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Operaciones Suma +, Resta -, Multiplicación * y División / Potenciación ^ y raíz cuadrada sqrt División entera %/% y modulo % Logaritmos log,log2,log10.

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1 Operaciones Suma +, Resta -, Multiplicación * y División / Potenciación ^ y raíz cuadrada sqrt División entera %/% y modulo % Logaritmos log,log2,log10 y exponencial exp Trigonométricas sin, cos, tan,.... Operadores lógicos, =,==,!= Estadísticas sum,mean, median,sd,... Operaciones con matrices A %*% B : producto de matrices t(A) : transpuesta de la matriz A solve(A,b) : solución del sistema de ecuaciones Ax=b. solve(A) : inversa de la matriz A diag(A) : matriz diagonal (A es una matriz) det(A): Determinante de la matriz A

2 Asignación valores<-c(1,2,3,4) suma<-sum(valores) promedio<-suma/4 Matrices A<-c(1,2,3,4) dim(A)<-c(2,2) B<-c(5,6,7,8) dim(B)<-c(2,2) Tipos de Archivo nativos de R Datos (.RData) Scripts (.r)

3 Importar datos Libreria (foreign) DBF read.dbf(file) Stata read.dta(file) Epi info read.epiinfo(file) Minitab read.mtp(file) SPSS read.spss(file) SAS read.ssd(libname, sectionnames, tmpXport=tempfile(), tmpProgLoc=tempfile(), sascmd="sas") Libreria(xlsx) read.xlsx(file) read.csv(file)

4 Distribuciones de Probabilidad DistribucionParametrosen R Normalm, sdnorm t-Studentn t Chi-Cuadradonchisq Fn,m f Exponenciallexp Uniformemin,maxunif Betap,qbeta Cauchyt,s cauchy Logísticat,slogis Lognormal m,sd lnorm Gammap,sgamma Weibullp,sweibull Gumbelp,sgumbel DistribucionParametrosen R Binomialn,p binom Binomial neg. n,pnbinom Geometricapgeom Hipergeometricam, n, khyper Poissonlpois CONTINUAS DISCRETAS

5 Función de Densidadd Función de Distribuciónp Quantil q Generar muestra aleatoriar Nemotécnicos para funciones de distribución Sintaxis en R Nemo+Distribucion(Valor,parametros)

6 D1. Distribución Normal. Cambio de parámetros d1_DISTRIBUCION_NORMAL.r

7 Suponiendo que Z ~ N(0,1), calcule la probabilidad de que: (haga gráficas de lo que se pide) a)Z sea menor que 1.48 b)Z sea mayor que 1.90 c)Z tenga un valor entre 1.48 y 1.90 d)Z tenga un valor entre -1.48 y 1.90 ¿Cuál es el valor de Z si e)La probabilidad de observar valores mayores que él es de 0.60? f)La probabilidad de observar valores menores que él es de 0.10? g)¿Cuáles son los valores de los cuantiles de tal manera que la probabilidad de que Z tome valores entre estos dos cuantiles es de 0.90? (distribuidos simétricamente alrededor del 0) Ejercicio 1 Distribuciones Ej1_distribuciones.r

8 > pnorm(1.48,0,1) [1] 0.9305634 > pnorm(1.9,0,1,lower.tail=F) [1] 0.02871656 > pnorm(1.9,0,1)-pnorm(1.48,0,1) [1] 0.04072006 > pnorm(1.9,0,1)-pnorm(-1.48,0,1) [1] 0.9018468

9 > qnorm(0.4,0,1) [1] -0.2533471 > qnorm(0.1,0,1) [1] -1.281552 > qnorm(0.05,0,1) [1] -1.644854 > qnorm(0.95,0,1) [1] 1.644854

10 Ejercicio 2 Índice IMECA zona noreste del DF 8-9 Buena 9-10 Buena 10-11 Buena 11-12 Regular 12-13 Regular 13-14 Mala 14-15 Mala 15-16 Regular 16-17 Regular 17-18 Regular imeca.txt Fuente: Dir. De Monitoreo Atmosférico Secretaria de Medio Ambiente GDF 5 de junio de 2012

