Baca Quiñonez, Pedro (17160038)
Cosios Leona, Jose (17160182)
Esquivel Guillermo, Antoni (17160183)
Garro Doroteo, Jamir (17160185)
Rivera Reaño, Ricardo (17160037)
Antes tenemos que cargar las librerias que utilizaremos
library(tidyverse)
library(magrittr)
library(pacman)
library(dplyr)1.1.Calcula los valores numéricos aproximados de
#a.
(0.3*0.15)/((0.3*0.15)+(0.2*0.8)+(0.5*0.12)) ## [1] 0.1698113
#b.
(5^6 / factorial(6)) * (exp(1))^(-5)## [1] 0.1462228
#c.
combinatoria <- factorial(20) / (factorial(7) * (factorial(20-7)))
potencia <- (0.4^7)*(0.6^13)
(resultado <- combinatoria * potencia)## [1] 0.1658823
1.2.Realizar las siguientes sumas
a . 1 + 2 + 3 + ……. + 1000
suma01 <- c(0:1000)
sum(suma01)## [1] 500500
b . 1 + 2 + 4 + 8 + 16 + ….. + 1024
i <- NULL; aux <- NULL; r <- NULL
for (i in 0:10) {
aux <- 2^i; r <- c(r, aux)}
sum(r)## [1] 2047
1.3 .El vector grupo representa el grupo al que pertenece una serie de alumnos
a . ¿Cuántos elementos tiene?
primero cargamos el archivo
load("ei1012-1516-la-s1-datos.Rdata")convertimos a data frame
dfclase <- data.frame(grupo, nota)
head(dfclase)## grupo nota
## 1 B 4.9
## 2 A 5.4
## 3 E 5.2
## 4 D 6.8
## 5 B 5.0
## 6 D 6.2
obeservamos la cantidad de elementos que tiene con length
length(dfclase$grupo)## [1] 192
b . ¿En que posiciones del vector está la letra “A”?
Obervamos la posición con la función “which”
which(dfclase$grupo == "A")## [1] 2 8 17 21 28 84 101 108 111 115 123 136 190 192
1.4. El vector nota representa la nota de un examen de los alumnos que están en los grupos del vector grupo.
a . ¿Cuanto suman todas las notas?
sum(dfclase$nota)## [1] 962
b . ¿Cual es la media aritmética de todas las notas?
mean(dfclase$nota)## [1] 5.010417
c . ¿En qué posiciones están las notas mayores de 7.0?
which(dfclase$nota > 7)## [1] 81 103 120 151
d . Visualiza las notas ordenadas de mayor a menor
Notdec <- sort(dfclase$nota,decreasing = TRUE)
head(Notdec)## [1] 7.7 7.5 7.4 7.2 7.0 6.9
e . ¿En qué posición está la nota máxima?
which.max(dfclase$nota)## [1] 120
1.5. A partir de los vectores grupo y nota definidos.
a . Suma las notas de los 10 primeros alumnos del vector
notas10p <- dfclase$nota[1:10]
sum(notas10p)## [1] 51.8
b . ¿Cuántos alumnos hay del grupo C?
grupoc <- dplyr::filter(dfclase, dfclase$grupo == "C")
length(grupoc$grupo)## [1] 39
c . ¿Cuántos alumnos han aprobado?
aprobados <- dplyr::filter(dfclase, dfclase$nota >= 5.5)
length(aprobados$nota)## [1] 73
d . ¿Cuántos alumnos del grupo B han aprobado?
GrupoB <- dplyr::filter(aprobados, aprobados$grupo == "B")
length(GrupoB$nota)## [1] 9
e . ¿Qué porcentaje de alumnos del grupo C han aprobado?
