ESTADÍSTICA COMPUTACIONAL

Introducción

Los ejercicos presentados a continuación son una muestra de los usos básicos de Rstudio. En éstos se desarrollan una seria de ejercicios utiles para poner en práctica los fundamentos de estadística computacional.

Ejercicio 1: Franquicia de Star Wars

Analizarás las cifras de taquilla de la franquicia de Star Wars. En el editor se definen tres vectores de las 3 primeras peliculas de Star Wars, las componentes indica el ingreso de las taquillas de EEUU y por fuera de EEUU.

new_hope<- c(460.998,314.4)
empire_strikes <- c(290.475,247.900)
return_jedi <-c(309.306,165.8)

Se solicita, entonces que, con base en los anterior:

Se construya una matriz llamada star_wars_matrix de 2 × 3, que combine los 3 vectores.

star_wars_matrix<-matrix(c(new_hope,empire_strikes, 
                           return_jedi),nrow = 2)

##         [,1]    [,2]    [,3]
## [1,] 460.998 290.475 309.306
## [2,] 314.400 247.900 165.800

Renombrar las filas (US, non-US) y columas (A New Hope, The empire Strikes Back, Return of the Jedi). Usando los comandos rownames y colnames.

rownames(star_wars_matrix)<-c("US", 
                              "non-US")

colnames(star_wars_matrix)<- c("A New Hope", 
                               "The Empire Strikes Back",
                               "Return of the Jedi")

Visualizamos la matriz con los nombres asignados a columnas y filas.

##        A New Hope The Empire Strikes Back Return of the Jedi
## US        460.998                 290.475            309.306
## non-US    314.400                 247.900            165.800

Calcular las cifras de la taquilla mundial de las tres películas y asignarlas en el vector llamado worldwide_vector.

worldwide_vector<-c(sum(star_wars_matrix[,1]),
                    sum(star_wars_matrix[,2]),
                    sum(star_wars_matrix[,3]))

## [1] 775.398 538.375 475.106

Añadir worldwide_vector como una nueva columna a la matriz star_wars_matrix y asignar al resultado el nombre all_wars_matrix.

all_wars_matrix<-rbind(star_wars_matrix, worldwide_vector)

##                  A New Hope The Empire Strikes Back Return of the Jedi
## US                  460.998                 290.475            309.306
## non-US              314.400                 247.900            165.800
## worldwide_vector    775.398                 538.375            475.106

Seleccionar los ingresos no estadosunidenses de las películas y almacenarlas como non_us_all. Además, calcular el promedio.

non_us_all<-(star_wars_matrix[2,])

##              A New Hope The Empire Strikes Back      Return of the Jedi 
##                   314.4                   247.9                   165.8

mean(non_us_all)

## [1] 242.7

Ejercicio 2: El Sistema Solar

Dados los vectores:

name <-c('Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars',
          'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus','Neptune')
 
type <- c('Terrestrial planet', 'Terrestrial planet',
          'Terrestrial planet','Terrestrial planet', 
          'Gas giant', 'Gas giant', 'Gas giant', 'Gas giant')

diameter <- c(0.382, 0.949, 1, 0.532, 11.209, 9.449, 4.007, 3.883)

rotation <- c(58.64, -243.02, 1, 1.03, 0.41, 0.43, -0.72, 0.67)

rings <- c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)

Crear el marco de datos (data.frame), asignelo a planets_df y usar str() para ver la estructura.

planets_df<-data.frame(name, type, diameter, rotation, rings)

##      name               type diameter rotation rings
## 1 Mercury Terrestrial planet    0.382    58.64 FALSE
## 2   Venus Terrestrial planet    0.949  -243.02 FALSE
## 3   Earth Terrestrial planet    1.000     1.00 FALSE
## 4    Mars Terrestrial planet    0.532     1.03 FALSE
## 5 Jupiter          Gas giant   11.209     0.41  TRUE
## 6  Saturn          Gas giant    9.449     0.43  TRUE
## 7  Uranus          Gas giant    4.007    -0.72  TRUE
## 8 Neptune          Gas giant    3.883     0.67  TRUE

str(planets_df)

## 'data.frame':    8 obs. of  5 variables:
##  $ name    : chr  "Mercury" "Venus" "Earth" "Mars" ...
##  $ type    : chr  "Terrestrial planet" "Terrestrial planet" "Terrestrial planet" "Terrestrial planet" ...
##  $ diameter: num  0.382 0.949 1 0.532 11.209 ...
##  $ rotation: num  58.64 -243.02 1 1.03 0.41 ...
##  $ rings   : logi  FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE ...

