Se muestran las principales estadísticas y datos de las selecciones y jugadores que participarán en el mundial Qatar 2022. La fuente de datos es transfermarkt. Se usó webscraping para la extracción de datos

Solucionario del examen final

Examen final.

Solucionario al examen del curso de Gráficos y mapas en R base, ggplot2 y plotly. Primer examen.

Primer examen para generar gráficos en R base.

Solucionario al examen final

EXAMEN FINAL DEL “CURSO PROGRAMACIÓN Y MANEJO DE BASES DE DATOS EN R”

Examen final del curso de R. Dictado en el mes de octubre para la corporación DHR SAC.

Se muestra como detectar valore outliers gracias a la función boxplot(), para luego proceder a eliminar estos valores.

Se muestra como se discretiza un vector numérico a través de la función cut, como alternativa a la función ifelse.

El examen puede ser entregado hasta las 11:59 pm del viernes 21/02/2020. Consta sólo de una pregunta que tiene que ser desarrollada en Rmarkdown y publicada en Rpubs. Una vez terminado tiene que enviar la URL del trabajo al siguiente correo: pe.cesar.huamani.n@uni.pe. Por último, recuerde que el certificado especificará el orden de mérito, esto es muy importante y considerado de valor por los reclutadores.

El examen tiene una duración de 2 días desde las 10 de la noche del miércoles 05/02/2020 hasta las 10 de la noche del viernes 07/02/2020.

Se desarrolla como manipular caracteres con los comandos substr() y substring() qque nos permitirán extraer subcadena de caracteres, así también como modificarlos y transformarlos. Al final mostramos como ejemplo un caso práctico de la EHANO, en el cual gracias al comando substring() y la variable ubigeo se logra obtener los departamentos. Al final como aperitivo mostramos como realizar tablas y exportar a distintos formatos con el paquete "xtable". César Anderson Huamaní Ninahuanca.

Se muestra como importar y exportar base de datos desde distintos formatos como: .txt, .dat, .csv, .xlsx, .xls, .sav y .dta. Pero, primero se usarán los comandos getwd() y setwd() para saber nuestro directorio de trabajo y poder cambiarlo. En esta guía se usaron los comandos read.table() y read.csv(). Del paquete foreign se usó read.spss(), read.dta(), así mismo del paquete haven se usó el comando read_dta(). Para el caso de archivos excel se usó el paquete readxl y los comandos read_xls() y read_xlsx(). Por último para exportar se usó los comandos write.table() y write_dta(). César Anderson Huamaní Ninahuanca

En esta guía se desarrollará la creación de Data Frame, además de selección de variables y observaciones. Por último se mostrará como agregar filas y columnas a los data frame. Se hace uso del comando select() del paquete dplyr. Posteriormente se agrega filas y columnas con los comandos rbind() y cbind() respectivamente. César Anderson Huamaní Ninahuanca

En esta guía tratará de como crear una muestra aleatoria con el comando sample(), esto es muy útil si se desea realizar rifas, sorteos, entre otros. Lo que realiza es de un vector universal escoger otro vector en donde los elementos han sido escogidos aleatoriamente. Para poder observar las tablas de frecuencia se usó el paquete fdth y específicamente el comando fdt. César Anderson Huamaní Ninahuanca

Se desarrolla las siguientes operaciones con matrices: adición, sustracción, multiplicación, potencia. Además de cálculo matricial tales como: traza, diagonal, transpuesta, determinante, inversa, rango, factorización, factorización a lo cholesky y matriz de varianzas y covarianzas. A continuación se desarrolla como resolver problemas de sistema de ecuaciones y valores y vectores propios. Por último se realiza la gráfica de la determinante de una matriz por el método del paralelogramo

En esta guía se desarrolla la creación de matrices con el comando matrix(), posteriormente se crea matrices uniendo varios vectores para esto se usa los comandos rbind() y cbind(). Adicionalmente se muestra como cambiar el nombre a las filas y columnas de las matrices. Posteriormente se selecciona los elementos de las matrices, y por último, se usa los comandos dim() y length() para calcular la dimensión de la matriz. César Anderson Huamaní Ninahuanca

En esta guía se desarrolla como convertir un vector numérico en factor. Gracias al comando factor(). Se usa levels y labels. Además se hace uso de una caso práctico, usando la base de datos de la ENAHO con la pregunta p109a que representa el nivel educativo. César Anderson Huamaní Ninahuanca

Se desarrolla la selección de elementos del vector, así como conocer la posición y edición de elementos gracias a operadores lógicos como: igualdad == , mayor que > , menor que < , mayor igual que >= , menor igual que <= , diferente != , negación ! y &, o | y por el comando which(). César Anderson Huamaní Ninanhuanca

Se realiza las operaciones aritméticas en vectores, posteriormente operaciones estadísticas como: la media, mediana, mínimo, máximo, cuantiles, coeficiente de correlación de sperman, entre otros. A continuación se desarrollar como ordenar elementos del vector. Y finalmente se muestra la gráfica de la suma de vectores por el método del paralelogramo. César Anderson Huamaní Ninahuanca

Se desarrolla la definición de vectores, las clases de vectores que permite el entorno R, además de cómo sabes si un objeto es un vector y de que clase es este objeto. Adicionalmente se hace uso de los comandos rep() y seq(). Por último se concatena elementos con vectores a través del comando fix() y manualmente

El documento trata sobre las operaciones matemáticas que se pueden hacer en R, tales como: operaciones aritméticas, trigonométricas, funciones. Además, como se define variables en el entorno R. Por último se considera el redondeo operaciones y el número de cifras a mostrar.