AprobadosC <- dplyr::filter(aprobados, aprobados$grupo == "C")
(length(AprobadosC$nota)/length(dfclase$grupo))*100## [1] 10.41667
f . ¿De qué grupos son la máxima y mínima notas de toda la muestra?
max(dfclase$nota)## [1] 7.7
g . Nota media de los alumnos de grupo A y B, juntos, considerando sólo a los que han aprobado.
aprobadosAB <- dplyr::filter(aprobados, aprobados$grupo == "A" |
aprobados$grupo == "B")
mean(aprobadosAB$nota)## [1] 6.109091
1.6. Calcula el percentil 66 de las notas de todos los alumnos, y también de los alumnos del grupo C.
- Percentil de todos los alumnos
percentil <- quantile(dfclase$nota, 66/100)
percentil## 66%
## 5.5
- Percentil de todos los alumnos del grupo C
per66C <- quantile(grupoc$nota, 66/100)
per66C## 66%
## 5.808
1.7. Un alumno tiene una nota de 4.9. ¿Qué porcentaje, del total de alumnos, tiene una nota menor o igual que la suya? ¿Y qué porcentaje tiene una nota mayor o igual que la suya?
a . porcentaje de alummnos que tiene nota menor o igual a 4.9
menor4.9 <- dplyr::filter(dfclase, dfclase$nota <= 4.9)
(length(menor4.9$nota)/length(dfclase$nota))*100## [1] 46.875
b . porcentaje de alummnos que tiene nota mayor o igual a 4.9
mayor4.9 <- dplyr::filter(dfclase, dfclase$nota >= 4.9)
(length(mayor4.9$nota)/length(dfclase$nota))*100## [1] 56.25
1.8. Realiza el gráfico de diagramas de caja de las notas de cada grupo, para poder comparar el nivel de cada uno de ellos.
boxplot(`nota` ~ `grupo`, dfclase, col = palette(rainbow(2)))
1.9. Si la variable conc recoge la concentración de plomo (en ppm) en el aire de cierta zona durante un día completo
a . ¿Cuál ha sido la concentración máxima?
max(conc)## [1] 47.34
b . ¿En cuántos de los muestreos se ha superado la concentración de 40.0 ppm?
mayor40 <- conc[conc > 40]
length(mayor40)## [1] 61
c . ¿Cuál ha sido la concentración media del día?
mean(conc)## [1] 24.07229
d . ¿Cuáles fueron las 10 mediciones más bajas del día?
ascendentecon <- sort(conc)
ascendentecon[1:10]## [1] 0.93 1.07 1.77 2.03 2.58 2.73 2.75 2.88 2.88 2.91
2.1. Graficar los puntos (1,1),(2,4),(3,6),(4,8),(5,25),(6,36),(7,49),(8,61),(9,81),(10,100) en un plano utilizando RStudio
x<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
y<-c(1,4,9,16,25,36,49,64,81,100)
plot(x,y, main = "Gráfica de Puntos", col = "green", pch = 16,)
2.2 Ingresar la matriz A en RStudio
(A <- matrix(c(1:4, seq(2,8,by = 2),seq(3,12,by = 3)), nrow = 4, ncol = 3))## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] 2 4 6
## [3,] 3 6 9
## [4,] 4 8 12
2.3 Ingresar la matriz identidad de tamaño 3
diag(3)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 0 0
## [2,] 0 1 0
## [3,] 0 0 1
2.4 Crea una función que cree una matriz nula ingresando las dimensiones
matriz_nula <- function(filas,columnas){
matrix(0 , nrow = filas ,ncol = columnas)
}
matriz_nula(2,3)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 0 0 0
## [2,] 0 0 0
matriz_nula(5,5)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 0 0 0 0 0
