prop.test(x=166, n=947, conf.level=0.90)$conf.int
## [1] 0.1553981 0.1970807
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.9
n <- 947
x <- 166
alpha<-0.1
p <- x / n
p
## [1] 0.1752904
c<-qnorm(1-alpha/2)
SE <- sqrt(p*(1-p)/n)
SE
## [1] 0.01235534
l_inf <- p - c*SE
l_sup <- p + c*SE
l_inf;l_sup
## [1] 0.1549677
## [1] 0.1956131
Con una confianza del \(90\%\) la proporción de individuos con antecedentes de abuso sexual y maltrato físico para la proporci6n de la población está entre \(15,49%\) y \(19,56%\)…..
n = 86
alpha = 0.01
p = 0.12
p
## [1] 0.12
c = qnorm(1-alpha/2)
c
## [1] 2.575829
SE = sqrt(p*(1-p)/n)
SE
## [1] 0.0350415
l_inf = p - c*SE
l_sup = p + c*SE
l_inf;l_sup
## [1] 0.02973907
## [1] 0.2102609
Con una confianza del \(99\%\) la proporción de individuos con antecedentes de estres que no tenfan faetores de riesgo médico u obstétrico para la proporci6n de la población está entre …..\(3%\) y \(21%\)
1.En un estudio de los tiempos de circulación sanguínea en el miocardio, se obtuvieron los tiempos de circulación aparente en una muestra de 30. pacientes con enfermedad arterial coronaria. Se encontró que la variancia de la muestra es de 1.03. Construya interval os de confianza de \(99\%\) para \(s^{2}\). ”
n <- 30 #
grados_libertad <- n - 1
alpha<-0.01
s2 <- 1.03
l_inf<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(1-alpha/2, df=grados_libertad)
l_sup<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(alpha/2, df=grados_libertad)
l_inf;l_sup
## [1] 0.5707394
## [1] 2.276477
Con una confianza del \(99\%\) la varianza de individuos con: \(0.57\) y \(2,28\)
datos <- c(15.6, 14.8, 14.4, 16.6, 13.8, 14.0, 17.3,
17.4, 18.6, 16.2,14.7,15.7, 16.4, 13.9, 14.8, 17.5)
n <- 16
grados_libertad <- n - 1
alpha<-0.05
s2 <- var(datos)
l_inf<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(1-alpha/2, df=grados_libertad)
l_sup<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(alpha/2, df=grados_libertad)
l_inf;l_sup
## [1] 1.189388
## [1] 5.220961
Con una confianza del \(95\%\) la varianza de individuos con: \(1.19\) y \(5.22\)
n=696
p_obs=0.63
p_obs
## [1] 0.63
p=0.60
alpha=0.05
SE <- sqrt(p*(1-p)/n)
SE
## [1] 0.01856953
Z <- (p_obs - p) / sqrt(p*(1-p)/n)
Z
## [1] 1.615549
Z_critico <- qnorm(alpha)
Z_critico
## [1] -1.644854
H0 = Menos del 60% de los individuos se retiran para cuidar a sus hijos H1 = Mas del 60% de los individuos se retiran para cuidar a sus hijos
R/: Nuestro critico sería de 1.64, como nuestro z es de 1.61 se acpta la hipotesis nula como la correcta.