Taller Caldum de Rcmdr

Algunas cosas básicas.

  • Lanzamos R desde el icono de R “Inicio/Apoyo Estadístico/R/R2.13.0” (en linux ponemos R en la consola).
  • Lanzamos Rcmdr escribiendo >library("Rcmdr").
  • Si se cierra Rcmdr y queremos volver a lanzarlo escribimos en la consola de R >Commander().
  • En windows escribimos el simbolo “~” (Tilde o virgulilla) con Alt+126 , en linux con “AvPag”.
  • Ficheros de ejemplo en un zip.

Enlaces interesantes

Ejercicio/Ejemplo 1

Con el fichero peces.csv

  1. Importar en fichero peces.csv (sep de decimal ’,’, sep de campos ’;’)
  2. Crear un sumario de estadísticos (Estadísticos/resumen/Cto datos activo)
  3. Sacra estadísticos descriptivos segun sexo
    paso previo) Convertir/crera un factor de la variable sexo (1=male, 2=female)
  4. estudiar si la variable long sigue una normal.
  5. Estudiar la normalidad de long según sexo
    paso previo) crear subsets, con la funcionalidad Filter, según genero.
  6. Comparar medias para la variable long según sexo.
  7. Crear unos graficos de Boxplot según sexo.

Ejercicio/Ejemplo 2

Con el conjunto de datos Casr93, del paquete ‘MASS’
(Datos/Cto de datos en paquetes/leer cto de datos desde paquete adjunto)

  1. Analizar los datos.
  2. Crear una variable (max_min) que sea la diferencia entre el precio máximo y el precio mínimo.
  3. Estudia la distribucion de la variable ‘AirBags’ (Estadisticos/resúmenes/dist de Frec..)
  4. ¿Piensas que la diferencia de precios (max-min) depende del numero de AirBags? (Estadisticos/resúmenes/Resúmenes numericos/..,..bartlett.test, ANOVA)
    4.1) Extra: podriamos hacer un cambio de variable, LnMax_min=Log(1+Max_min),… ¿se cumple ahora con el supuesto de homocedasticidad?, …
  5. ANOVA de 1 via de max_min y AirBag.
  6. Crea uno gráfico de Boxplot.
  7. Repetir todo con la variable transformada o aplifcar un tets de kruskal-wallis. ¿salen los mismos resultados?!!!.

Ejercicio/Ejemplo 3

Con el fichero peces.csv

  1. Crear una variable (llamarla f.gordo) que me indique cuando un pez es ‘gordo’ (peso>437) y cuando es ‘flaco’ (peso<437)
  2. Analizar Normalidad segun f.gordo. Paso Previo) filtar y crear dos subconjuntos de datos Gordos y flacos, analizar normalidad para ambos.
  3. Comparar las medias de peso según f.gordo.(¿que test habría que emplear?)
  4. Crear un boxplot de peso según f.gordo.
  5. Analizar las correlaciones entre peso y long. (matriz y test)

Ejercicio/Ejemplo 4

Con el fichero myData.sav de SPSS

  1. Visualizar los datos. Estudiar la estructura del dataframe
  2. ojo a la dif según abras el fichero “convertir etiquetas de valores en niveles de factor”
  3. Crea factores de las variables que observamos que son ‘raras’ al pedir “Estadisticos/resumen/Cto datos activo”.
  4. Crea un subcto de datos que englobe solo Administrativos y Directivos.
    3.1) recategorizar (ojo variable resultado No como factor)
    3.2) Filtar (catlabN<3)
  5. Crera un modelo de regresion (salario catlab+educ+expprevia+minoria+salini)
  6. Diagrama de dispersión (salario, salario ini) marcando poblaciones (sexo) (cat lab)

Ejercicio/Ejemplo 5

Usando el fichero salesUTFnotab.csv

  1. Crear una nueva variable que se llame ‘clienteN’ donde “Cliente habitual”=1 y “Cliente preferente”=2 (recodificar)
  2. Crear una nueva variable que sean los ingresos2 en euros. (ingresosE=ingresos2*0.664) (calcular)
  3. Crear un histograma de la variable ingresoE.
    • ¿sabrías cambiarle el color al histograma, por ejemplo a ‘red’?
    • prueba con ‘col=terrain.colors(10)’
  4. Obtener descriptivos de todas las variables. (Resumenes/cto datos activo…)
  5. Obtener descriptivos más extensos de la variable salarioE. (Resúmenes/R numéricos…)
  6. ¿Se observan diferencias significativas de ingresos según tipo de cliente? (varianzas, medias, Wilcoxon ?)
  7. Crear Boxplots según tipo de cliente de la variable ingresosE.
  8. ¿Se observan diferencias significativas de ingresos según atención? (Anova, KWallis ?)

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