Selecciona el diámetro del planeta Mercurio y todos los datos del planeta Marte.

#inicialemente se asignan nombres al vector diámetro y a las filas del marco    de datos para acceder a los planetas con sus nombres

names(diameter)<-c('Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 
                   'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus','Neptune')

row.names(planets_df)<-c('Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 
                     'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus','Neptune')

#Ahora si...

diameter['Mercury']

## Mercury 
##   0.382

planets_df['Mars',]

##      name               type diameter rotation rings
## Mars Mars Terrestrial planet    0.532     1.03 FALSE

Seleccionar e imprimir los 5 primeros valores del diámetro de planets_df.

planets_df$diameter[1:5]

## [1]  0.382  0.949  1.000  0.532 11.209

Escribir 3 formas de seleccionar la variable rings de planets_df y asignarlo a rings_vector.

planets_df$rings

## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

planets_df[["rings"]]

## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

planets_df[,5]

## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

rings_vector<-planets_df[["rings"]]

Seleccionar todos los planetas que tienen anillos. Use rings_vector.

#Primero, asignamos los nombres de los planetas a rings_vector para que la salida muestre de cuales planetas se trata. 

names(rings_vector)<-c('Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 
                       'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus','Neptune')

#Ahora si...

rings_vector[rings_vector==TRUE]

## Jupiter  Saturn  Uranus Neptune 
##    TRUE    TRUE    TRUE    TRUE

Utilizar subset() en planets_df para seleccionar los planetas que tienen un diámetro menor que la Tierra. Como la variable diámetro es una medida relativa del diámetro del planeta con respecto al de la Tierra, su condición es diámetro < 1.

subset(planets_df, diameter<1)

##            name               type diameter rotation rings
## Mercury Mercury Terrestrial planet    0.382    58.64 FALSE
## Venus     Venus Terrestrial planet    0.949  -243.02 FALSE
## Mars       Mars Terrestrial planet    0.532     1.03 FALSE

Ordenar de menor a mayor todos los planetas de acuerdo con su diámetro.

sort(diameter)

## Mercury    Mars   Venus   Earth Neptune  Uranus  Saturn Jupiter 
##   0.382   0.532   0.949   1.000   3.883   4.007   9.449  11.209

Ejercicio 3: Cine

Siendo un gran aficionado al cine, decides empezar a almacenar información sobre buenas películas, con la ayuda de listas.

Crear el código en el editor y asignala a the_avengers_list; contiene tres elementos:

moviename: una cadena de caracteres con el título de la película (almacenada en mov).
actors: un vector con los nombres de los actores principales (almacenado en act). Solo 5 actores.

c.reviews: un marco de datos que contiene algunas críticas (almacenado en rev). Solo 3 columnas (scores, sources, comments) y 3 filas.

mov<-'The Avengers'

act<-c('Chris Evans', 'Mark Ruffalo', 'Chris Hemsworth',
       'Scarlett Johansson', 'Jeremy Renner')
       
scores<-c(10, 6, 4)

sources<-c('https://www.filmaffinity.com/es/user/rating/600659/353018.html', 
          'https://www.filmaffinity.com/es/user/rating/480310/353018.html',
          'https://www.filmaffinity.com/es/user/rating/891585/353018.html')
          
comments<-c('¡Me ha dejado impresionado!', 
           'El argumento quedó en Asgard y no lo pudieron traer a la Tierra',
           '¿Si sumamos basura adivina que nos sale?')
           
rev<-data.frame(scores, sources, comments)

the_avengers_list<-list('moviename' = mov, 'actors'=act, 'reviews'= rev)

Seleccionar de the_avengers_list el vector que representa a los actores. Simplemente imprimir este vector.

