WORKSHOP 1

Sesion 1 Tendencias Centrales

Ejercicio1

recibos <- c(266.63,163.41,219.41,162.64,187.16,289.17,306.55,335.48,343.50,226.80,208.99,230.46)

#Media
media <-mean(recibos)
media

## [1] 245.0167

#mediana
mediana <-median(recibos)

#Moda
#En R no hay una funcion directa para la moda

#Rango
rango <- max(recibos)-min(recibos)
rango

## [1] 180.86

Varianza

#Varianza muestra
recibos1 <-recibos-media
recibos1

##  [1]  21.61333 -81.60667 -25.60667 -82.37667 -57.85667  44.15333  61.53333
##  [8]  90.46333  98.48333 -18.21667 -36.02667 -14.55667

recibos2 <-recibos1*recibos1
recibos2

##  [1]  467.1362 6659.6480  655.7014 6785.9152 3347.3939 1949.5168 3786.3511
##  [8] 8183.6147 9698.9669  331.8469 1297.9207  211.8965

recibos3 <-sum(recibos2)
recibos3

## [1] 43375.91

varianza_poblacional <- recibos3/12
varianza_poblacional

## [1] 3614.659

desviacion_estandar_poblacional <-sqrt(varianza_poblacional)
desviacion_estandar_poblacional

## [1] 60.12203

Sesion 2. Distribucion Normal Estandar

Problema 1

#a
a<-pnorm(600,1300,600)*100
a

## [1] 12.16725

#b
b<-(pnorm(1000,1300,600) - pnorm(1500,1300,600))*100
b

## [1] -32.20211

#c
c<-(1- pnorm(2200,1300,600))*100
c

## [1] 6.68072

Problema 2

#variables
m=18.7
ds=5

p <- pnorm(21,m,ds)*100
p

## [1] 67.72419

d<-(1-pnorm(21,m,ds))*100
d

## [1] 32.27581

Problema 3

#Apartado 1
a <-(1-pnorm(90,80,4))*1000
a

## [1] 6.209665

#Apartado 2
b<-(pnorm(70,80,4)-pnorm(85,80,4))*100
b

## [1] -88.81406

#Apartado 3
c<-(1-pnorm(100,80,4))*1000
c

## [1] 0.0002866516

#Apartado 4
d<-(1-pnorm(90,80,4))*1000
d

## [1] 6.209665

Sesion 3. Prueba de Hipotesis

Paso 1. Plantear Hipotesis

Paso 2. Nivel de Significancia

Paso 3. Zona de aceptacion/rechazo

Paso 4. Fucion pivotal

Paso 5. Conclusion

Ejercicio del mundo real

“Reto: Ejercicios del mundo real”

####3 Capítulo 3: Medidas de Tendencia Central y Dispersión.

3-84

¿Qué reacción tendría usted si un aficionado al fútbol americano le dijera lo siguiente? “Los Raiders de Rockland tienen un promedio de 3.6 yardas de recorrido por tierra. Como sólo necesitan 10 yardas para anotar y tienen cuatro oportunidades para lograrlo, la anotación es segura, siempre y cuando mantengan su forma de jugar por tierra”

RESPUESTA:La afirmación es incorrecta porque ignora completamente la variabilidad en yardas ganadas por carrera

3-86

A continuación, se tienen 3 partes del presupuesto de defensa de un año, a cada una de éstas se le asignó, por parte del Congreso mexicano, la misma cantidad de financiamiento:

* Salario de oficiales (total).

* Mantenimiento de la flota aérea.

* Adquisiciones de alimentos (total).

Tomando en cuenta la distribución de posibles resultados para los gastos reales en cada una de éstas áreas, haga corresponder cada sección a una de las curvas de la siguiente figura, fundamente su respuesta.

####Respuesta: Salarios de funcionarios: A; mantenimiento de flota: C; adquisiciones de alimentos: B.

3-92

El 30 de junio de 1992, la capitalización de nueve mercados de valores del Pacífico y Asia fue:

País	Capitalización (en miles de millones de dólares)
Filipinas	17
Indonesia	21
Tailandia	44
Singapur	50
Malasia	79
Corea del Sur	86
Taiwan	140
Hong Kong	178
Australia	203

a) Encuentre la media aritmética de los datos.

b) Encuentre la mediana de los datos.

c) Encuentre la moda de los datos.

d) ¿Cuál es la mejor medida de la tendencia central del conjunto de datos?

e) Encuentre la desviación estándar de los datos. (La población completa está incluida en ellos.)

#####Respuesta

capitalizacion <- c(17,21,44,50,79,86,140,178,203)

#a
media<-mean (capitalizacion)
mean

## function (x, ...) 
## UseMethod("mean")
## <bytecode: 0x000001e9363a8b80>
## <environment: namespace:base>

#b
mediana<-median(capitalizacion)
mediana

## [1] 79

#c
#no hay moda en R

#d
histograma <-hist(capitalizacion)

histograma

## $breaks
## [1]   0  50 100 150 200 250
## 
## $counts
## [1] 4 2 1 1 1
## 
## $density
## [1] 0.008888889 0.004444444 0.002222222 0.002222222 0.002222222
## 
## $mids
## [1]  25  75 125 175 225
## 
## $xname
## [1] "capitalizacion"
## 
## $equidist
## [1] TRUE
## 
## attr(,"class")
## [1] "histogram"

#Como la distribucion esta sesgada a la derecha, la mejor media tendencia central es la mediana

#e 
#e
capitalizacion2 <- capitalizacion-media
capitalizacion2

## [1] -73.888889 -69.888889 -46.888889 -40.888889 -11.888889  -4.888889  49.111111
## [8]  87.111111 112.111111

capitalizacion3 <- capitalizacion2*capitalizacion2
capitalizacion3

## [1]  5459.56790  4884.45679  2198.56790  1671.90123   141.34568    23.90123
## [7]  2411.90123  7588.34568 12568.90123

capitalizacion4 <- sum(capitalizacion3)
capitalizacion4

## [1] 36948.89

varianza_poblacional_capitalizacion <- capitalizacion4/9
desviacion_estandar_poblacional_capitalizacion <- sqrt(varianza_poblacional_capitalizacion)
desviacion_estandar_poblacional_capitalizacion

## [1] 64.07365