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# Simulacion de una muestra artificial de 6 variables y 100 observaciones.
# Sirve para la practica de la asignatura de Estadistica Descriptiva y
# Analisis de Datos de 1º de Diplomatura en Estadistica.

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# Limpio el entorno de variables anteriores:
rm(list = ls())

# Fijo el tamaño de la muestra:
n <- 100

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# Simulo n valores de dos normales con medias y varianzas aleatorias:
# Una de las variables está relacionada linealmente con la otra.
pre1 <- 100
pre2 <- 20

m1 <- round(pre1*runif(1))
s1 <- round(pre2*runif(1)) 

pend <- (pre2*runif(1))
intercept <- (pre1*runif(1)) 

x4 <- rnorm(n,m1,s1)

# Simulo un 10% de outliers:
kk <- sample(1:n, n*(10/100), replace = T)

x4[kk]<- rnorm(length(kk),m1+30,10)

x5 <- pend*x4 + intercept + rnorm(n,0,(4*s1))

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# Simulo n valores de una exponencial con media L aleatoria:
L <- round(20*runif(1))
x6 <- rexp(n,(1/L))

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# Simulo n valores de tres variables categoricas.

# Con dos categorias:
kk <- rep(1:2,c(3,4))
x1 <- sample(kk,n,replace=T)
# table(x1)/n

# Con cuatro categorias:
kk <- rep(1:4,c(3,2,5,1))
x2 <- sample(kk,n,replace=T)
# table(x2)/n

# Con cinco categorias:
kk <- rep(1:5,c(3,4,5,6,2))
x3 <- sample(kk,n,replace=T)
# table(x3)/n

# Alternativas .............
# x <- runif(n)
#x1 <- NULL
# x1[x<0.5]<-1
# x1[x>=0.5]<-2
# ..........................
# x2 <- rpois(n,3)
# x2[x2>=4] <- 4  
# x2[x2==0] <- 1
# ..........................

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# Lo pongo todo en una sola matriz para grabar despues los datos:
m <- cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6)

# El fichero de salida se llama "datos.txt". 
# El formato de salida esta en ASCII:
write(t(m),"c:\\cursocIII\\datos.txt", ncolumns=6)

# NOTA: Los decimales van con punto. Para leer los datos con SPSS
# o Statgraphics hay que cambiar los puntos de los decimales
# por comas.