the_avengers_list$actors

## [1] "Chris Evans"        "Mark Ruffalo"       "Chris Hemsworth"   
## [4] "Scarlett Johansson" "Jeremy Renner"

Seleccionar de the_avengers_list el segundo elemento del vector que representa a los actores. Imprimir como en el item anterior.

the_avengers_list$actors[2]

## [1] "Mark Ruffalo"

Ejercicio 4: Simulación del lanzamiento de una moneda

Realizar 1000 simulaciones del lanzamiento de una moneda equilibrada. Comprobar experimentalemnte que el número de veces que aparece una cara entre el total de lanzamientos se aproxima a 1/2 conforme el número de lanzamientos crece.

posible_result <- c("cara", "sello")

resultado<-c()

set.seed(1)
for (i in 1:1000){
  lanzamientos <- replicate(n = 1000, expr = sample(x = posible_result, size = 1))
  resultado[i]<-prop.table(table(lanzamientos))
}

Visualizamos las probabilidades acumuladas tras cada lanzamiento de la moneda:

resultado

##    [1] 0.502 0.503 0.492 0.492 0.460 0.523 0.507 0.482 0.512 0.511 0.516 0.499
##   [13] 0.502 0.515 0.518 0.478 0.534 0.541 0.529 0.488 0.495 0.510 0.499 0.501
##   [25] 0.506 0.504 0.518 0.477 0.488 0.489 0.513 0.469 0.517 0.519 0.506 0.507
##   [37] 0.490 0.510 0.514 0.511 0.479 0.498 0.505 0.486 0.518 0.492 0.501 0.516
##   [49] 0.503 0.493 0.491 0.510 0.482 0.480 0.519 0.505 0.496 0.499 0.501 0.491
##   [61] 0.482 0.495 0.462 0.508 0.510 0.483 0.499 0.480 0.487 0.492 0.517 0.482
##   [73] 0.500 0.496 0.482 0.546 0.505 0.484 0.507 0.499 0.500 0.507 0.493 0.499
##   [85] 0.481 0.512 0.515 0.511 0.478 0.489 0.486 0.495 0.472 0.483 0.493 0.512
##   [97] 0.529 0.507 0.500 0.523 0.482 0.499 0.492 0.497 0.504 0.477 0.505 0.526
##  [109] 0.534 0.533 0.468 0.516 0.510 0.483 0.509 0.480 0.499 0.488 0.501 0.491
##  [121] 0.463 0.504 0.491 0.511 0.508 0.484 0.508 0.490 0.497 0.498 0.508 0.490
##  [133] 0.515 0.519 0.494 0.488 0.497 0.478 0.472 0.511 0.510 0.524 0.496 0.487
##  [145] 0.492 0.519 0.502 0.513 0.503 0.515 0.499 0.469 0.481 0.487 0.501 0.493
##  [157] 0.495 0.513 0.501 0.510 0.492 0.518 0.499 0.513 0.533 0.512 0.460 0.490
##  [169] 0.508 0.512 0.488 0.508 0.509 0.503 0.516 0.475 0.515 0.499 0.516 0.511
##  [181] 0.497 0.507 0.494 0.491 0.490 0.496 0.489 0.483 0.503 0.505 0.515 0.521
##  [193] 0.522 0.487 0.531 0.484 0.518 0.514 0.501 0.493 0.496 0.490 0.478 0.504
##  [205] 0.490 0.517 0.508 0.513 0.502 0.480 0.530 0.479 0.506 0.470 0.487 0.539
##  [217] 0.491 0.494 0.496 0.503 0.497 0.505 0.507 0.490 0.506 0.495 0.498 0.535
##  [229] 0.518 0.513 0.521 0.493 0.498 0.487 0.490 0.479 0.500 0.492 0.500 0.496
##  [241] 0.493 0.510 0.505 