## [2,] 0 0 0 0 0
## [3,] 0 0 0 0 0
## [4,] 0 0 0 0 0
## [5,] 0 0 0 0 0
matriz_nula(2,6)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
## [1,] 0 0 0 0 0 0
## [2,] 0 0 0 0 0 0
2.5 Modificar la matriz diag(4), para que se parezca a la matriz B
B<-diag(4)
B[1,1]=0
B[2,2]=2
B[3,3]=3
B[4,4]=4
B## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 0 0 0 0
## [2,] 0 2 0 0
## [3,] 0 0 3 0
## [4,] 0 0 0 4
2.6 Obtener la matriz transpuesta de A (ejercicio 2)
(Transpuesta_A <- t(A))## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 4
## [2,] 2 4 6 8
## [3,] 3 6 9 12
2.7 Realizar las siguientes operaciones A+B, A−B, 3B y AB
A <- c(1, 2, 3, 2, 4, 6, 3, 6, 9, 4, 8, 12)
Z <- c(0)
matrizA <- matrix(A, nrow = 4, ncol = 3, byrow = T)
matrizA## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] 2 4 6
## [3,] 3 6 9
## [4,] 4 8 12
matrizZ <- matrix(Z, nrow = 4, ncol = 1, byrow = T)
matrizW <- cbind(matrizA, matrizZ)
matrizW## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 0
## [2,] 2 4 6 0
## [3,] 3 6 9 0
## [4,] 4 8 12 0
Y <- c(-1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 3)
matrizY <- matrix(Y, nrow = 4, ncol = 4, byrow = T)
matrizY## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] -1 0 0 0
## [2,] 0 1 0 0
## [3,] 0 0 2 0
## [4,] 0 0 0 3
X <- diag(4)
suma <- function(X, matrizY){
B <- X + matrizY
return(B)
}
suma(X, matrizY)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 0 0 0 0
## [2,] 0 2 0 0
## [3,] 0 0 3 0
## [4,] 0 0 0 4
B <- X + matrizY
B## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 0 0 0 0
## [2,] 0 2 0 0
## [3,] 0 0 3 0
## [4,] 0 0 0 4
# W + B
suma01 <- function(W, B){
resultado01 <- W + B
return(resultado01)
}
suma01(matrizW, B)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 0
## [2,] 2 6 6 0
## [3,] 3 6 12 0
## [4,] 4 8 12 4
# W - B
resta02 <- function(W, B){
resultado02 <- W - B
return(resultado02)
}
resta02(matrizW, B)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 0
## [2,] 2 2 6 0
## [3,] 3 6 6 0
## [4,] 4 8 12 -4
# 3*B
multiplicacion03 <- function(B){
resultado03 <- 3*B
return(resultado03)
}
multiplicacion03(B)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 0 0 0 0
## [2,] 0 6 0 0
## [3,] 0 0 9 0
## [4,] 0 0 0 12
# W*B
multiplicacion04 <- function(W,B){
resultado04 <- W%*%B
return(resultado04)
}
multiplicacion04(matrizW, B)## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 0 4 9 0
## [2,] 0 8 18 0
## [3,] 0 12 27 0
## [4,] 0 16 36 0
2.8 Crea una función para calcular P^6
# MATRIZ P
(P<-matrix(c(1,-2,1,2,4,0,3,-2,1), ncol=3, nrow=3))## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] -2 4 -2
## [3,] 1 0 1
P%*%P%*%P%*%P%*%P%*%P## [,1] [,2] [,3]
## [1,] -1792 24 -2824
## [2,] -464 -2416 -1344
## [3,] -648 440 -912
# Función
# n es la potencia
x <- function(P,n){
if(dim(P)[2]==dim(P)[1]){
aux <- P
j <- 1
repeat{
P <- P%*%aux
j <- j+1
if(j==n)(break)
}
P
}
}
#Consulta
x(P,6)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] -1792 24 -2824
## [2,] -464 -2416 -1344
## [3,] -648 440 -912
2.9 Resolver el sistema de ecuaciones: 3x - y + z = -1; 9x - 2y + z = -9; 3x + y -2z = -9
