Problemas navideños de/con R

Acabo de sugerir a mis alumnos de KSchool una lista de problemas después de sus 10 primeras horas de contacto con R.

Uno de ellos, advierto, y les he advertido (porque yo, no siendo rector de universidad pública alguna, no cuento el plagiar entre mis vicios) es una versión de otro publicado aquí.

Ejercicio

Construye una matriz que dada una entrada del tipo

a <- c('NAME:Maria /COUNTRY:uruguay /EMAIL:mariaUY@gmail.com',
'NAME:Paul/COUNTRY:UK /EMAIL:PaulUK@gmail.com',
'NAME:Jhon /COUNTRY:USA /EMAIL:JhonUSA@gmail.com',
'NAME:Carlos /COUNTRY:Spain /EMAIL:CarlosSP@gmail.com')

devuelva un tabla con columnas name, country y email (con los datos correspondientes).

Ejercicio

Crea un paquete de R con dos o tres funciones tontas. Una de ellas tiene que llamarse suma.dos.numeros y tiene que aceptar dos parámetros: los números que quieres sumar. Luego súbelo a Github. Para puntuar en este ejercicio, me tienes que pasar una versión del siguiente código,

library(devtools)
install_github("url del paquete")
library("nombre del paquete")
suma.dos.numeros(2, 2)
suma.dos.numeros(2, 5)
?suma.dos.numeros
remove.packages("nombre del paquete")</code>

que instale tu paquete, ejecute lo que me interesa y lo elimine después.

Ejercicio

Crea una función que admita como argumento dos cadenas de texto y compruebe si la una es un anagrama de la otra.

Ejercicio

Crea una función que dado la lista de nombres de ficheros tales como

a <- c("ventas_norte_20161225.txt", "propuestas_sur_20161211.csv")

cree un data.frame con las columnas tipo, zona y fecha con sus formatos correspondientes. La extensión del fichero puede ser cualquiera (pero siempre acaba en varias letras, una o más, precedidas de un punto).

Ejercicio

Baja datos en Excel de http://www.geoportalgasolineras.es/ y léelos en R. Puede que quieras exportarlos a CSV o investigar cómo leer Excel directamente a R. Limpia lo que tengas que limpiar y crea un diagrama de cajas: precios (del tipo de combustible que quieras) por comunidad autónoma.

Ejercicio

Usando los datos anteriores, haz un diagrama de barras mostrando el número de gasolineras de las tres marcas más populares y una cuarta con el resto.

Ejercicio

Construye a partir de la anterior una tabla que contenga las tres gasolineras más caras por provincia.

Ejercicio

Pinta la latitud y longitud de las gasolineras (con un diagrama de dispersión). Usa un filtro (sobre las coordenadas, no sobre la columna de CCAA) para excluir las de Canarias y repite el ejercicio.

Ejercicio

En una empresa de seguros, entran siniestros de acuerdo con una distribución de Poisson de parámetro 1000 (al mes). Cada siniestro le cuesta a la empresa una cantidad que es lognormal de parámetros mu = 3 y sigma = 3. Crea una función que calcule una simulación del coste mensual de los siniestros. Obtén una muestra grande y construye el histograma de la distribución de costes.

Ejercicio

Repite el ejercicio anterior para una empresa que vende cachivaches por internet. Las visitas son Poisson de parámetro 1000, el 1% de los clientes compra y, cuando compran, el importe es lognormal de parámetros mu = 3 y sigma = 3.

Ejercicio

En un país viven 47M de habitantes; de ellos, 23M pertenecen a la población activa. Se hace una encuesta y se extrae una muestra de 180000. De ellos, 90000 pertenecen a la población activa (trabajan o quieren trabajar, tengan o no empleo). Resulta que de ellos, 17019 dicen estar en el paro (tasa de paro del 18.91%). Calcula el histograma de los posibles resultados que se obtendrían al repetir la encuesta. Pista: supón que el 18.91% de los 23M son parados. Extrae muetras de 90000 de ellos y cuenta cuántos están en el paro. Sandrán porcentajes similares pero no exactamente iguales al 18.91. Mide esa dispersión, que debería ser (parecido a, en una aproximación burda) el error de la encuesta.

Ejercicio

Toma un texto largo en Español (p.e., el Quijote) y:

• Ponlo en minúsculas.
• Extrae sus palabras.
• Calcula la frecuencia de cada letra.
• Para cada palabra, calcula la frecuencia promedio de cada letra y crea un histograma.
• Calcula la frecuencia media de las letras de “asacd” y de “kkjazwu”.
• Compáralas con las frecuencias promedio (¿dónde caen en el histograma?).

¿Te das cuenta de que has creado un sistema que detecta la segunda palabra como no española?

Mejora el sistema anterior para detectar la no españolidad de asacd. Para cada palabra, crea una matriz que tenga como filas y como las columnas las letras más el espacio. Que la posición “fh” contenga la probabilidad de que detrás de una f haya una h. Que la primera letra de una palabra sea el espacio y la última, también. De manera que se pueda tener la probabilidad de que una palabra empiece/termine en una letra determinada. Modifica el ejercicio anterior para ver cómo asacd no parece muy española.

Ejercicio colaborativo

Vamos a crear entre todos un detector de tantos idiomas como alumnos hay en clase. Vamos a coordinarnos para asignar un idioma a cada uno, crear una cuenta en github, etc. y acabar montando un shiny con los resultados. Se busca coordinador del proyecto que se encargue de la gestión (creo que sé de alguien a quien se le daría muy bien esta tarea).