0.529 0.504 0.516 0.488 0.496 0.506 0.513 0.504 0.502
##  [253] 0.489 0.521 0.495 0.496 0.477 0.494 0.507 0.489 0.497 0.514 0.523 0.478
##  [265] 0.506 0.522 0.509 0.505 0.478 0.486 0.481 0.512 0.500 0.535 0.505 0.503
##  [277] 0.516 0.506 0.505 0.502 0.479 0.483 0.476 0.476 0.490 0.508 0.543 0.497
##  [289] 0.502 0.486 0.504 0.498 0.515 0.483 0.493 0.508 0.498 0.472 0.499 0.489
##  [301] 0.512 0.493 0.526 0.493 0.517 0.482 0.496 0.539 0.497 0.499 0.509 0.502
##  [313] 0.494 0.498 0.506 0.520 0.490 0.527 0.518 0.519 0.503 0.509 0.499 0.513
##  [325] 0.518 0.521 0.499 0.491 0.516 0.519 0.499 0.496 0.490 0.508 0.513 0.524
##  [337] 0.512 0.481 0.521 0.488 0.520 0.481 0.497 0.501 0.504 0.498 0.530 0.483
##  [349] 0.489 0.475 0.504 0.477 0.483 0.504 0.505 0.518 0.504 0.519 0.497 0.471
##  [361] 0.506 0.516 0.479 0.471 0.506 0.517 0.508 0.484 0.509 0.512 0.500 0.517
##  [373] 0.525 0.505 0.488 0.507 0.468 0.497 0.518 0.478 0.508 0.513 0.494 0.499
##  [385] 0.509 0.464 0.487 0.505 0.488 0.527 0.499 0.488 0.496 0.512 0.493 0.494
##  [397] 0.493 0.479 0.503 0.504 0.506 0.515 0.492 0.491 0.488 0.506 0.504 0.500
##  [409] 0.478 0.532 0.478 0.511 0.502 0.497 0.493 0.500 0.485 0.508 0.513 0.502
##  [421] 0.509 0.506 0.520 0.496 0.508 0.489 0.509 0.470 0.520 0.517 0.503 0.517
##  [433] 0.493 0.541 0.499 0.468 0.500 0.514 0.529 0.488 0.518 0.500 0.509 0.498
##  [445] 0.512 0.499 0.500 0.493 0.499 0.476 0.504 0.483 0.486 0.512 0.473 0.464
##  [457] 0.489 0.525 0.522 0.514 0.493 0.515 0.489 0.468 0.493 0.494 0.504 0.513
##  [469] 0.520 0.529 0.515 0.488 0.496 0.499 0.515 0.484 0.504 0.492 0.493 0.495
##  [481] 0.467 0.555 0.513 0.483 0.521 0.490 0.526 0.499 0.519 0.500 0.499 0.480
##  [493] 0.480 0.499 0.498 0.521 0.495 0.498 0.511 0.517 0.500 0.480 0.513 0.487
##  [505] 0.504 0.496 0.484 0.481 0.505 0.484 0.494 0.522 0.496 0.494 0.478 0.517
##  [517] 0.508 0.503 0.498 0.522 0.523 0.503 0.496 0.482 0.498 0.520 0.525 0.500
##  [529] 0.485 0.488 0.499 0.462 0.488 0.509 0.507 0.506 0.496 0.508 0.490 0.491
##  [541] 0.511 0.483 0.520 0.500 0.451 0.497 0.498 0.526 0.520 0.487 0.483 0.477
##  [553] 0.482 0.519 0.503 0.505 0.507 0.517 0.494 0.510 0.519 0.497 0.502 0.493
##  [565] 0.509 0.526 0.522 0.491 0.474 0.505 0.507 0.507 0.495 0.497 0.490 0.512
##  [577] 0.491 0.532 0.480 0.514 0.540 0.496 0.498 0.469 0.494 0.491 0.502 0.496
##  [589] 0.520 0.478 0.498 0.525 0.500 0.497 0.510 0.492 0.499 0.513 0.512 0.494
##  [601] 0.501 0.509 0.491 0.481 0.534 0.485 0.512 0.511 0.510 0.519 0.512 0.508
##  [613] 0.508 0.507 0.492 0.498 0.485 0.542 0.477 0.486 0.499 0.506 