Se obtienen las calificaciones de matemáticas del Examen de Aptitudes Escolares (SAT, por sus siglas en inglés) de una muestra aleatoria de 500 estudiantes del último año de preparatoria del estado de Texas. Se calculan la media y la desviación estándar muestrales, que son 501 y 112, respectivamente. Calcule un intervalo de confi anza del 99% de la calificación promedio de matemáticas en el SAT para los estudiantes del último año de preparatoria del estado de Texas
alpha<- 0.01
n = 500
ds<-112
med_muestral<- 501
critico<-qnorm(1-alpha/2)
l_inf<-med_muestral-critico*ds/sqrt(n)
l_sup<-med_muestral+critico*ds/sqrt(n)
l_sup;l_inf
## [1] 513.9018
## [1] 488.0982
“Por tanto,el intervalo es del 99% se puede afirmar que los limites estan entre un intervalo de 513.9018 y 488.0982” #### Ejer 2:
Debido a la disminución en las tasas de interés el First Citizens Bank recibió muchas solicitudes para hipoteca. Una muestra reciente de 50 créditos hipotecarios dio como resultado un promedio en la cantidad de préstamos de \(\$257,300\). Suponga una desviación estándar de la población de $25,000. En el caso del siguiente cliente que llena una solicitud de crédito hipotecario calcule un intervalo de predicción del 95% para la cantidad del crédito
alpha<- 0.05
n = 50
ds<- 25.000
med_muestral<- 257.300
critico<-qnorm(1-alpha/2)
l_inf<-med_muestral-critico*ds/sqrt(n)
l_sup<-med_muestral+critico*ds/sqrt(n)
l_sup;l_inf
## [1] 264.2295
## [1] 250.3705
“Por tanto,el intervalo es del 95% se puede afirmar que los limites estan entre un intervalo de 264.2295 y 250.3705” #### Ejer 3: Una muestra aleatoria de 10 barras energéticas de chocolate de cierta marca tiene, en promedio, 230 calorías por barra y una desviación estándar de 15 calorías. Construya un intervalo de confi anza del 99% para el contenido medio verdadero de calorías de esta marca de barras energéticas de chocolate. Suponga que la distribución del contenido calórico es aproximadamente normal
alpha<- 0.01
n= 10
ds<- 15
med_muestral<- 230
critico<-qt((1-alpha/2) ,9)
l_inf<-med_muestral-critico*ds/sqrt(n)
l_sup<-med_muestral+critico*ds/sqrt(n)
l_sup;l_inf
## [1] 245.4153
## [1] 214.5847
“Por tanto,el intervalo es del 99% se puede afirmar que los limites estan entre un intervalo de 245.4153 y 214.5847” ### Intervalos de confianza para la proporción
prop.test(x=88, n=125, conf.level= 0.95 )$conf.int
## [1] 0.6146846 0.7805536
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.95
con una confianza del 95% el intervalo de confianza esta entre un 0.6146846 y 0.7805536
prop.test(x=204, n=591, conf.level=0.99)$conf.int
## [1] 0.2959656 0.3978848
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.99
con una confianza del 99% el intervalo de confianza esta entre un 0.2959656 y 0.3978848