T.D <- matrix(c(3,9,3,-1,-2,1,1,1,-2), ncol=3,nrow=3)
T.I <- c(-1,-9,-9)
Solución <- solve(T.D,T.I)
names(Solución) <- c("x","y","z")
Solución## x y z
## -1 2 4
2.10 Utilizando la ayuda de R, investigue para que sirven las funciones eigen() y det()
La función eigen() sirve para calcular valores y vectores propios de una matriz. Esos vectores propios o eigen vectores son los que despues de ser multiplicados por una matriz cuadrada modifican su magnitud pero no su dirección,asi mismo los eigen valores cambian los valores de los eigen vectores. La función det() permite calcular el determinante de una matriz cuadrada. Ejemplo:
(M<- matrix(24:39, nrow=4, ncol=4))## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 24 28 32 36
## [2,] 25 29 33 37
## [3,] 26 30 34 38
## [4,] 27 31 35 39
(eigen(M))## eigen() decomposition
## $values
## [1] 1.266318e+02 -6.317531e-01 -3.585516e-15 -8.269738e-16
##
## $vectors
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] -0.4760125 0.7341634 0.1359768 -0.05222797
## [2,] -0.4917965 0.2913463 0.2141652 0.47602534
## [3,] -0.5075805 -0.1514708 -0.8362608 -0.79536677
## [4,] -0.5233645 -0.5942879 0.4861188 0.37156940
(det(M))## [1] 1.490947e-28
2.11 Considerando las matrices
(B <- matrix(c(1:10, seq(2,20,by = 2),seq(3,30,by = 3),seq(4,40,by = 4),
seq(5,50,by = 5)) , nrow = 10, ncol = 5))## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 2 3 4 5
## [2,] 2 4 6 8 10
## [3,] 3 6 9 12 15
## [4,] 4 8 12 16 20
## [5,] 5 10 15 20 25
## [6,] 6 12 18 24 30
## [7,] 7 14 21 28 35
## [8,] 8 16 24 32 40
## [9,] 9 18 27 36 45
## [10,] 10 20 30 40 50
dim(B)## [1] 10 5
(A <- matrix(c(rep(0:1, 7),rep(c(0,0,1), 2),c(1,0,1,1,0)),
nrow = 5, ncol = 5, byrow = T))## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 0 1 0 1 0
## [2,] 1 0 1 0 1
## [3,] 0 1 0 1 0
## [4,] 0 1 0 0 1
## [5,] 1 0 1 1 0
dim(A)## [1] 5 5
#B.A
(BA <- B%*%A)#10x5## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 7 8 7 9 6
## [2,] 14 16 14 18 12
## [3,] 21 24 21 27 18
## [4,] 28 32 28 36 24
## [5,] 35 40 35 45 30
## [6,] 42 48 42 54 36
## [7,] 49 56 49 63 42
## [8,] 56 64 56 72 48
## [9,] 63 72 63 81 54
## [10,] 70 80 70 90 60
#TRANSPUESTA DE B
transpuestaB <- t(B)
transpuestaB #5x10 ## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## [2,] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
## [3,] 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30
## [4,] 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40
## [5,] 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
#A*BT
(resultadoABT <- A%*%transpuestaB)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,] 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60
## [2,] 9 18 27 36 45 54 63 72 81 90
## [3,] 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60
## [4,] 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70
## [5,] 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80
t(resultadoABT)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 6 9 6 7 8