0.491 0.490
##  [625] 0.485 0.503 0.508 0.484 0.471 0.526 0.486 0.492 0.497 0.499 0.507 0.503
##  [637] 0.468 0.502 0.484 0.504 0.458 0.527 0.502 0.513 0.505 0.500 0.456 0.476
##  [649] 0.486 0.523 0.495 0.490 0.512 0.511 0.487 0.508 0.514 0.496 0.514 0.507
##  [661] 0.498 0.507 0.516 0.533 0.497 0.506 0.501 0.505 0.497 0.509 0.491 0.483
##  [673] 0.473 0.500 0.517 0.502 0.528 0.534 0.498 0.505 0.494 0.484 0.503 0.508
##  [685] 0.500 0.486 0.502 0.490 0.495 0.483 0.446 0.507 0.524 0.524 0.529 0.480
##  [697] 0.498 0.536 0.511 0.491 0.482 0.476 0.533 0.487 0.481 0.486 0.490 0.504
##  [709] 0.515 0.505 0.516 0.487 0.492 0.514 0.491 0.492 0.498 0.496 0.513 0.499
##  [721] 0.509 0.505 0.507 0.484 0.485 0.499 0.514 0.483 0.489 0.502 0.497 0.477
##  [733] 0.503 0.523 0.480 0.502 0.487 0.504 0.498 0.528 0.488 0.480 0.504 0.494
##  [745] 0.492 0.505 0.515 0.485 0.502 0.485 0.489 0.479 0.471 0.518 0.518 0.478
##  [757] 0.484 0.514 0.505 0.536 0.503 0.522 0.499 0.479 0.515 0.507 0.488 0.496
##  [769] 0.515 0.516 0.517 0.512 0.500 0.504 0.497 0.509 0.484 0.519 0.536 0.508
##  [781] 0.486 0.485 0.483 0.511 0.497 0.483 0.492 0.526 0.514 0.506 0.504 0.507
##  [793] 0.545 0.476 0.491 0.498 0.498 0.496 0.522 0.490 0.508 0.489 0.506 0.511
##  [805] 0.488 0.506 0.504 0.494 0.469 0.529 0.456 0.488 0.504 0.507 0.501 0.498
##  [817] 0.465 0.471 0.527 0.502 0.505 0.535 0.488 0.502 0.495 0.507 0.480 0.487
##  [829] 0.510 0.493 0.485 0.470 0.480 0.531 0.492 0.512 0.514 0.501 0.479 0.510
##  [841] 0.510 0.507 0.497 0.506 0.501 0.504 0.501 0.508 0.497 0.523 0.490 0.491
##  [853] 0.500 0.522 0.529 0.506 0.541 0.525 0.499 0.515 0.501 0.518 0.512 0.490
##  [865] 0.509 0.503 0.478 0.506 0.488 0.483 0.500 0.486 0.506 0.494 0.513 0.500
##  [877] 0.523 0.506 0.495 0.494 0.500 0.510 0.533 0.470 0.497 0.494 0.495 0.511
##  [889] 0.508 0.458 0.521 0.506 0.516 0.517 0.498 0.499 0.490 0.515 0.513 0.478
##  [901] 0.516 0.499 0.489 0.494 0.490 0.484 0.497 0.514 0.492 0.526 0.489 0.498
##  [913] 0.503 0.472 0.513 0.512 0.510 0.501 0.484 0.463 0.508 0.520 0.503 0.548
##  [925] 0.484 0.498 0.496 0.485 0.503 0.492 0.520 0.500 0.486 0.509 0.507 0.521
##  [937] 0.488 0.508 0.495 0.483 0.506 0.474 0.496 0.530 0.503 0.495 0.498 0.494
##  [949] 0.499 0.493 0.494 0.489 0.502 0.497 0.479 0.504 0.506 0.506 0.499 0.511
##  [961] 0.497 0.516 0.492 0.498 0.499 0.497 0.495 0.489 0.484 0.508 0.502 0.498
##  [973] 0.495 0.471 0.513 0.525 0.494 0.511 0.502 0.526 0.509 0.480 0.522 0.536
##  [985] 0.491 0.505 0.503 0.508 0.510 0.484 0.477 0.509 0.494 0.470 0.490 0.490
##  [997] 0.504 0.494 0.484 0.529

