Curso de R

Dpto. Estadística – Fac. Ciencias

18 de noviembre de 2013

Texto de referencia: Introducción a R (IaR).

http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf

Además:

rnorm (TamañoMuestra) genera valores aleatorios con distribución gausiana;

sample (Población, TamañoMuestra, replace=TRUE) genera muestras

a partir de la población.

1. (Requisitos: Rcmdr, Gedit)

Crea un fichero de texto con dos o tres renglones de R y ejecútalo.

2. (Requisitos: IaR-1.7, help.search) Busca ayuda sobre los datos de ejemplo mtcars. Buscar cómo generar valores de un puente brouniano mediante R.

3. (Requisitos: IaR-2.(1-7))

Crea un vector con las raíces cuadradas de los números impares del 1 al 99. Halla la suma de sus elementos. Halla la desviación típica (no la cuasi desviación típica) de sus elementos. Crea un nuevo vector con los elementos mayores que 5. Crea un nuevo vector con todos los elementos menos los tres primeros. Crea un nuevo vector con todos los elementos menos los tres últimos. Crea un vector con los números enteros de -10 a 10. Halla sus logaritmos. Crea un vector con los logaritmos que resulten ser números. Crea un vector donde los valores no numéricos sean sustituidos por -999. Crea un vector de caracteres que añada un porcentaje a los elementos de 1:99.

4. (Requisitos: IaR-3.1)

Suma un buleano y un real. Hallas las raíces cuadradas de 1 y de 1+0i. Crea un vector con buleanos, reales y complejos. Crea un vector con números, buleanos y cadenas.

5. (Requisitos: IaR-4)

Genere un vector de cadenas: muestra <- sample (c (çara",çruz"),
10, replace=TRUE)
Haga el summary.

Convierta al vector en factor. Vuelva a hacer el summary.

6. (Requisitos: IaR-5.1)

Crea una matriz dos por tres a partir del vector 1:6 y fíjate en que orden se rellenan los elementos. matrix (1:6, 2, 3)

7. (Requisitos: IaR-5.3)

Construir la matriz de diseño y la de incidencia a partir de los siguientes factores:

bloques <- factor (rep (LETTERS[1:4], each=5))
variedades <- factor (rep (letters[1:5], 4))

8. (Requisitos: IaR-5.5)

Represente mediante persp la función cos(x*x+y*y).

9. (Requisitos: IaR-5.(6,7.1,7.2,8,9)) Multiplica mtcars por su traspuesta.

as.matrix(mtcars)%*%t(mtcars)

Sea S una matriz de covarianzas (p.ej. S <- cov (replicate (3, rnorm(5))) ). Calcula la correspondiente matriz de correlaciones (utiliza "diag"). diag

(1/sqrt (diag (S))).

10. (Requisitos: 5,10) Una vez ejecutado lo siguiente, ¿Cuál es la frecuencia de BcX?

  bloque <- sample(c("A","B","C"), 100, replace=TRUE)
  varied <- sample(c("a","b","c"), 100, replace=TRUE)
  champu <- sample(c("X","Y","Z"), 100, replace=TRUE)
  table (bloque, varied, champu)

11. (Requisitos: 6.1)

Crear una lista que contenga buleanos, números y cadenas. Crear una lista que contenga otra lista.

12. (Requisitos: 6.2)

Ver la diferencia entre lista[i] y lista[[i]]. Probar si se puede usar lista[c(i,j)] y lista[[c(i,j)]] para extraer elementos.

13. Extraer los cuadrados medios del summary(aov(lm)).

14. (Requisitos: 6.3.1)

Construya un dataframe dat a partir de tres vectores aleatorios: uno de cadenas (sexo), uno de buleanos (mayor de edad), uno de reales (altura). Extraiga los vectores usando las notaciones dat$sexo, dat[,"sexo"],

dat[,"sexo",drop=FALSE], dat["sexo"], dat[["sexo"]], dat[,1].

15. (Requisitos: 7) Importar los datos del fichero datos-vacas.csv.

16. (Requisitos: 8.1) Teorema central del límite.

17. (Requisitos: 8.3, 9, replicate) Tamaño y potencia de un contraste. Confianza de intervalos.