Ejercicio 1: Creación y Manipulación de Vectores

1. Crea un vector con los números del 1 al 20.
2. Encuentra la suma de todos los elementos del vector.
3. Calcula la media y la desviación estándar del vector.
4. Extrae los elementos del 5 al 10 y almacénalos en un nuevo vector.
5. Multiplica cada elemento del vector por 2 y guarda el resultado en un nuevo vector.

Ejercicio 2: Operaciones con Matrices

1. Crea una matriz de 3×3 con los números del 1 al 9.
2. Transpón la matriz.
3. Encuentra la suma de todos los elementos de la matriz.
4. Calcula la media de cada fila de la matriz.
5. Multiplica la matriz por un escalar (por ejemplo, 3).

Ejercicio 3: Listas

1. Crea una lista que contenga un vector con los números del 1 al 5, una cadena de texto, y una matriz de 2×2.
2. Accede al segundo elemento de la lista.
3. Añade un nuevo elemento a la lista que sea un data frame con dos columnas y tres filas.
4. Cambia el primer elemento de la lista por un vector de 6 a 10.

Ejercicio 4: Data Frames

1. Crea un data frame con tres columnas: nombre, edad y salario.
2. Agrega una nueva columna al data frame llamada «departamento».
3. Filtra las filas donde la edad es mayor de 30.
4. Ordena el data frame por la columna de salario en orden descendente.
5. Calcula la media del salario.

Ejercicio 5: Condicionales y Bucles

1. Escribe un bucle for que imprima los números del 1 al 10.
2. Usa un bucle while para sumar los números del 1 al 50.
3. Escribe una función que tome un número como argumento y devuelva «Par» si el número es par y «Impar» si es impar.
4. Utiliza un condicional if-else para verificar si una variable numérica es positiva, negativa o cero.

Ejercicio 6: Manipulación de Datos con dplyr

1. Carga el data frame mtcars que viene con R.
2. Selecciona las columnas mpg y hp del data frame.
3. Filtra las filas donde mpg es mayor de 20.
4. Ordena el data frame por la columna hp.
5. Crea una nueva columna que sea mpg dividido por hp.

Ejercicio 7: Visualización con ggplot2

1. Crea un gráfico de dispersión de mpg contra hp utilizando el data frame mtcars.
2. Agrega una línea de regresión al gráfico de dispersión.
3. Crea un gráfico de barras de la variable cyl en mtcars.
4. Personaliza el gráfico de barras agregando un título y etiquetas a los ejes.