Y verificamos el resultado de la probabilidad de que aparezca cara:

resultado[i]

## [1] 0.529

Ejercicio 5: Simulación del lanzamiento de un dado

Realizar 1000 simulaciones del lanzamiento de un dado equilibrado. Comprobar experimentalemnte que el número de veces que aparece una de las caras entre el total de lanzamientos se aproxima a 1/6 conforme el número de lanzamientos crece.

posible_result <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)

resultado<-c()

set.seed(1)
for (i in 1:1000){
  lanzamientos <- replicate(n = 1000, expr = sample(x = posible_result, size = 1))
  resultado[i]<-prop.table(table(lanzamientos))
}

Visualizamos las probabilidades acumuladas tras cada lanzamiento del dado:

resultado

##    [1] 0.170 0.165 0.160 0.156 0.164 0.166 0.179 0.170 0.166 0.190 0.161 0.159
##   [13] 0.194 0.174 0.164 0.158 0.170 0.167 0.160 0.162 0.167 0.184 0.167 0.154
##   [25] 0.170 0.176 0.168 0.161 0.178 0.156 0.161 0.151 0.159 0.173 0.172 0.159
##   [37] 0.165 0.161 0.181 0.152 0.156 0.176 0.174 0.162 0.158 0.163 0.166 0.157
##   [49] 0.167 0.154 0.163 0.167 0.176 0.170 0.156 0.148 0.165 0.166 0.164 0.159
##   [61] 0.181 0.156 0.169 0.162 0.159 0.168 0.163 0.161 0.159 0.170 0.160 0.193
##   [73] 0.195 0.162 0.184 0.161 0.166 0.188 0.154 0.169 0.191 0.171 0.149 0.171
##   [85] 0.176 0.163 0.163 0.167 0.167 0.155 0.161 0.159 0.173 0.174 0.194 0.153
##   [97] 0.178 0.184 0.143 0.176 0.172 0.174 0.176 0.165 0.173 0.158 0.168 0.159
##  [109] 0.183 0.151 0.168 0.165 0.157 0.145 0.173 0.169 0.152 0.182 0.165 0.163
##  [121] 0.168 0.180 0.175 0.173 0.156 0.144 0.173 0.163 0.182 0.186 0.175 0.168
##  [133] 0.175 0.163 0.166 0.161 0.167 0.182 0.153 0.182 0.142 0.158 0.169 0.177
##  [145] 0.181 0.160 0.163 0.171 0.166 0.170 0.156 0.132 0.183 0.144 0.172 0.192
##  [157] 0.160 0.173 0.167 0.172 0.155 0.180 0.155 0.160 0.188 0.189 0.156 0.173
##  [169] 0.162 0.155 0.167 0.160 0.166 0.188 0.156 0.186 0.167 0.171 0.182 0.179
##  [181] 0.182 0.163 0.166 0.176 0.170 0.157 0.168 0.161 0.162 0.168 0.168 0.150
##  [193] 0.173 0.146 0.154 0.187 0.175 0.160 0.158 0.183 0.157 0.148 0.162 0.194
##  [205] 0.167 0.193 0.162 0.178 0.167 0.180 0.172 0.165 0.156 0.168 0.173 0.169
##  [217] 0.166 0.187 0.165 0.175 0.149 0.163 0.161 0.173 0.172 0.166 0.151 0.175
##  [229] 0.188 0.157 0.156 0.165 0.174 0.156 0.159 0.160 0.148 0.158 0.159 0.183
##  [241] 0.171 0.172 0.186 0.191 0.172 0.166 0.168 0.165 0.146 0.162 0.181 0.172
##  [253] 0.145 0.166 0.176 0.156 0.175 0.151 0.168 0.171 0.162 0.167 0.159 0.156
##  [265] 0.156 0.160 0.173 0.195 0.181 0.166 