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### TALLER FUNDAMENTOS DE R                                                  ###
### EJERCICIO 2.1: Funciones y Argumentos                                    ###
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### Center for Conservation and Sustainable Development                      ###
### Missouri Botanical Garden                                                ###
### Sitio en la red: rbasicsworkshop.weebly.com                              ###
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## OBJETIVO:
## poner en práctica los conceptos de 'función' y 'argumento', y aprender
## algunas funciones básicas de R.

# El siguiente código repite "su nombre" 10 veces
rep(x="su nombre", times=10) 

## TAREA 1. Escriba la linea de código anterior sin nombres de argumentos.
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 2. Escriba la linea de código anterior cambiando el orden de argumentos.
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 3. Remplace "su nombre" por otro texto, y re-escriba el código para que
## ese texto se repita diezmil veces.
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

# El siguiente código repite "su nombre" y "el nombre de un amigo" 10 veces
rep(x=c("su nombre", "el nombre de un amigo"), times=10) 

## TAREA 4. ¿Cuántas funciones tiene la linea de código arriba? ¿Cuáles son?
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 5. Re-escriba el código arriba de forma que "su nombre" se repita diez
## veces ANTES de que "el nombre de un amigo" se repita diez veces. Estudie en la
## página de ayuda para la función *rep* el argumento *each*.
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 6. Re-escriba el código arriba para repetir "su nombre" diez veces, y
## después repetir "el nombre de un amigo" seis veces. 
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 7. ¿Cuántas funciones usó en el la respuesta de la TAREA 6, y cuántas
## veces usó cada función?
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:


# Una serie de bases de datos están incluidas en la instalación de R. Para ver
# estas bases de datos puede utilizar la función *data*:
data()

# La función *data* también sirve para leer las bases de datos, por ejemplo, el
# siguiente código lee datos sobre el crecimiento de Pinus taeda (Loblolly pines):
data("Loblolly")

# La función ayuda puede utilizarse para obtener información sobre las bases de
# datos incluidas con la instalación de R:
help("Loblolly")

## TAREA 8. ¿Cuál es el argumento de la función *help* que se omite en el código
## anterior y que toma el valor "Loblolly"?
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

# La función *attach* hace que los nombres de las variables en la base de datos
# "Loblolly" fácilmente asequibles:
attach(Loblolly)

# La función *plot* se puede utilizar para elaborar varios tipos de gráficos:
plot(age, height)


## TAREA 9. Re-escriba el código anterior usando los nombres de los argumentos
## explícitamente. 
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 10. Re-escriba el código anterior utilizando el argumento "col" para
## cambiar el color de los símbolos (e.g. col="red"). Para ver los colores
## disponibles puede utilizar la función *colours* de esta manera:
colours()
## También puede encontrar una lista parcial de colores en la siguiente página
## bajo "QUICK REFERENCES" en la sección "REsources" de página del R Basics
## Workshop: http://rbasicsworkshop.weebly.com/resources.html 
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 11. Modifique el código anterior usando el argumento *xlab* y *ylab*
## para especificar el nombre de los ejes. 
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 12. ¿Qué hace el siguiente código? (¿Qué hace la función *lm*?)
lm(height ~ age)
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 13. ¿Qué hace el siguiente código? 
summary(lm(height ~ age))
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

# El siguiente código crea una gráfica utilizando la función *plot*, y luego
# usa la función *abline* para añadir a la gráfica una linea de regresión:
plot(age, height, pch=21, col="grey60", xlab="Edad (años)", 
  ylab="Altura (pies)")
abline(lm(height ~ age), lwd=2, col="black")

## TAREA 14. ¿Cuántas funciones se utilizan en el siguiente código?
plot(rnorm(100, 3, 2),  rpois(100, runif(1)), pch=16, col="lightblue", 
  xlab="Valores obtenidos de una distribución normal",
  ylab="Valores obtenidos de una distribución de Poisson")
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 15. ¿Cuántos argumentos de la función *plot* se utilizaron en el
## código anterior?
## ESCRIBA SU RESPUESTA AQUÍ:

## TAREA 16. Describa en palabras lo que el código anterior hace: 
# Paso 1: obtiene cien valores aleatorios de una distribución normal
#         con media igual a tres y desviación estandar igual a dos.
## ESCRIBA EL RESTO DE SU RESPUESTA AQUÍ:
# Paso 2: 
# Paso 3: 
# ...


















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### RESPUESTAS #################################################################
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## TAREA 1. 
rep("su nombre", 10) 


## TAREA 2. 
rep(times=10, x="su nombre")


## TAREA 3. 
rep(times=10, x="Juan")


## TAREA 4. 
# 2 function, rep and c


## TAKS 5. 
rep(x=c("Sebas", "Ivan"), time=10) 


## TAREA 6. 
rep(x=c("Sebas", "Ivan"), time=c(10,6)) 


## TAREA 7. 
# 3 veces, *rep* una vez y *c* dos veces


## TAREA 8. 
# El nombre es *topic*: help(topic="cars") 


## TAREA 9. 
plot(x=age, y=height)


## TAREA 10.
plot(x=age, y=height, col="forestgreen")


## TAREA 11. 
plot(x=age, y=height, col="forestgreen", xlab="Edad (años)", 
  ylab="Altura (pies)")


## TAREA 12. 
# La función *lm* ajusta un modelo de regresión lineal a los datos. 


## TAREA 13. 
# Crea un resumen de los resultados de la regresión lineal de altura
# como función de edad


## TAREA 14.
# Cuatro funciones: *plot*, *rnorm*, *rpois*, y *runif*. 


## TAREA 15.
# Seis arumentos.


## TAREA 16.
# Paso 1: Obtiene cien valores aleatorios de una distribución normal
#         con media igual a tres y desviación estandar igual a dos.
# Paso 2: Obtiene un valor aleatorio de la distribución uniforme entre cero y uno.
# Paso 3: Obtiene cien valores aleatorios de una disribución Poisson, usando el 
#         valor aleatorio generado en el Paso 2 para definir el valor del argumento
#         *lambda* de la función *rpois*. Este argumento *lambda* es la media y, a
#         la vez, la varianza de la distribución de Poisson. Recuerde que en la
#         distribución Poisson la media es igual a la varianza. 
# Paso 4: Haga una gráfica que relacione los cien valores aleatorios obtenidos de la
          distribución normal en el Paso 1 con los cien valores aleatorios obtenidos de la
          distribución Poisson en el Paso 2.