Curso_R: Un Curso Amigable Para R

#' Breve descripción física y sentimental de un grupo de amigos
#'
#' La base de datos contiene información de 6 amigos incluyendo su físico
#' e información sentimental.
#'
#' @format Un tibble con 6 filas y 6 variables agrupadas en 3 columnas:
#'
#' \describe{
#'   \item{nombre}{nombre de los amigos}
#'   \item{fisico}{edad, altura y masa en forma de lista}
#'   \item{sentimental}{estado civil e información de hijos(TRUE ó FALSE)}
#' }
"amigos"


#' Lista con datos erróneos de la familia de Carlos
#'
#' La lista contiene información mal redactada de la familia de un
#' personaje ficticio llamado carlos.
#'
#' @format Una lista que contiene 3 listas (grupos) cada una con las tres mismas variables
#' con inofrmación de la familia de carlos:
#'
#' \describe{
#'   \item{Padres}{lista con variables: relacion, nombre y edad}
#'   \item{Hijos}{lista con variables: relacion, nombre y edad}
#'   \item{Hermanos}{lista con variables: relacion, nombre y edad}
#' }
"carlos_fam"


#' Lista con datos precisos de la familia de Carlos
#'
#' La lista contiene información correcta de la familia de un
#' personaje ficticio llamado carlos.
#'
#' @format Una lista que contiene 3 listas (grupos) cada una con las tres mismas variables
#' con inofrmación de la familia de carlos:
#'
#' \describe{
#'   \item{Padres}{lista con variables: relacion, nombre y edad}
#'   \item{Hijos}{lista con variables: relacion, nombre y edad}
#'   \item{Hermanos}{lista con variables: relacion, nombre y edad}
#' }
"carlos_fam_g"


#' Diseños tabulares traducido
#'
#' Conjuntos de datos que demuestran múltiples formas de diseñar
#' los mismos datos tabulares.
#'
#' @format
#'
#' \describe{
#'   \item{País}{Paises con reportes de tuberculosis}
#'   \item{Año}{año de reporteCur}
#'   \item{Casos}{número de casos del pais para detrminado año}
#'   \item{Población}{población del pais para detrminado año}
#'   \item{Tasa}{casos dividido entre población}
#' }
#'
#'
#' Los datos son un subconjunto de los datos contenidos en el Informe Mundial
#' sobre Tuberculosis de la Organización Mundial de la Salud.
#'
#'
#' @details
#' datos_2, datos_3, datos_4_a, datos_4_b muestran el número de casos
#' de Tuberculosis (TB) documentados por la Organización Mundial de la Salud
#' en Afganistán, Brasil y China entre 1999 y 2000. Los datos contienen valores
#' asociados con cuatro variables (país, año,casos y población), pero cada tabla
#' organiza los valores en un diseño diferente.
#'
#' @source \url{http://www.who.int/tb/country/data/download/en/}
#'
#' Datos originales en R obtenidos en DSR::table1
#'
#'
#' @aliases datos_3 datos_4_a datos_4_b
#'
"datos_2"


#' Datos destinados para usar con **_join()
#'
#' Conjuntos de datos para unir utilizando funciones **_join() del
#' tidyverse.
#'
#' @format Dos tibble con una variable cada uno:
#'
#' \describe{
#'   \item{ID}{identificador}
#'   \item{x1}{variable 1}
#'   \item{x1}{variable 2}
#' }
#'
#' @aliases Datos_b
#'
"Datos_a"


#' Vectores de 3 clases para ejercicios
#'
#' Vectores cortos de la misma longitud (15) de 3 distintas clases
#' para crear data.frame y otros objetos.
#'
#' @format Tres vectores separados:
#'
#' \describe{
#'   \item{letras}{contiene letras del abecedario de la a a la o}
#'   \item{logicos}{contiene valores logicos}
#'   \item{numeros}{contiene una secuencia de nuemors del 1 al 100}
#' }
#'
#' @aliases logicos numeros
#'
"letras"


#' Subconjuntos de pruebas de carretera de automóvil de motor trend
#'
#' Los datos se extrajeron de la revista Motor Trend US de 1974 y
#' comprenden el consumo de combustible y 10 aspectos del diseño y
#' rendimiento de automóviles para 32 automóviles (modelos 1973-74).
#'
#' @format
#'
#' \describe{
#'   \item{cyl}{número de cilindros}
#'   \item{hp}{potencia bruta}
#'   \item{wt}{peso}
#'   \item{am}{transmisión}
#'   \item{carb}{número de carburadores}
#' }
#'
#' Los datos son un subconjunto de mtcars
#'
#'
#' @source Henderson and Velleman (1981), Building
#' multiple regression models interactively. Biometrics, 37, 391–411.
#'
#' Datos originales en R obtenidos en datasets::mtcars
#'
#' @aliases mtcars_2 mtcars_3
#'
"mtcars_1"


