Database admi 2013

El archivo es admi2013

library(FactoClass)
data(admi)
# Las variables 11 y 14 no son tenidas en cuenta.
names(admi)
length(names(admi))

#Vamos a determinar la clase de cada variable.
y=vector()
for (i in 1:15)
{
y[i]=(class(admi[,i]))
}
y # revisar lo que pasa si uso print(y) dentro del for.

### Diagrama de torta para variables CATEGÓRICAS.
str(admi)
# queda claro entonces que las variables admi[,(1,8,9,10,11,12,13)]
# son categóricas.
admi[,1] #muestra los valores y los niveles.
summary(admi[,1]) # muestra los totales por categoría.
attributes(admi[,1])$levels # de aquí se extraen los niveles.
pie(admi[,1])### No funciona porque el pie trabaja con los totales
pie(summary(admi[,1]))
pie(summary(admi[,1]),attributes(admi[,1])$levels)# No hay modificaciones

### Histograma para variables CONTINUAS.
### las variables admi[,(2-7,15)] son continuas
hist(summary(admi[,2])) ## no funciona porque no trabaja con totales
hist((admi[,2]))

### Boxplot.
#1.Se genera por defecto usando plot(y~x)si los valores(o factores)no son tantos
#2. Es imposible generarlo si y es una variable categórica.
#3. Si la y es categórica, es muy interesante hacer plot(x,y).

y=admi$exam~admi$carr
boxplot(y) #Puede usarse también plot(y)

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