Construir combinaciones de conjuntos de datos de personas y de nombres de compañías.
A partir de conjuntos datos (valores individuales) realizar combinaciones para conocer el número de las mismas y el acomodo de los valores para su interpretación en términos de probabilidad.
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Identificar fórmula de factorial
Identificar fórmula de combinaciones
Determinar probabilidades a partir del espacio muestral de las combinaciones
Encontrar probabilidad con base en frecuencia o contabilizar eventos específicos del espacio muestral
Interpretar el caso
Se van a utilizar funciones de la librería “gtools” por lo que se necesario instalarla previamente: install.packages(“gtools”).
Esta librería permitirá hacer combinaciones y permutaciones.
# install.packages("gtools")
library(gtools)
Para hacer combinaciones es necesario identificar la importancia del valor factorial de un número
El factorial de un número es el producto de \(n\) por todos los naturales menores que el y se representa con el \(!n\), entonces \(n!=n\times(n-1)...\times 1\).
La notación ! significa factorial; por ejemplo, 5 factorial es 5! = (5)(4)(3)(2)(1) = 120. [@anderson2008] .
La función factorial es una fórmula matemática representada por el signo de exclamación \(!\). En la fórmula Factorial se deben multiplicar todos los números enteros y positivos que hay entre el número que aparece en la fórmula y el número \(1\). [@walpole2012].
Ejemplo: hallar el factorial de 6 o se sea \(6!=6\times5\times4\times3\times2\times1=720\)
La regla de conteo de combinaciones permite contar el número de resultados experimentales cuando el experimento consiste en \(r\) objetos de un conjunto (usualmente mayor) de \(n\) objetos.
El número de combinaciones distintas de \(n\) objetos distintos que se pueden formar, tomando \(r\) de ellos a un tiempo. [@mendenhall2010].
\[ S=Cn\binom{n}{r} = \frac{n!}{(r!\cdot(n-r)!)}\\S \text{ es el espacio muestral y la cantidad de combinaciones} \\Cn \text{ es el número de combinaciones posibles}\\ \binom{n}{r} \text {es símbolo de combinar n elementos en grupos de r}\\ n \text{ es el total de elementos}\\ r \text{ es de cuantos en cuantos elementos se hacen grupos} \]
Se trata de hacer combinaciones con los nombres de cuatro personas: “Oscar”, “Paco”, “Paty”, “Laura” … … (otros nombres) en grupos de 2. Entonces \(n=4\), porque hay cuatro nombres o elementos y \(r=2\) porque se trata de agrupar de dos en dos.
¿Cuántas combinaciones deberá haber?
Oscar y Paco
Oscar y Paty
Oscar y Laura
Paco y Paty
… …
Paty y Laura
nombres <- c("Oscar", "Paco", "Paty", "Laura", "Rubén", "Luis", "Lucy", "Alberto", "Juan", "Dorian", "Samuel", "Diego", "Darío", "Jaime")
n <- length(nombres)
r <- 2 # ¿cómo agrupar?
Cn <- factorial(n) / (factorial(r) * factorial(n-r))
paste("Existen ", Cn , " posibles combinaciones del total de ", n , " nombres ", " en grupos de ", r ," en ", r)
## [1] "Existen 91 posibles combinaciones del total de 14 nombres en grupos de 2 en 2"
Se trata de hacer combinaciones con los nombres de seis equipos de fútbol: “Atlas”, “Guadalajara”, “Monterrey”, “América”, “Cruz Azul”, “Santos” en grupos de 3. Entonces \(n=9\), porque hay seis equipos o elementos y \(r=5\) porque se trata de agrupar de tres en tres.
¿Cuántas combinaciones deberá haber?
equipos <- c("Big Cola", "Coca Cola", "Fanta", "Microsoft", "Pepsi", "Sprite", "Takis", "Asus", "Sony", "Tesla")
n <- length(equipos)
r <- 5 # ¿cómo agrupar?
Cn <- factorial(n) / (factorial(r) * factorial(n-r))
paste("Existen ", Cn , " posibles combinaciones del total de ", n , " equipos ", " en grupos de ", r ," en ", r)
## [1] "Existen 252 posibles combinaciones del total de 10 equipos en grupos de 5 en 5"
Hacer combinaciones con nombres de personas
Si bien la fórmula de combinaciones indica el número de combinaciones posibles de un conjunto de elementos pero lo que se desea conocer es ¿cómo se forman las combinaciones o cómo se verían los grupos formados?.
Se utiliza la función combination().