## [2,] 12 18 12 14 16
## [3,] 18 27 18 21 24
## [4,] 24 36 24 28 32
## [5,] 30 45 30 35 40
## [6,] 36 54 36 42 48
## [7,] 42 63 42 49 56
## [8,] 48 72 48 56 64
## [9,] 54 81 54 63 72
## [10,] 60 90 60 70 80
#AB - A*BT
(BA - t(resultadoABT))## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 1 -1 1 2 -2
## [2,] 2 -2 2 4 -4
## [3,] 3 -3 3 6 -6
## [4,] 4 -4 4 8 -8
## [5,] 5 -5 5 10 -10
## [6,] 6 -6 6 12 -12
## [7,] 7 -7 7 14 -14
## [8,] 8 -8 8 16 -16
## [9,] 9 -9 9 18 -18
## [10,] 10 -10 10 20 -20
2.12. Considere β =((Xt.X)^-1).Xt.Y Determine la matriz β
(X <- matrix(c(rep(1,5),1,-1,0,1,2),nrow = 5,ncol = 2))## [,1] [,2]
## [1,] 1 1
## [2,] 1 -1
## [3,] 1 0
## [4,] 1 1
## [5,] 1 2
(Y <- matrix(c(0,0,1,1,3),nrow = 5,ncol = 1))## [,1]
## [1,] 0
## [2,] 0
## [3,] 1
## [4,] 1
## [5,] 3
# Trasnpuesta de la matriz * matriz
trasn_x.x <- t(X)%*%X
# Inversa de la multipicación de la matriz y su trasnpuesta
(Inversa <- solve(trasn_x.x))## [,1] [,2]
## [1,] 0.2692308 -0.1153846
## [2,] -0.1153846 0.1923077
# Trasnpuesta de X con el resultado de la inversa
(rp <- Inversa%*%t(X))## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] 0.15384615 0.3846154 0.2692308 0.15384615 0.03846154
## [2,] 0.07692308 -0.3076923 -0.1153846 0.07692308 0.26923077
# Resultado Parcial por la matriz y
# Resultado de la matriz β
(β <- rp%*%Y)## [,1]
## [1,] 0.5384615
## [2,] 0.7692308
2.13. Corre el siguiente código para cargar los vectores year y co2 en memoria
data(co2)
means = aggregate(co2, FUN=mean)
year = as.vector(time(means))
co2 = as.vector(means)#El vector co2 contiene medidas de CO2 en la atmósfera, en unidades de
ppm, durante el periodo 1959-1997. El vector year contiene sus años
correspondientes. # Calcular un vector de diferencias de CO2 entre años
consecutivos, que sería: # CO2en 1960 menos CO2 en 1959 # CO2 en 1961
menos
# CO2 en 1960 y así sucesivamente
data <- data.frame( años=year, conce = round(co2,1)) %>%
arrange(desc(años)) %>%
mutate( concant = c(conce[2:39],0)) %>%
mutate( diferencias = conce - concant)
data## años conce concant diferencias
## 1 1997 363.8 362.7 1.1
## 2 1996 362.7 360.9 1.8
## 3 1995 360.9 358.9 2.0
## 4 1994 358.9 357.0 1.9
## 5 1993 357.0 356.3 0.7
## 6 1992 356.3 355.5 0.8
## 7 1991 355.5 354.0 1.5
## 8 1990 354.0 352.8 1.2
## 9 1989 352.8 351.3 1.5
## 10 1988 351.3 348.8 2.5
## 11 1987 348.8 347.0 1.8
## 12 1986 347.0 345.7 1.3
## 13 1985 345.7 344.2 1.5
## 14 1984 344.2 342.6 1.6
## 15 1983 342.6 341.0 1.6
## 16 1982 341.0 339.8 1.2
## 17 1981 339.8 338.5 1.3
## 18 1980 338.5 336.7 1.8
## 19 1979 336.7 335.3 1.4
## 20 1978 335.3 333.7 1.6
## 21 1977 333.7 332.0 1.7
## 22 1976 332.0 331.0 1.0
## 23 1975 331.0 330.1 0.9
## 24 1974 330.1 329.5 0.6
## 25 1973 329.5 327.3 2.2
## 26 1972 327.3 326.2 1.1
## 27 1971 326.2 325.5 0.7
## 28 1970 325.5 324.5 1.0
## 29 1969 324.5 322.9 1.6
## 30 1968 322.9 322.0 0.9
## 31 1967 322.0 321.2 0.8
## 32 1966 321.2 319.9 1.3
## 33 1965 319.9 319.5 0.4
## 34 1964 319.5 318.8 0.7
## 35 1963 318.8 318.3 0.5
## 36 1962 318.3 317.5 0.8
## 37 1961 317.5 316.7 0.8
## 38 1960 316.7 315.8 0.9
## 39 1959 315.8 0.0 315.8
#Crear un plot con lineas y puntos mostrando las diferencias consecutivas de CO2 en función del tiempo (1960, 1961, etc…), en negrita
