data(iris)

# ignorar esta funcion, solo es para separar la salida en pantalla
pregunta <- function(n){
	cat("\n")
	cat(paste(rep("*", 40), sep = "", collapse = ""))
	cat(paste(" Pregunta", n, ""))
	cat(paste(rep("*", 40), sep = "", collapse = ""))
	cat("\n")
}

#--------------------------------------------------------
# Pregunta 1
#--------------------------------------------------------

pregunta(1)

cat("\nFrecuencia y frecuencia relativa:\n")

freq.flores <- table(iris$Species)
print(freq.flores)

#    setosa versicolor  virginica 
#        50         50         50 


rel.freq <- freq.flores/nrow(iris)
print(rel.freq)

#    setosa versicolor  virginica 
# 0.3333333  0.3333333  0.3333333 


#--------------------------------------------------------
# Pregunta 2
#--------------------------------------------------------

pregunta(2)

cat("\nPromedio de largo de petalo por especie:\n")
prom.largo.petalo <- tapply(iris$Petal.Length, iris$Species, mean)
print(prom.largo.petalo)

#    setosa versicolor  virginica 
#     1.462      4.260      5.552 


#--------------------------------------------------------
# Pregunta 3
#--------------------------------------------------------

pregunta(3)

cat("\nNumero de filas:\n")
print(nrow(iris))
cat("\nRango de datos:\n")
print(range(iris$Sepal.Length))

# una posible lista de puntos de "corte" de los datos
cortes <- seq(4, 8, by = 0.5)
sepal.cut <- cut(iris$Sepal.Length, cortes, right = FALSE)

# dist. de frecuencia pedida
cat("\nDistribucion de frecuencia:\n")
freq.sepal <- table(sepal.cut)
print(freq.sepal)

cat("\nLas instrucciones para generar los dos graficos estan en el archivo .R\n")

# descomenten la siguiente linea para dejar los graficos en archivos .png
#png()

# usando barplot y la distribucion calculada en la pregunta anterior
barplot(freq.sepal, ylim = c(0, 35), main="Distribucion de largo de sepalo", ylab = "frecuencia", xlab = "largo de sepalo [cm]")

# ahora usando hist
hist(iris$Sepal.Length, right = FALSE, main="Distribucion de largo de sepalo", ylab = "frecuencia", xlab = "largo de sepalo [cm]")

#--------------------------------------------------------
# Pregunta 4: Ojo que ahora trabajaremos con el ancho de petalos
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pregunta(4)

# una posible lista de puntos de "corte" de los datos
cat("\nRango de datos:\n")
print(range(iris$Petal.Width))
cortes2 <- seq(0, 3, by = 0.25)

petal.cut <- cut(iris$Petal.Width, cortes2, right = FALSE)
freq.petal <- table(petal.cut)

# descomenten la siguiente linea para dejar los graficos en archivos .png
#png()

# generar grafico pedido
acum.petal <- c(0, cumsum(freq.petal))
plot(cortes2, acum.petal, main = "Dist. de frecuencia acumulada del ancho de petalo", ylab = "frec. acumulada", xlab = "ancho de petalo [cm]")
lines(cortes2, acum.petal)

cat("\nLas instrucciones para generar el grafico estan en el archivo .R\n")


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# Pregunta 5
#--------------------------------------------------------

pregunta(5)

plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width, xlab = "largo de sepalo", ylab = "ancho de sepalo")
print(cov(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width))
print(cor(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width))

plot(iris$Petal.Length, iris$Petal.Width, xlab = "largo de petalo", ylab = "ancho de petalo")
print(cov(iris$Petal.Length, iris$Petal.Width))
print(cor(iris$Petal.Length, iris$Petal.Width))

cat("\nLas instrucciones para generar los 2 graficos estan en el archivo .R\n")


#--------------------------------------------------------
# Pregunta 6
#--------------------------------------------------------

pregunta(6)

cat("\nLa instruccion para generar el grafico esta en el archivo .R\n")

boxplot(Sepal.Length ~ Species, data = iris, ylab = "largo del sepalo [cm]")


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# Pregunta 7
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pregunta(7)

virginica <- iris[iris$Species == "virginica",]

promedios <- NULL
medianas <- NULL
varianzas <- NULL
desviaciones <- NULL

# calculando valores pedidos
for (col in colnames(virginica)){
	if (col != "Species"){
		promedios <- c(promedios, mean(virginica[[col]]))
		medianas <- c(medianas, median(virginica[[col]]))
		varianzas <- c(varianzas, var(virginica[[col]]))
		desviaciones <- c(desviaciones, sd(virginica[[col]]))
	}
}

# juntando todo en un data frame (opcional)
df <- data.frame(promedios, medianas, varianzas, desviaciones)
row.names(df) <- colnames(virginica)[1:4]
print(df)