Primera prueba de evaluación continua

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title: "PEC1 Otoño 2020"

author: "UOC"

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fontsize: 12pt

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Las PECs se basarán en una base de datos obtenida a partir del repositorio de microdatos del
“Banco Mundial” en

https://microdata.worldbank.org/index.php/catalog/424/get-microdata



Contiene indicaciones, entre otros de



1. *City* = Nombre de la ciudad

2. *Country* = País

3. *Population2000* = Población de la ciudad en 2000.

4. *PM10Concentration1999* = “PM10 concentrations (micro gramos por cubic meter) in
residential areas of cities larger than 100,000”, en 1999

5. *Region* = Clasificación en región geográfica

6. *IncomeGroup* = Clasificación según nivel de ingresos del país.



Para importar los datos podemos usar la siguiente instrucción:



```{r}

dadesPM10<-read.table("AirPollution2000WB_UOC2.csv", header=TRUE,

sep=";",na.strings="NA",

fileEncoding = "UTF-8", quote = "\"",

colClasses=c(rep("character",4),rep("numeric",2),

rep("character",2)))

, ```



Os puede ser útil consultar el siguiente material:



1. Manuales 1 y 3 de R

2. Actividades Resueltas del Reto 1 (Estadística Descriptiva)



Hay que entregar la práctica en forma de fichero pdf (exportando el resultado final a pdf por
ejemplo) en esta misma tarea Moodle; no hace falta que la entreguéis en el registro de EC.



# NOMBRE: Guillem Grande Pla



# PAC1



Una vez importados los datos



## Pregunta 1. (25%) Encontrad los resúmenes numéricos y un histograma de la variable
PM10Concentration1999 y comentad el resultado.



summary(dadesPM10$PM10Concentration1999)

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.

6.0 24.0 38.0 51.1 71.0 359.0

hist(dadesPM10$PM10Concentration1999)