Se utiliza la función combinations() y se requiere por lo menos tres atributos:
La cantidad de elementos n
Los grupos de cuanto en cuanto se forman r
y los elementos, o sea en este caso el vector v
Se muestran las posibles combinaciones de los nombres de personas. Las función combinations() ordena los valores alfabéticamente y luego construye las combinaciones.
nombres
## [1] "Oscar" "Paco" "Paty" "Laura" "Rubén" "Luis" "Lucy"
## [8] "Alberto" "Juan" "Dorian" "Samuel" "Diego" "Darío" "Jaime"
Cn.nombres <- combinations(n = length(nombres), r = 2, v = nombres)
Cn.nombres
## [,1] [,2]
## [1,] "Alberto" "Darío"
## [2,] "Alberto" "Diego"
## [3,] "Alberto" "Dorian"
## [4,] "Alberto" "Jaime"
## [5,] "Alberto" "Juan"
## [6,] "Alberto" "Laura"
## [7,] "Alberto" "Lucy"
## [8,] "Alberto" "Luis"
## [9,] "Alberto" "Oscar"
## [10,] "Alberto" "Paco"
## [11,] "Alberto" "Paty"
## [12,] "Alberto" "Rubén"
## [13,] "Alberto" "Samuel"
## [14,] "Darío" "Diego"
## [15,] "Darío" "Dorian"
## [16,] "Darío" "Jaime"
## [17,] "Darío" "Juan"
## [18,] "Darío" "Laura"
## [19,] "Darío" "Lucy"
## [20,] "Darío" "Luis"
## [21,] "Darío" "Oscar"
## [22,] "Darío" "Paco"
## [23,] "Darío" "Paty"
## [24,] "Darío" "Rubén"
## [25,] "Darío" "Samuel"
## [26,] "Diego" "Dorian"
## [27,] "Diego" "Jaime"
## [28,] "Diego" "Juan"
## [29,] "Diego" "Laura"
## [30,] "Diego" "Lucy"
## [31,] "Diego" "Luis"
## [32,] "Diego" "Oscar"
## [33,] "Diego" "Paco"
## [34,] "Diego" "Paty"
## [35,] "Diego" "Rubén"
## [36,] "Diego" "Samuel"
## [37,] "Dorian" "Jaime"
## [38,] "Dorian" "Juan"
## [39,] "Dorian" "Laura"
## [40,] "Dorian" "Lucy"
## [41,] "Dorian" "Luis"
## [42,] "Dorian" "Oscar"
## [43,] "Dorian" "Paco"
## [44,] "Dorian" "Paty"
## [45,] "Dorian" "Rubén"
## [46,] "Dorian" "Samuel"
## [47,] "Jaime" "Juan"
## [48,] "Jaime" "Laura"
## [49,] "Jaime" "Lucy"
## [50,] "Jaime" "Luis"
## [51,] "Jaime" "Oscar"
## [52,] "Jaime" "Paco"
## [53,] "Jaime" "Paty"
## [54,] "Jaime" "Rubén"
## [55,] "Jaime" "Samuel"
## [56,] "Juan" "Laura"
## [57,] "Juan" "Lucy"
## [58,] "Juan" "Luis"
## [59,] "Juan" "Oscar"
## [60,] "Juan" "Paco"
## [61,] "Juan" "Paty"
## [62,] "Juan" "Rubén"
## [63,] "Juan" "Samuel"
## [64,] "Laura" "Lucy"
## [65,] "Laura" "Luis"
## [66,] "Laura" "Oscar"
## [67,] "Laura" "Paco"
## [68,] "Laura" "Paty"
## [69,] "Laura" "Rubén"
## [70,] "Laura" "Samuel"
## [71,] "Lucy" "Luis"
## [72,] "Lucy" "Oscar"
## [73,] "Lucy" "Paco"
## [74,] "Lucy" "Paty"
## [75,] "Lucy" "Rubén"
## [76,] "Lucy" "Samuel"
## [77,] "Luis" "Oscar"
## [78,] "Luis" "Paco"
## [79,] "Luis" "Paty"
## [80,] "Luis" "Rubén"
## [81,] "Luis" "Samuel"
## [82,] "Oscar" "Paco"
## [83,] "Oscar" "Paty"
## [84,] "Oscar" "Rubén"
## [85,] "Oscar" "Samuel"
## [86,] "Paco" "Paty"
## [87,] "Paco" "Rubén"
## [88,] "Paco" "Samuel"
## [89,] "Paty" "Rubén"
## [90,] "Paty" "Samuel"
## [91,] "Rubén" "Samuel"
Se muestran las posibles combinaciones de los nombres de compañías.
