Teoría

Gasolina 1

Gasolina 2

Probabilidad de Girasoles

Porcentaje

1-pnorm = 0.001349898

1-pnorm(39,25.5,4.5)
## [1] 0.001349898

x

qnorm = 32.90184

qnorm(0.95,25.5,4.5)
## [1] 32.90184

Probabilidad de que una planta de girasol tenga un diámetro de base de más de 40 mm

dgirasol = .0478

dgirasol <- 1-pnorm(40,35,3)

Probabilidad de que ambas plantas tengan un diámetro de base de más de 40 mm

dmas40 = .23%

dmas40 <- dgirasol * dgirasol

¿Dentro de qué límites esperaría usted que se encuentren los diámetros de base, con probabilidad de .95?

lower_limit = 29.12

upper_limit = 40.87

z_lower <- qnorm(0.025) # Valor z correspondiente al percentil 02.5
z_upper <- qnorm(0.975) # Valor z correspondiente al percentil 97.5

lower_limit <- 35 + 3 * z_lower # Media - 3 * desviación estándar
upper_limit <- 35 + 3 * z_upper # Media + 3 * desviación estándar

¿Qué diámetro representa el 90avo percentil de la distribución de diámetros?

percentile_90 = 38.84

percentile_90 <- qnorm(0.9, 35, 3)
x <- 40
promedio <- 35
desviacion_estandar <- 3

Función de Densidad de probabilidad (Normal)

x_densidad <- seq(promedio-3*desviacion_estandar,promedio+3*desviacion_estandar,length=1000)
y_densidad <- dnorm(x_densidad,promedio,desviacion_estandar)
plot( x_densidad, y_densidad, type="l",lty=1, xlab="x",ylab="f(x)",main="Función de Densidad de probabilidad (Normal)",col="coral3")

Funcion de Distribución de Probabilidad (Normal)

x_distribucion <- seq(promedio-3*desviacion_estandar,promedio+3*desviacion_estandar,length=1000)
y_distribucion <- pnorm(x_densidad,promedio,desviacion_estandar)
plot(x_distribucion, y_distribucion, type="l", lty=1, xlab="x", ylab="f(x)", main="Funcion de Distribución de Probabilidad (Normal)", col="coral3")

Shiny App 1

Shiny applications not supported in static R Markdown documents

Shiny App 2

Shiny applications not supported in static R Markdown documents
---
title: <span style ="color:#FF7256"> "Actividad 3-2 Diseñando un escenario viable para la empresa"
author: <span style ="color:black"> "Rogeiro Daniel Ramírez Garza"
date: <span style ="color:grey"> "2023-08-28"
output: 
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    toc: TRUE
    toc_float: TRUE
    code_download: TRUE
    theme: "cerulean"
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![](/Users/danrwar/Desktop/Rstudio works/etapa 1/giphy (3).gif)

# <span style ="color:#FF7256">Teoría

![](/Users/danrwar/Desktop/Rstudio works/etapa 1/TEO1.jpeg)

# <span style ="color:#FF7256">Gasolina 1

![](/Users/danrwar/Desktop/Rstudio works/etapa 1/GAS1.jpeg)

# <span style ="color:#FF7256">Gasolina 2

![](/Users/danrwar/Desktop/Rstudio works/etapa 1/GAS2.jpeg)

# <span style ="color:#FF7256">Probabilidad de Girasoles

![](/Users/danrwar/Downloads/Tyler,_the_Creator_-_Flower_Boy.png)

# <span style ="color:#FF7256"> Porcentaje
## <span style ="color:grey"> 1-pnorm = 0.001349898
```{r}
1-pnorm(39,25.5,4.5)
```
# <span style ="color:#FF7256"> x
## <span style ="color:grey"> qnorm = 32.90184
```{r}
qnorm(0.95,25.5,4.5)
```
# <span style ="color:#FF7256"> Probabilidad de que una planta de girasol tenga un diámetro de base de más de 40 mm
## <span style ="color:grey"> dgirasol = .0478
```{r}
dgirasol <- 1-pnorm(40,35,3)
```
# <span style ="color:#FF7256"> Probabilidad de que ambas plantas tengan un diámetro de base de más de 40 mm
## <span style ="color:grey"> dmas40 = .23%
```{r}
dmas40 <- dgirasol * dgirasol
```
# <span style ="color:#FF7256"> ¿Dentro de qué límites esperaría usted que se encuentren los diámetros de base, con probabilidad de .95?
## <span style ="color:grey"> lower_limit = 29.12
## <span style ="color:grey"> upper_limit = 40.87
```{r}
z_lower <- qnorm(0.025) # Valor z correspondiente al percentil 02.5
z_upper <- qnorm(0.975) # Valor z correspondiente al percentil 97.5

lower_limit <- 35 + 3 * z_lower # Media - 3 * desviación estándar
upper_limit <- 35 + 3 * z_upper # Media + 3 * desviación estándar
```
# <span style ="color:#FF7256"> ¿Qué diámetro representa el 90avo percentil de la distribución de diámetros? 
## <span style ="color:grey"> percentile_90 = 38.84
```{r}
percentile_90 <- qnorm(0.9, 35, 3)
```

```{r}
x <- 40
promedio <- 35
desviacion_estandar <- 3
```