plot(year[39:2],data[1:38,4], xlab = "años", ylab = "Conc",
main = "Concet. Co2_(años)",type = "o",pch = (16),col = "blue")
#La diferencia de concentración de CO2 entre 2020 y 2019 fue igual a 2.64. Agregar un punto rojo representando esa diferencia al plot ya creado (usar una forma diferente, como pch=4)
plot(year[39:2], data$diferencias[1:38] , xlab = "YEAR", ylab = "variacion CO2",main = "Diferencia de CO2 &tiempo", type = "o", pch = 16, xlim = c(1960,2020), ylim =c(0,3))
points(2020, 2.64, pch = 4, col = "green")
2.14 - Lee el archivo rainfall.csv como un data frame - Calcula e imprime un vector con los nombres de las estaciones donde al menos uno de los meses tiene una precipitación superior a 180mm
#
#Cargar el archivo csv como un data.frame
rainfall <- read.csv("rainfall.csv")
#Vemos que "rainfall" es un data.frame
class(rainfall)## [1] "data.frame"
#Visualizamos las primeras 6 observaciones y las variables
head(rainfall)## num altitude sep oct nov dec jan feb mar apr may name
## 1 110050 30 1.2 33 90 117 135 102 61 20 6.7 Kfar Rosh Hanikra
## 2 110351 35 2.3 34 86 121 144 106 62 23 4.5 Saar
## 3 110502 20 2.7 29 89 131 158 109 62 24 3.8 Evron
## 4 111001 10 2.9 32 91 137 152 113 61 21 4.8 Kfar Masrik
## 5 111650 25 1.0 27 78 128 136 108 59 21 4.7 Kfar Hamakabi
## 6 120202 5 1.5 27 80 127 136 95 49 19 2.7 Haifa Port
## x_utm y_utm
## 1 696533.1 3660837
## 2 697119.1 3656748
## 3 696509.3 3652434
## 4 696541.7 3641332
## 5 697875.3 3630156
## 6 687006.2 3633330
#Usamos la funcion subset para filtrar datos con las condiciones indicadas:
#Nombres de las estaciones donde al menos uno de los meses tenga una pp > 180 mm
pp_180 <- subset(rainfall, rainfall$sep > 180 | rainfall$oct > 180 |
rainfall$nov > 180 |rainfall$dec > 180 |
rainfall$jan > 180 |rainfall$feb > 180 |
rainfall$mar > 180 |rainfall$apr > 180 |rainfall$may > 180)
#Vision previa de las observaciones y variables que cumplen dicha condición
pp_180## num altitude sep oct nov dec jan feb mar apr may name x_utm
## 66 2496029 940 1.9 22 86 159 201 196 115 40 9.1 Golan Farm 761589.2
## 71 210748 300 3.7 36 112 160 201 153 92 34 9.5 Eilon 706938.1
## 72 210902 600 2.6 35 106 162 205 179 106 35 7.8 Fasutta 715879.5
## 73 211350 380 2.3 36 115 169 204 160 95 32 9.1 Yehiam 708299.6
## 74 211415 480 3.2 30 112 170 209 183 105 35 8.3 Kfar Mahol 716009.6
## 75 211600 680 2.3 28 100 171 220 192 109 34 7.6 Meron 727711.5
## 77 212168 825 3.4 37 122 202 238 190 114 38 12.2 Horashim 717491.2
## y_utm
## 66 3669108
## 71 3660756
## 72 3658943
## 73 3653081
## 74 3652743
## 75 3652888
## 77 3648872
#Vemos que tipo de estructura tiene
class(pp_180)## [1] "data.frame"
#Creamos un vector para imprimir las estaciones que cumplen la condicion
#primero, vemos cuantas observaciones son
dim(pp_180)## [1] 7 14
#vemos que tiene 7 observaciones y 14 variables
#segundo, seleccionamos la columna numero 12 "name"
pp_180[12]## name