11 setwd("D:/curso_PUMA_IIMAS") imeca<-read.table("imeca.txt",sep=",",quote="\"",head=T) attach(imeca) valores<-table(Calidad) barplot(valores,col=c("blue","yellowgreen","brown"),main=" Calidad del Aire zona noreste del DF") pctje<-valores/sum(valores)

12 Ejercicio 3 Reforestación urbana en el DF,1999 DelegacionReforestacionSuperfice Alvaro Obregon17096.17 Azcapozalco10433.66 Benito Juarez22926.33 Coyoacan7054.4 Cuajimalpa1574.58 Cuautemoc35732.4 Gustavo A. Madero18394.07 Iztacalco32123.3 Iztapalapa117 Magdalena Contreras10674.58 Miguel Hidalgo31346.99 Milpa Alta14228.41 Tlahuac6385.34 Tlalpan171340.07 Venustiano Carranza4233.4 Xochimilco252118 datos_reforestacion_df.xlsx Fuente: Secretaria del Medio Ambiente, GDF, 2000

13 summary(Reforestacion) Min.1st Qu.MedianMean 3rd Qu.Max. 14.0068.25143.50157.90234.80357.00 sd(Reforestacion) 110.671 cv 0.70072633178926 es 27.6677412567416

14 Ejercicio 4 Composición de Suelos CaKMgNa 10.46260.11720.11190.0253 20.01480.06160.05630.0106 30.01840.080.08910.0105 40.03090.06980.0790.0126 50.04310.04750.05690.0446 61.64930.17370.47640.0324 70.75550.15620.3830.0306 80.12760.18440.18570.0181 99.16870.19921.30420.0218 100.29190.18260.3880.0366 110.81670.12880.00120.0187 121.85440.12190.24270.0138 130.48560.10920.01190.0289 144.46530.12120.55350.0281 152.92690.14980.11310.0295 datos_suelo.xlsx mean(datos) Ca K Mg Na 1.5407800 0.1268733 0.2701933 0.0241400 sd(datos) Ca K Mg Na 2.46275245 0.04758910 0.33550117 0.01011807

15 cov(datos) Ca K Mg Na Ca 6.065149626 0.0571562720.7316968163 0.0008993380 K 0.057156272 0.002264722 0.0100180234 0.0000969790 Mg 0.731696816 0.010018023 0.1125610321 0.0004152596 Na 0.000899338 0.000096979 0.0004152596 0.0001023754 cor(datos) Ca K Mg Na Ca 1.00000000 0.4876808 0.8855567 0.03609145 K 0.48768082 1.0000000 0.6274521 0.20140599 Mg 0.88555670 0.6274521 1.0000000 0.12232853 Na 0.03609145 0.2014060 0.1223285 1.00000000

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18 Ejercicio 5 Emisiones totales de fuentes móviles en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México 1998 Fuente: Secretaria del Medio Ambiente, GDF, 1999 datos_moviles.xlsx FuenteHCCONOxPM10SO2 particulares75676873287358747592374 taxis187982103688642183572 microbuses17837194698615068271 pick-up29583397412491873 camion_carga5988265364320646229909 autobuses241659777330763161 carga_mayor_2e20679511536273365301163

19 mean(datos) HCCONoxPM10SO2 28320.857 289014.286 20374.857 1221.429 789.000 sd(datos) HCCONoxPM10SO2 28319.4441 339397.296122024.54092361.0313805.0832 cov(datos) HC CONoxPM10SO2 HC8019909159422074226250450010-4901465.819652056.3 CO94220742261151905246051652276129-211270863.6 217857652.8 Nox250450010165227612948508040345835453.212040235.7 PM10-4901466-211270864458354535574469.0517621.3 SO219652056 217857653 12040236 517621.3 648159.0 cor(datos) HC CO NOx PM10 SO2 HC 1.0000000 0.9802874 0.4015406 -0.0733060 0.8619508 CO0.9802874 1.0000000 0.2210382 -0.2636510 0.7973035 Nox0.4015406 0.2210382 1.0000000 0.8814403 0.6790275 PM10-0.0733060 -0.2636510 0.8814403 1.0000000 0.2723138 SO2 0.8619508 0.7973035 0.6790275 0.2723138 1.0000000

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