# <span style ="color:#FF7256"> Función de Densidad de probabilidad (Normal)
```{r}
x_densidad <- seq(promedio-3*desviacion_estandar,promedio+3*desviacion_estandar,length=1000)
y_densidad <- dnorm(x_densidad,promedio,desviacion_estandar)
plot( x_densidad, y_densidad, type="l",lty=1, xlab="x",ylab="f(x)",main="Función de Densidad de probabilidad (Normal)",col="coral3")
```

# <span style ="color:#FF7256"> Funcion de Distribución de Probabilidad (Normal)
```{r}
x_distribucion <- seq(promedio-3*desviacion_estandar,promedio+3*desviacion_estandar,length=1000)
y_distribucion <- pnorm(x_densidad,promedio,desviacion_estandar)
plot(x_distribucion, y_distribucion, type="l", lty=1, xlab="x", ylab="f(x)", main="Funcion de Distribución de Probabilidad (Normal)", col="coral3")
```


![](/Users/danrwar/Desktop/Rstudio works/etapa 1/proyecto-estadistica-interferencial-r.gif)

# <span style ="color:#FF7256">Shiny App 1

```{r, echo=FALSE}
library(shiny)
library(shinythemes)
shinyApp(
  
  ui <- fluidPage(theme=shinytheme("cerulean"),
                navbarPage("Aplicaciones",
                           tabPanel("Nombre Completo",
                           sidebarPanel(
                             tags$h3("Ingresa los siguientes datos:"),
                           textInput("primer_nombre","Primer Nombre:",""),
                           textInput("segundo_nombre","Segundo Nombre:",""),
                           textInput("apellido_paterno","Apellido Paterno:",""),
                           textInput("apellido_materno","Apellido Materno:",""),
                           ),
                           mainPanel(
                             h1("Tu Nombre Completo es:"),
                             verbatimTextOutput("nombre_completo"))),
                           
                           tabPanel("Tab 2"),
                           tabPanel("Tab 3"),
  )),

server <- function(input, output) {
  output$nombre_completo <- renderText(
    paste(input$primer_nombre,input$segundo_nombre,input$apellido_paterno,input$apellido_materno,sep = " "))
}
)



```

# <span style ="color:#FF7256">Shiny App 2

```{r, echo=FALSE}
library(shiny)
library(shinythemes)
library(ggplot2)
# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(theme=shinytheme("cerulean"),
                  titlePanel("Visualización de Distribución Normal"),
                  sidebarLayout(
                    sidebarPanel(
                      numericInput("x_value", "X:", value = 0),
                      numericInput("mean", "Promedio:", value = 0),
                      numericInput("sd", "Desviación Estándar:", value = 1),
                      actionButton("plot_button", "Generar Gráficos")
                    ),
                    mainPanel(
                      plotOutput("density_plot"),
                      plotOutput("cdf_plot")
                    )
                  )
                )
# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
  
  observeEvent(input$plot_button, {
    x <- seq(-5, 5, length.out = 1000)
    density_data <- data.frame(x = x, y = dnorm(x, mean = input$mean, sd = input$sd))
    cdf_data <- data.frame(x = x, y = pnorm(x, mean = input$mean, sd = input$sd))
    
    density_plot <- ggplot(density_data, aes(x, y)) +
      theme_bw() +
      geom_line(col = "pink", ) +
      labs(title = "Función de Densidad de Probabilidad",
           x = "x",
           y = "Densidad")
    
    cdf_plot <- ggplot(cdf_data, aes(x, y)) +
      theme_bw() +
      geom_line(col = "pink") +
      labs(title = "Función de Distribución de Probabilidad",
           x = "x",
           y = "Probabilidad acumulada")
    
    output$density_plot <- renderPlot({ density_plot })
    output$cdf_plot <- renderPlot({ cdf_plot })
  })
}

# Ejecutar la aplicación Shiny
shinyApp(ui, server)

```