## 66 Golan Farm
## 71 Eilon
## 72 Fasutta
## 73 Yehiam
## 74 Kfar Mahol
## 75 Meron
## 77 Horashim
#tercero, creamos el vector
Vestaciones <- c(pp_180[12][1:7,])
#visualizamos lo requerido
Vestaciones## [1] "Golan Farm" "Eilon" "Fasutta" "Yehiam" "Kfar Mahol"
## [6] "Meron" "Horashim"
15.Manipule los dataframe segun se solicite
seq(as.Date("1980-01-01"), as.Date("2013-12-31"), by = "day") %>%
length()## [1] 12419
(estaciones <- read.csv("listRaingauge.csv") %>%
dplyr::filter(NOM_EST == "SAN MIGUEL"))## DEPARTAMENTO NOM_EST CODIGO LON LAT ALT
## 1 PIURA SAN MIGUEL qc00000247 80.68436 5.246203 24
(head(data_sm <- read.csv("raingaugeDataset.csv") %>%
dplyr::select(date, qc00000247) %>%
mutate(date = as.Date(date, format = "%d/%m/%Y")) %>%
rename(pp = qc00000247) %>%
arrange(date)))## date pp
## 1 1980-01-01 0
## 2 1980-01-02 0
## 3 1980-01-03 0
## 4 1980-01-04 0
## 5 1980-01-05 0
## 6 1980-01-06 0
a . Determine la cantidad de missing values de la serie de tiempo a paso diario.
(missing_values_diarios <- sum(is.na(data_sm$pp)))## [1] 608
b. Calcule la serie de tiempo de precipitación acumulada mensual (si el # de días con missing values, en un mes, supera el 10%, la precipitación acumulada mensual será considerado como un NA).
ppMonthly <-
data_sm %>%
group_by(date = str_sub(date,1 , 7)) %>%
mutate(
missval = sum(is.na(pp))*100/n()
) %>%
summarize(
pp = sum(pp, na.rm = T),
missval = unique(missval)
) %>%
mutate(
pp = ifelse(missval >= 10, NA, pp),
date = as.Date(sprintf("%1$s-01",date)),
month=str_sub(date,6,7)
)
ppMonthly## # A tibble: 408 x 4
## date pp missval month
## <date> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 1980-01-01 0 0 01
## 2 1980-02-01 1.9 0 02
## 3 1980-03-01 8.23 0 03
## 4 1980-04-01 0 0 04
## 5 1980-05-01 0.01 0 05
## 6 1980-06-01 0 0 06
## 7 1980-07-01 0.01 0 07
## 8 1980-08-01 0.01 0 08
## 9 1980-09-01 0 0 09
## 10 1980-10-01 0.01 0 10
## # ... with 398 more rows
ggplot(ppMonthly, aes(date,pp)) +
geom_line(color = "green") +
labs(y="pp (mm)", x ="Años")
c.Determine la cantidad de missing values de la serie de tiempo a paso mensual.
(missing_values_mensual <- sum(is.na(ppMonthly$pp)))## [1] 21
d. Cree una función que calcule, a partir de los datos de preicpitación mensual, la climatología (Ene-Dic) para el período 1980-2010.
climatologia <- function(data_sm){
periodo <- filter(data_sm, date >= "1980-01-01" & date <="2010-12-31")
meses <- group_by(periodo, month)
media <- summarise(meses, ppmean= mean(pp, na.rm = T))
return (media)
}
climatologia(ppMonthly)## # A tibble: 12 x 2
## month ppmean
## <chr> <dbl>
## 1 01 24.2
## 2 02 32.6
## 3 03 41.4
## 4 04 33.1
## 5 05 12.5
## 6 06 4.68
## 7 07 0.0583
## 8 08 0.0211
## 9 09 0.120
## 10 10 0.681
## 11 11 1.11
## 12 12 5.95
e. Plotear (boxplot) la variabilidad de los valores mensuales (Ene-Dic) para el período 1980-2013.
ggplot(ppMonthly, aes(month, pp))+
geom_boxplot(fill="green")+
theme_bw() +
scale_x_discrete(
labels =month.abb
)## Warning: Removed 21 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