0.163 0.139 0.163 0.180 0.151 0.154
##  [277] 0.180 0.172 0.170 0.156 0.172 0.147 0.177 0.177 0.175 0.177 0.148 0.136
##  [289] 0.152 0.167 0.154 0.179 0.161 0.153 0.161 0.177 0.165 0.158 0.155 0.172
##  [301] 0.196 0.166 0.162 0.182 0.179 0.179 0.160 0.164 0.176 0.175 0.175 0.156
##  [313] 0.164 0.168 0.185 0.173 0.152 0.169 0.152 0.171 0.187 0.177 0.165 0.173
##  [325] 0.162 0.144 0.158 0.179 0.175 0.163 0.162 0.170 0.171 0.135 0.172 0.176
##  [337] 0.183 0.172 0.163 0.177 0.173 0.174 0.167 0.171 0.175 0.172 0.164 0.145
##  [349] 0.185 0.176 0.202 0.179 0.182 0.141 0.162 0.178 0.143 0.168 0.161 0.176
##  [361] 0.182 0.153 0.178 0.178 0.178 0.152 0.181 0.157 0.156 0.181 0.187 0.177
##  [373] 0.131 0.162 0.152 0.168 0.143 0.175 0.178 0.159 0.169 0.162 0.175 0.180
##  [385] 0.161 0.150 0.176 0.154 0.188 0.194 0.171 0.163 0.163 0.182 0.191 0.175
##  [397] 0.152 0.171 0.158 0.172 0.145 0.176 0.173 0.152 0.171 0.175 0.169 0.141
##  [409] 0.139 0.175 0.143 0.156 0.149 0.183 0.160 0.163 0.173 0.181 0.154 0.166
##  [421] 0.192 0.170 0.202 0.184 0.162 0.161 0.174 0.168 0.153 0.173 0.180 0.174
##  [433] 0.173 0.165 0.170 0.181 0.157 0.155 0.184 0.176 0.150 0.152 0.176 0.164
##  [445] 0.152 0.169 0.162 0.163 0.193 0.163 0.157 0.153 0.198 0.170 0.168 0.170
##  [457] 0.170 0.171 0.168 0.163 0.160 0.162 0.187 0.151 0.174 0.173 0.157 0.160
##  [469] 0.167 0.152 0.165 0.174 0.166 0.179 0.178 0.169 0.160 0.173 0.165 0.159
##  [481] 0.170 0.179 0.162 0.154 0.170 0.157 0.170 0.170 0.173 0.204 0.169 0.175
##  [493] 0.172 0.164 0.189 0.182 0.173 0.172 0.167 0.169 0.159 0.158 0.190 0.160
##  [505] 0.190 0.157 0.160 0.191 0.172 0.161 0.169 0.142 0.162 0.154 0.154 0.161
##  [517] 0.153 0.137 0.178 0.162 0.172 0.151 0.204 0.161 0.163 0.153 0.175 0.153
##  [529] 0.167 0.169 0.154 0.179 0.153 0.145 0.167 0.152 0.183 0.172 0.155 0.171
##  [541] 0.167 0.163 0.148 0.175 0.178 0.154 0.182 0.156 0.176 0.173 0.165 0.157
##  [553] 0.166 0.144 0.177 0.155 0.170 0.173 0.175 0.146 0.180 0.146 0.159 0.146
##  [565] 0.153 0.155 0.159 0.161 0.166 0.184 0.176 0.164 0.170 0.180 0.163 0.151
##  [577] 0.172 0.148 0.185 0.178 0.169 0.181 0.174 0.171 0.162 0.165 0.180 0.176
##  [589] 0.167 0.154 0.173 0.183 0.178 0.179 0.161 0.152 0.163 0.143 0.173 0.149
##  [601] 0.175 0.174 0.160 0.150 0.159 0.154 0.159 0.148 0.149 0.165 0.169 0.151
##  [613] 0.162 0.184 0.191 0.183 0.176 0.167 0.147 0.162 0.166 0.186 0.159 0.137
##  [625] 0.182 0.159 0.160 0.182 0.150 0.181 0.176 0.175 0.176 0.164 0.178 0.142
##  [637] 0.171 0.154 0.172 0.185 0.179 0.183 0.160 0.153 0.181 0.182 0.163 0.176
##  [649] 0.174 0.164 0.171 0.170 0.152 0.158 0.167 0.170 0.177 0.178 0.164 0.179
##  [661] 0.157 0.185 0.150 0.159 0.158 0.168 0.163 0.158 0.163 0.169 0.181 0.180
##  [673] 0.172 0.169 0.159 0.169 0.172 0.169 0.169 0.163 0.164 0.162 0.184 0.177
##  [685] 0.186 0.167 0.186 0.160 0.169 0.139 0.176 0.171 0.166 0.158 0.173 0.156
##  [697] 0.171 0.177 0.166 0.164 0.173 0.159 0.183 0.139 0.165 0.162 0.148 0.166
##  [709] 0.176 0.142 0.183 0.146 0.181 0.182 0.186 0.198 0.184 0.176 0.158 0.170
##  [721] 0.168 0.170 0.154 0.156 0.158 0.136 0.191 0.173 0.172 0.162 0.188 0.160
##  [733] 0.186 0.172 0.171 0.171 0.191 0.162 0.160 0.156 0.163 0.162 0.177 0.160
##  [745] 0.147 0.159 0.179 0.156 0.175 0.169 0.147 0.152 0.163 0.159 0.171 0.169
##  [757] 0.173 0.160 0.165 0.175 0.140 0.179 0.170 0.171 0.157 0.155 0.187 0.169
##  [769] 0.159 0.157 0.173 0.163 0.171 0.161 0.181 0.174 0.177 0.161 0.163 0.149
##  [781] 0.161 0.163 0.155 0.152 0.168 0.183 0.166 0.171 0.161 0.159 0.137 0.157
##  [793] 0.173 0.183 0.152 0.188 0.165 0.174 0.193 0.151 0.155 0.189 0.152 0.175
##  [805] 0.180 0.172 0.191 0.163 0.174 0.163 0.155 0.170 0.166 0.193 0.174 0.158
##  [817] 0.162 0.162 0.172 0.158 0.164 0.189 0.166 0.158 0.173 0.151 0.182 0.172
##  [829] 0.176 0.186 0.168 0.175 0.187 0.168 0.155 0.165 0.154 0.142 0.184 0.165
##  [841] 0.181 0.178 0.165 0.178 0.156 0.176 0.173 0.161 0.183 0.164 0.175 0.179
##  [853] 0.167 0.185 0.180 0.154 0.170 0.168 0.157 0.155 0.161 0.177 0.183 0.169
##  [865] 0.154 0.160 0.148 0.161 0.166 0.180 0.164 0.157 0.161 0.175 0.160 0.165
##  [877] 0.186 0.173 0.193 0.169 0.183 0.162 0.175 0.169 0.153 0.159 0.172 0.171
##  [889] 0.163 0.156 0.160 0.168 0.167 0.139 0.198 0.185 0.157 0.165 0.181 0.160
##  [901] 0.186 0.177 0.156 0.170 0.173 0.158 0.177 0.157 0.161 0.154 0.163 0.172
##  [913] 0.156 0.176 0.174 0.167 0.166 0.177 0.164 0.161 0.176 0.162 0.179 0.174
##  [925] 0.153 0.141 0.170 0.163 0.168 0.167 0.148 0.164 0.143 0.164 0.159 0.172
##  [937] 0.151 0.161 0.165 0.153 0.148 0.159 0.179 0.160 0.192 0.175 0.159 0.155
##  [949] 0.182 0.169 0.191 0.141 0.172 0.159 0.158 0.160 0.164 0.159 0.176 0.155
##  [961] 0.173 0.162 0.167 0.155 0.166 0.160 0.159 0.158 0.171 0.170 0.173 0.143
##  [973] 0.167 0.148 0.165 0.164 0.188 0.167 0.176 0.168 0.167 0.163 0.145 0.156
##  [985] 0.161 0.172 0.170 0.157 0.178 0.186 0.177 0.165 0.171 0.174 0.157 0.189
##  [997] 0.143 0.168 0.169 0.146

Y verificamos el resultado de la probabilidad de que aparezca una de las caras:

resultado[i]

## [1] 0.146

Maestría en Estadística Aplicada

Universidad del Norte

2023