equipos
## [1] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [7] "Takis" "Asus" "Sony" "Tesla"
Cn.equipos <- combinations(n = length(equipos), r = 5, v = equipos)
Cn.equipos
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft"
## [2,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi"
## [3,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sony"
## [4,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sprite"
## [5,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Takis"
## [6,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Tesla"
## [7,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi"
## [8,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony"
## [9,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite"
## [10,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Takis"
## [11,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Tesla"
## [12,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony"
## [13,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sprite"
## [14,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Takis"
## [15,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Tesla"
## [16,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Sony" "Sprite"
## [17,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Sony" "Takis"
## [18,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Sony" "Tesla"
## [19,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Sprite" "Takis"
## [20,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Sprite" "Tesla"
## [21,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Takis" "Tesla"
## [22,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi"
## [23,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony"
## [24,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite"
## [25,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Takis"
## [26,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Tesla"
## [27,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony"
## [28,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite"
## [29,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Takis"
## [30,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Tesla"
## [31,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite"
## [32,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Sony" "Takis"
## [33,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Sony" "Tesla"
## [34,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Sprite" "Takis"
## [35,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Sprite" "Tesla"
## [36,] "Asus" "Big Cola" "Fanta" "Takis" "Tesla"
## [37,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [38,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [39,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [40,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [41,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [42,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [43,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [44,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [45,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [46,] "Asus" "Big Cola" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [47,] "Asus" "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [48,] "Asus" "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [49,] "Asus" "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [50,] "Asus" "Big Cola" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [51,] "Asus" "Big Cola" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [52,] "Asus" "Big Cola" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [53,] "Asus" "Big Cola" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [54,] "Asus" "Big Cola" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [55,] "Asus" "Big Cola" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [56,] "Asus" "Big Cola" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [57,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi"
## [58,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony"
## [59,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite"
## [60,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Takis"
## [61,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Tesla"
## [62,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony"
## [63,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite"
## [64,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Takis"
## [65,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Tesla"
## [66,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite"
## [67,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Takis"
## [68,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Tesla"
## [69,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Sprite" "Takis"
## [70,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Sprite" "Tesla"
## [71,] "Asus" "Coca Cola" "Fanta" "Takis" "Tesla"
## [72,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [73,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [74,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [75,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [76,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [77,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [78,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [79,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [80,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [81,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [82,] "Asus" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [83,] "Asus" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [84,] "Asus" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [85,] "Asus" "Coca Cola" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [86,] "Asus" "Coca Cola" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [87,] "Asus" "Coca Cola" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [88,] "Asus" "Coca Cola" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [89,] "Asus" "Coca Cola" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [90,] "Asus" "Coca Cola" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [91,] "Asus" "Coca Cola" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [92,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [93,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [94,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [95,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [96,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [97,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [98,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [99,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [100,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [101,] "Asus" "Fanta" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [102,] "Asus" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [103,] "Asus" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [104,] "Asus" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [105,] "Asus" "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [106,] "Asus" "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [107,] "Asus" "Fanta" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [108,] "Asus" "Fanta" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [109,] "Asus" "Fanta" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [110,] "Asus" "Fanta" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [111,] "Asus" "Fanta" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [112,] "Asus" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [113,] "Asus" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [114,] "Asus" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [115,] "Asus" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [116,] "Asus" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [117,] "Asus" "Microsoft" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [118,] "Asus" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [119,] "Asus" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [120,] "Asus" "Microsoft" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [121,] "Asus" "Microsoft" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [122,] "Asus" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [123,] "Asus" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [124,] "Asus" "Pepsi" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [125,] "Asus" "Pepsi" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [126,] "Asus" "Sony" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [127,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi"
## [128,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony"
## [129,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite"
## [130,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Takis"
## [131,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Tesla"
## [132,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony"
## [133,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite"
## [134,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Takis"
## [135,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Tesla"
## [136,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite"
## [137,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Takis"
## [138,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Tesla"
## [139,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sprite" "Takis"
## [140,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Sprite" "Tesla"
## [141,] "Big Cola" "Coca Cola" "Fanta" "Takis" "Tesla"
