158 sym/39 pcs) 6 img
Tarea clase 6
Ejercicio 1 Crear una funcion que: halle la correlacion entre dos variables: - esta debe ir aumentando la cantidad de datos de evalua de 5 en 5 (ejm) cor1 = x[1:5], y[1:5] (ejm) cor2 = x[1:10], y[1:10] rto = sort(rnorm(100, 3, 0.3)) ge = sort(runif(100, 1.01, 1.15), decreasing = T) #Grafico de ge vs rto plot(ge, rto) #Correlacion entre varia...
241 sym R (1001 sym/12 pcs) 1 img
Tarea modelos espaciales
#preparando librerias library(spdep) ## Loading required package: sp ## Loading required package: spData ## To access larger datasets in this package, install the spDataLarge ## package with: `install.packages('spDataLarge', ## repos='https://nowosad.github.io/drat/', type='source')` ## Loading required package: sf ## Linking to GEOS 3.9.0, GD...
7398 sym R (28047 sym/131 pcs) 10 img
Tarea clase 8
Ejemplo 1 n_caras = 6; n_lanzamientos = 1200 resultado = c() for (i in 1:n_lanzamientos) { resultado[i] = sample(1:n_caras, 1) } #Imprimiento los resultados resultado ## [1] 1 1 6 5 2 5 1 5 6 5 6 4 2 5 4 4 1 6 6 2 2 3 1 3 1 4 1 5 1 2 4 5 4 1 2 6 3 ## [38] 1 1 3 6 6 3 4 4 5 2 4 6 1 1 4 6 3 1 4 2 1 3 3 6 3 2 5 3 6 6 5 2 6 6 6 3 1 #...
688 sym R (8596 sym/61 pcs) 9 img
Tarea clase 2
Uniforme set.seed(2022) Uniforme<-runif(100,-1,1) #Datos MU<-mean(Uniforme); MU # Media ## [1] -0.001150162 MinU<-min(Uniforme);MinU # Minimo ## [1] -0.9962759 MaxU<-max(Uniforme);MaxU # Maximo ## [1] 0.9953095 medU<-median(Uniforme);medU # Mediana ## [1] 0.04859939 varU<-var(Uniforme);varU # Varianza ## [1] 0.2862362 desvU<-sd(Uniforme);desv...
214 sym R (6565 sym/126 pcs) 14 img
Tarea clase 3
Se quieren exportar 2000 sacos de café, cada saco pesa 60Kg. La penalización en el centro de acopio se da por porcentaje de granos de café verde Porcentaje de grano verde % Grano verde Penalización (%) [0, 10) 0 [10, 20) 0.12 [20, 50) 0.6 [50, 100) devolución set.seed(1022443485) grano = rbeta(n = 2000, 10, 0.2) range(grano) ## [1] 0...
1888 sym R (4788 sym/72 pcs) 4 img 1 tbl
Tarea clase 9
Bootstrap en R El bootstrap es un procedimiento estadístico que sirve para aproximar características de la distribución en el muestreo de un estadístico. Para ello se emplea (normalmente) simulación, generando un gran número de muestras mediante algún tipo de remuestreo de la muestra original. Su ventaja principal es que no requiere hipót...
1161 sym R (223 sym/3 pcs) 1 img
Tarea distribuciones
Datos <- c(122,72.5,52,36.25,29.25,82.75,84.75,71.50,80.5,72,64.75,68.75,79.5,65.75,82.5,68,70,68.75,77.25,68.25,57.5,60.75,63,69.2,73.2,121,70.2,51.4,32.43,28.56,81.45,81.60,70.41,81.45,71.40,62.41,62.54,78.8,64.22,84.63,67,71.40,64.30,76.42,65.43,53.4,61.42,62,68.34,70.52) Posible funcion fun.distribucion <-function(k){ require(rriskDistributio...
344 sym R (2473 sym/21 pcs)
Taller funciones
Acitvidad 1 Punto 1 \[\sum_{i=1}^{100}\frac{1}{2^i}\] sumatoria <- function(k){ sumatoria = 0 for (i in seq(k)) { s_i = (1/(2^i)) sumatoria= sumatoria+s_i print(sumatoria) } return(sumatoria) } #Evaluando K desde 1 hasta 100 sumatoria(100) ## [1] 0.5 ## [1] 0.75 ## [1] 0.875 ## [1] 0.9375 ## [1] 0.96875 ## [1]...
7927 sym R (43870 sym/318 pcs) 18 img
Tarea regresion segmentada
Datos Los datos de clorofila (clf) se miden en el tercio medio, esta es la variable respuesta. El magnesio (Mg) es la variable explicativa para entender el porque la clorofila es mas alta o mas baja. set.seed(123) alea = sample(seq(600), 600, F) clf_enf = rnorm(120, 350, 25) #Clorofila en plantas enfermas clf_san = rnorm(480, 500, 30) #Cloro...
1756 sym R (2991 sym/12 pcs) 4 img