#' lista con distintos tipos de objetos
#'
#' lista con 4 objetos, un vector, una matriz, un dataframe y un tibble
#'
#' @format
#'
#' \describe{
#'   \item{vector}{vector con números del 1 al 10}
#'   \item{matriz}{matriz 5X5 de los números del 1 al 25}
#'   \item{dataframe}{Primeras 10 observaciones de base de datos Starwars}
#'   \item{tible}{mtcars_3 convertido a objeto tibble}
#' }
#'
#' La lista contiene dos objetos creados recursivamente y 2  objetos modificados
#' especialmente para este paquete como lo son Starwars y mtcars_3.
#'
#' @details
#' Datos en R obtenidos en CursoR::Starwars , CursoR::Starwars. Para una
#' descripción detallada consultelos individualmente
#'
#'
"my_lista"


#' Personajes de Starwars
#'
#' Estos datos provienen de SWAPI, la API de Star Wars, \url{http://swapi.dev/}
#'
#' @format Un dataframe modificado con 87 filas y 11 variables:
#'
#' \describe{
#'   \item{name}{nombre del personaje}
#'   \item{height}{altura (cm)}
#'   \item{mass}{masa (kg)}
#'   \item{hair_color}{color de cabello}
#'   \item{skin_color}{color de piel}
#'   \item{eye_color}{color de ojos}
#'   \item{birth_year}{año de nacimiento (Antes de la batalla de Yavin)}
#'   \item{sex}{el sexo biológico del personaje, es decir, masculino, femenino, hermafrodita o ninguno (como en el caso de los droides)}
#'   \item{gender}{el rol de género o la identidad de género del personaje según lo determinado por su personalidad o la forma en que fueron programados (como en el caso de los droides)}
#'   \item{homeworld}{nombre del mundo natal}
#'   \item{species}{nombre de la especie}
#' }
#'
#' Los datos son un subconjunto de los datos starwars provenientes del paquete dplyr.
#'
#' @source \url{http://swapi.dev/}
#'
#' Datos originales en R obtenidos en dplyr::starwars
#'
"Starwars"


#' Datos de TB de la Organización Mundial de la Salud
#'
#' Un subconjunto de datos del Informe Mundial de Tuberculosis de
#' la Organización Mundial de la Salud.
#'
#' @format Un conjunto de datos con 7240 observaciones y 60 variables.
#'
#' \describe{
#'   \item{country}{Paises con reportes de tuberculosis}
#'   \item{iso2}{Código de país de dos letras de la Organización Internacional de Normalización (ISO)}
#'   \item{iso3}{Código de país de tres letras de la Organización Internacional de Normalización (ISO)}
#'   \item{new_sp_m014 - new_rel_f65}{Recuentos de nuevos casos de TB registrados por grupo. Los nombres de columna codifican tres variables que describen el grupo}
#' }
#'
#' @details
#' Los datos utilizan los códigos originales proporcionados por la Organización
#' Mundial de la Salud. Los nombres de columna para las columnas cinco a 60 se
#' crean combinando new_ a un código para el método de diagnóstico (rel = recaída,
#' sn = frotis pulmonar negativo, sp = frotis pulmonar positivo, ep = extrapulmonar)
#' a un código de género (f = hembra , m = masculino) a un código para el grupo
#' de edad (014 = 0-14 años de edad, 1524 = 15-24 años de edad, 2534 = 25 a 34
#' años de edad, 3544 = 35 a 44 años de edad, 4554 = 45 a 54 años, 5564 = 55 a
#' 64 años, 65 = 65 años o más).
#'
#' @source \url{http://www.who.int/tb/country/data/download/en/}
#'
#' Datos originales en R obtenidos en DSR::who
#'
"Tuberculosis"


#' Datos sobre Pokémon
#'
#' Los datos fueron obtenidos desde Kaggle y la Pokémon Database.
#' El dataset fue propuesto, traducido y editado por Gonzalo Fichero para
#' datos de miércoles semana 14 y se adapto al paquete.El dataset contiene
#' datos sobre las características de 800 pokémon.
#'
#'
#' @format Conjunto de información de 800 pokémon
#'
#' \describe{
#'   \item{id}{ID de cada pokémon (numérica)}
#'   \item{nombre}{Nombre en español (caracter)}
#'   \item{tipo}{Tipo de pokémon (caracter)}
#'   \item{tipo_2}{Algunos pokémon son de dos tipos. Para el resto, esta variable aparece como NA (caracter)}
#'   \item{ataque}{Daño en ataques normales (numérica)}
#'   \item{defensa}{Resistencia al daño ante ataques normales (numérica)}
#'   \item{velocidad}{Determina qué pokémon ataca primero en cada ronda (numérica)}
#'   \item{puntos_vida}{Cantidad de daño que puede resistir (numérica)}
#' }
#'
#'
#' @source \url{https://github.com/cienciadedatos/datos-de-miercoles/tree/master/datos/2019/2019-07-10}
#'
#' @aliases pokemon_2
#'
"pokemon"


