Práctica 0: Introducción a R

Author

Aritz Adin

Published

06/10/2025

Operaciones básicas

1. Operaciones matemáticas

R permite realizar operaciones matemáticas de manera sencilla. Realiza las siguientes operaciones matemáticas.

  • \((7 \times 3)+12/2+7^2+\sqrt{4}\)
(7*3)+12/2-7^2+sqrt(4)
[1] -20
  • \(\log{3}+\sqrt{2}\mbox{sin}(\pi/4)-e^3\)
log(3)+sqrt(2)*sin(pi/4)-exp(3)
[1] -17.98692
  • \(3+2+\log(5)+\dfrac{e^3}{4}+\sqrt{6}\)
3+2+log(5)+exp(3)/4+sqrt(6)
[1] 14.08031

2. Asignaciones

  • Asigna a la letra \(x\) el valor 0.28354. Redondea a 2 y 3 decimales.
x <- 0.28354
round(x,2)
[1] 0.28
round(x,3)
[1] 0.284
  • Asigna a la letra \(x\) el valor 7 y visualízalo en pantalla. Elimina esta asignación utilizando la función rm().
x <- 7
x
[1] 7
rm(x)
  • Asigna a la letra \(x\) el valor 2 y a la letra \(y\) el valor 5. Multiplica \(x\) por \(y\) y asigna el resultado a la letra \(z\).
x <- 2
y <- 5

z <- x*y
z
[1] 10
  • Utiliza la función ls() para obtener una lista de todos los objetos guardados en la memoria.
ls()
[1] "x" "y" "z"

3. Vectores y secuencias

  • Crea el vector \(x=(1.5,2,3)\) y visualízalo por pantalla.
x <- c(1.5,2,3)
x
[1] 1.5 2.0 3.0
  • Eleva el vector \(x\) al cuadrado y guarda el resultado en un objeto denotado por la letra \(y\). ¿Qué hace R?
y <- x^2
y
[1] 2.25 4.00 9.00
  • Crea un vector cuyas componentes sean small, medium y large.
y <- c("small","medium","large")
y
[1] "small"  "medium" "large"
  • Crea los vectores \(x=(2,3,4,1)\) y \(y=(1,1,3,7)\).
x <- c(2,3,4,1)
y <- c(1,1,3,7)
  • Suma los vectores \(x\) e \(y\). ¿Qué hace R?
x+y
[1] 3 4 7 8
  • Crea una matriz cuyas columnas sean los vectores \(x\) e \(y\).
M1 <- cbind(x,y)
M1
     x y
[1,] 2 1
[2,] 3 1
[3,] 4 3
[4,] 1 7
  • Crea una matriz cuyas filas sean los vectores \(x\) e \(y\).
M2 <- rbind(x,y)
M2
  [,1] [,2] [,3] [,4]
x    2    3    4    1
y    1    1    3    7
  • EJERCICIO: Vamos a definir un pequeño fichero de datos a modo de ejemplo:
Nombre <- c("Aritz","Ana","Pepe","Nicole")
Edad <- c(38,24,70,24)
Peso <- c(75,50,84,60.5)

datos <- data.frame(Nombre,Edad,Peso)
datos
  Nombre Edad Peso
1  Aritz   38 75.0
2    Ana   24 50.0
3   Pepe   70 84.0
4 Nicole   24 60.5

4. Ficheros

  • En primer lugar, debemos estar seguros de cuál es nuestro directorio de trabajo.
getwd()
  • Descarga el fichero Bodyfat.txt desde MiAulario, léelo en R y almacénalo en un objeto llamado datos.
datos <- read.table("BodyFat.txt", header=TRUE)

head(datos)
  • Guarda el fichero datos en el archivo Bodyfat.Rdata.
save(datos, file="BodyFat.Rdata")