## [142,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [143,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [144,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [145,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [146,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [147,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [148,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [149,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [150,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [151,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [152,] "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [153,] "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [154,] "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [155,] "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [156,] "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [157,] "Big Cola" "Coca Cola" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [158,] "Big Cola" "Coca Cola" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [159,] "Big Cola" "Coca Cola" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [160,] "Big Cola" "Coca Cola" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [161,] "Big Cola" "Coca Cola" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [162,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [163,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [164,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [165,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [166,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [167,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [168,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [169,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [170,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [171,] "Big Cola" "Fanta" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [172,] "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [173,] "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [174,] "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [175,] "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [176,] "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [177,] "Big Cola" "Fanta" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [178,] "Big Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [179,] "Big Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [180,] "Big Cola" "Fanta" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [181,] "Big Cola" "Fanta" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [182,] "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [183,] "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [184,] "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [185,] "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [186,] "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [187,] "Big Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [188,] "Big Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [189,] "Big Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [190,] "Big Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [191,] "Big Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [192,] "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [193,] "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [194,] "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [195,] "Big Cola" "Pepsi" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [196,] "Big Cola" "Sony" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [197,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [198,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [199,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [200,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [201,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [202,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [203,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [204,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [205,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [206,] "Coca Cola" "Fanta" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [207,] "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [208,] "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [209,] "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [210,] "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [211,] "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [212,] "Coca Cola" "Fanta" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [213,] "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [214,] "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [215,] "Coca Cola" "Fanta" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [216,] "Coca Cola" "Fanta" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [217,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [218,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [219,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [220,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [221,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [222,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [223,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [224,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [225,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [226,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [227,] "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [228,] "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [229,] "Coca Cola" "Pepsi" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [230,] "Coca Cola" "Pepsi" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [231,] "Coca Cola" "Sony" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [232,] "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [233,] "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [234,] "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [235,] "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [236,] "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [237,] "Fanta" "Microsoft" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [238,] "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [239,] "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [240,] "Fanta" "Microsoft" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [241,] "Fanta" "Microsoft" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [242,] "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [243,] "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [244,] "Fanta" "Pepsi" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [245,] "Fanta" "Pepsi" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [246,] "Fanta" "Sony" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [247,] "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [248,] "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [249,] "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [250,] "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [251,] "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Takis" "Tesla"
## [252,] "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis" "Tesla"
¿Para qué sirve encontrar el número de combinaciones y la forma en que se agrupan?
Eso sería el espacio muestral que ya construído éste, permite hacer interpretaciones en términos probabilísticos.
El resultado de las combinaciones permite construir un espacio muestral que ofrece la oportunidad de conocer en términos de probabilidad, la cantidad de ocasiones y lo que representa un evento conforme a todo el espacio muestral, es decir frecuencia y frecuencia porcentual.
¿En cuántas ocasiones aparece el nombre de Dorian en combinaciones de dos en dos?. Aparece trece ocasiones. ¿En cuántas ocasiones aparece el nombre de Oscar en las combinaciones de dos en dos?, Aparece trece ocasiones.
En las combinaciones de nombres de dos en dos, ¿en cuántas ocasiones existe Dorian y Samuel juntos o contiguos y en ese orden?. Se utiliza la función subset() para hacer filtros y responder a las preguntas.
La nominación [ , ] significa acceder al valor de un data frame por la primer columna y [ ,2] la segunda columna.
filtro <- subset(Cn.nombres, Cn.nombres[,1] == "Dorian" & Cn.nombres[,2] == "Samuel")
filtro
## [,1] [,2]
## [1,] "Dorian" "Samuel"
frecuencia <- nrow(filtro)
paste("Existen ", frecuencia, " ocasiones en que se encuentran Dorian y Samuel juntos en ese orden, de un total de ", nrow(Cn.nombres), " representan ", round(frecuencia / nrow(Cn.nombres) * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 1 ocasiones en que se encuentran Dorian y Samuel juntos en ese orden, de un total de 91 representan 1.1 %"
En las combinaciones de nombres de dos en dos, ¿en cuántas ocasiones existe Diego en la primer columna de todo el espacio muestral?
filtro <- subset(Cn.nombres, Cn.nombres[,1] == "Diego")
filtro
## [,1] [,2]
## [1,] "Diego" "Dorian"
## [2,] "Diego" "Jaime"
## [3,] "Diego" "Juan"
## [4,] "Diego" "Laura"
## [5,] "Diego" "Lucy"
## [6,] "Diego" "Luis"
## [7,] "Diego" "Oscar"
## [8,] "Diego" "Paco"
## [9,] "Diego" "Paty"
## [10,] "Diego" "Rubén"
## [11,] "Diego" "Samuel"
frecuencia <- nrow(filtro)
paste("Existen ", frecuencia, " ocasiones en que se encuentran Oscar en la primer columna , de un total de ", nrow(Cn.nombres), " representan ", round(frecuencia / nrow(Cn.nombres) * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 11 ocasiones en que se encuentran Oscar en la primer columna , de un total de 91 representan 12.09 %"
En cuántas ocasiones aparece en primera columna Diego y Jaime o Darío en segunda columna
filtro <- subset(Cn.nombres, Cn.nombres[,1] == "Diego" & (Cn.nombres[,2] == "Jaime" | Cn.nombres[,2] == "Darío"))
filtro
## [,1] [,2]
## [1,] "Diego" "Jaime"
frecuencia <- nrow(filtro)
paste("Existen ", frecuencia, " ocasiones en que se encuentran aparece en primera columna Diego y Jaime o Darío en segunda columna, de un total de ", nrow(Cn.nombres), " representan ", round(frecuencia / nrow(Cn.nombres) * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 1 ocasiones en que se encuentran aparece en primera columna Diego y Jaime o Darío en segunda columna, de un total de 91 representan 1.1 %"
En cuántas ocasiones aparece de manera contigua y en este orden los equipos de Big Cola y Pepsi en primera y segunda columna respectivamente.