#' Datos de polígono para estados de USA
#'
#'
#' Este conjunto de datos contiene estadísticas sobre arrestos por cada 100,000
#' residentes por asalto, asesinato y violación en cada uno de los 50 estados
#' de EE. UU. En 1973. También se da el porcentaje de la población que
#' vive en áreas urbanas y se proporciona información de polígono para
#' gráfico.
#'
#' @format Conjunto de información de homicidios en Colombia año 2013
#'
#' \describe{
#'   \item{region}{nombre del estado}
#'   \item{murder}{Detenciones por asesinato (por cada 100,000)}
#'   \item{Assault}{Detenciones de asalto (por 100,000)}
#'   \item{UrbanPop}{porcentaje de población urbana}
#'   \item{Rape}{Detenciones por violación (por 100,00)}
#'   \item{long}{valores de longitud para polígono}
#'   \item{lat}{valores de latitud para polígono}
#'   \item{group}{código indicativo de departamento}
#'   \item{order}{orden de las lineas del poligono por grupo}
#'   \item{subregion}{subregion}
#' }
#'
#'
#' @source
#'
#' Datos originales en R obtenidos en datasets::USArrests y ggplot2::map_data("state")
#'
"USArrests"


#' Datos de polígono para departamentos de Colombia
#'
#'
#' Los datos fueron obtenidos de dos paquetes `colmaps` y `homicidios` de
#' Daniel Moreno, contiene datos de homicidios en colombia del año
#' 2013 para cada departamento incluyendo su población para la fecha.
#'
#' @format Conjunto de información de homicidios en Colombia año 2013
#'
#' \describe{
#'   \item{long}{valores de longitud para polígono}
#'   \item{lat}{valores de latitud para polígono}
#'   \item{order}{orden de las lineas del poligono por grupo}
#'   \item{hole}{TRUE:hueco; FALSE: no hueco}
#'   \item{piece}{código de pieza en el dataset}
#'   \item{group}{código indicativo de departamento}
#'   \item{id}{id de departamento}
#'   \item{depto}{nombre del departamento}
#'   \item{lab_long}{valor de longitud para etiqueta de departamento}
#'   \item{lab_lat}{valor de latitud para etiqueta de departamento}
#'   \item{poblacion}{población de cada departamento en 2013}
#'   \item{homicidios}{número de homicidios en 2013 para cada departamento}
#'   \item{tasa}{número de homicidios por cada 100.000 habitantes}
#' }
#'
#'
#' @source \url{https://github.com/nebulae-co/colmaps}
#' \url{https://github.com/nebulae-co/homicidios}
#'
#' Datos originales en R obtenidos en colmaps::departamentos y homicidios::homicidios
#'
#'
"departamentos"


#' Resultados de la liga inglesa 1888-2017
#'
#' Todos los resultados de los partidos de fútbol inglés en los 4 niveles superiores
#' desde la temporada 1888/89 hasta la temporada 2016/17
#'
#' @format Un marco de datos con 196076 filas y 12 variables:
#' \describe{
#'   \item{Date}{Fecha de coincidencia}
#'   \item{Season}{Temporada de partido - se refiere al año de inicio}
#'   \item{home}{Equipo local}
#'   \item{visitor}{Equipo visitante}
#'   \item{FT}{Resultado a tiempo completo}
#'   \item{hgoal}{Goles marcados por el equipo local}
#'   \item{vgoal}{Goles marcados por el equipo visitante}
#'   \item{division}{División: 1,2,3,4 o 3a (Viejo 3-Norte) o 3b (Viejo 3-Sur)}
#'   \item{tier}{Nivel de la pirámide de fútbol: 1,2,3,4}
#'   \item{totgoal}{Total de goles en el juego}
#'   \item{goaldif}{Diferencia de goles en los objetivos de inicio del juego - objetivos de visitante}
#'   \item{result}{Resultado: H-Home Win, A-Away Win, D-Draw}
#' }
#'
#'
#' @source \url{https://github.com/jalapic/engsoccerdata}
#'
#' Datos originales en R obtenidos en engsoccerdata::england
#'
#'
"england"


#' Datos sobre Pokémon
#'
#' Los datos fueron obtenidos desde Kaggle y la Pokémon Database.
#' El dataset fue propuesto, traducido y editado por Gonzalo Fichero para
#' datos de miércoles semana 14 y se adapto al paquete.El dataset contiene
#' datos sobre las características de 800 pokémon.
#'
#'
#' @format Un marco de datos con 2443 filas y 3 variables:
#'
#' \describe{
#'   \item{Temporada}{Año en el que se llevo a cabo la competición 1888-2017}
#'   \item{Equipo}{Nombre del los equipos pertenecientes a la primera división}
#'   \item{Puntos}{Puntos logrados por el respectivo equipo en esa temporada de futbol}
#' }
#'
#' Datos obtenidos a partir de engsoccerdata::england
#'
#'
"Pts_temporada"