filtro <- subset(Cn.equipos, (Cn.equipos[,1] == "Big Cola" & Cn.equipos[,2] == "Pepsi") | (Cn.equipos[,1] == "Pepsi" & Cn.equipos[,2] == "Big Cola") )
filtro
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [2,] "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [3,] "Big Cola" "Pepsi" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [4,] "Big Cola" "Pepsi" "Sprite" "Takis" "Tesla"
frecuencia <- nrow(filtro)
paste("Existen ", frecuencia, " ocasiones en las que Big Cola y Pepsi aparecen de manera continua y en este orden. De un total de ", nrow(Cn.equipos), " representan el", round(frecuencia / nrow(Cn.equipos) * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 4 ocasiones en las que Big Cola y Pepsi aparecen de manera continua y en este orden. De un total de 252 representan el 1.59 %"
En cuántas ocasiones aparece de manera contigua y en este orden los equipos de Sony y Takis en primera y segunda columna respectivamente.
filtro <- subset(Cn.equipos, (Cn.equipos[,1] == "Sony" & Cn.equipos[,2] == "Takis") | (Cn.equipos[,1] == "Takis" & Cn.equipos[,2] == "Sony") )
filtro
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
frecuencia <- nrow(filtro)
paste("Existen ", frecuencia, " ocasiones en las que Sony y Takis aparecen de manera continua y en este orden. De un total de ", nrow(Cn.equipos), " representan el", round(frecuencia / nrow(Cn.equipos) * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 0 ocasiones en las que Sony y Takis aparecen de manera continua y en este orden. De un total de 252 representan el 0 %"
¿En cuántas ocasiones aparece de manera contigua y en este orden los equipos de Coca Cola y Microsoft en cualquier columna uno y dos, dos y tres, tres y cuatro o cuatro y cinco?
filtro <- subset(Cn.equipos, (Cn.equipos[,1] == "Coca Cola" & Cn.equipos[,2] == "Microsoft") | (Cn.equipos[,2] == "Coca Cola" & Cn.equipos[,3] == "Microsoft") |(Cn.equipos[,3] == "Coca Cola" & Cn.equipos[,4] == "Microsoft") | (Cn.equipos[,4] == "Coca Cola" & Cn.equipos[,5] == "Microsoft"))
filtro
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi"
## [2,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony"
## [3,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite"
## [4,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Takis"
## [5,] "Asus" "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Tesla"
## [6,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [7,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [8,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [9,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [10,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [11,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [12,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [13,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [14,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [15,] "Asus" "Coca Cola" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [16,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony"
## [17,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite"
## [18,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis"
## [19,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Tesla"
## [20,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite"
## [21,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis"
## [22,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Tesla"
## [23,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis"
## [24,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Tesla"
## [25,] "Big Cola" "Coca Cola" "Microsoft" "Takis" "Tesla"
## [26,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Sprite"
## [27,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Takis"
## [28,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sony" "Tesla"
## [29,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Takis"
## [30,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Sprite" "Tesla"
## [31,] "Coca Cola" "Microsoft" "Pepsi" "Takis" "Tesla"
## [32,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Takis"
## [33,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Sprite" "Tesla"
## [34,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sony" "Takis" "Tesla"
## [35,] "Coca Cola" "Microsoft" "Sprite" "Takis" "Tesla"
frecuencia <- nrow(filtro)
paste("Existen ", frecuencia, " ocasiones en las que Coca Cola y Microsoft aparecen de manera continua y en este orden. De un total de ", nrow(Cn.equipos), " representan el", round(frecuencia / nrow(Cn.equipos) * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 35 ocasiones en las que Coca Cola y Microsoft aparecen de manera continua y en este orden. De un total de 252 representan el 13.89 %"