Variable Peso
## Variables salon
Peso <- c(63.4, 60, 70, 65, 95, 61, 85, 87, 65, 60, 50, 97, 58)
Estatura <- c(171, 158, 174, 173, 173, 160, 180, 182, 160, 150, 154, 183, 161)
Edad <- c(21, 31, 30, 26, 33, 26, 32, 43, 33, 30, 39, 30, 29)
## Estadísticas Poblacionales
media_Peso<- mean(Peso)
media_Peso
## [1] 70.49231
desviacion_Peso <- sd(Peso)
desviacion_Peso
## [1] 15.22993
media_Estatura<- mean(Estatura)
media_Estatura
## [1] 167.6154
desviacion_Estatura <- sd(Estatura)
desviacion_Estatura
## [1] 11.01165
media_Edad<- mean(Edad)
media_Edad
## [1] 31
desviacion_Edad <- sd(Edad)
desviacion_Edad
## [1] 5.582711
## Con el fin de estimar el sesgo y la consistencia, selecciono una muestra por conveniencia.
PesoConv <- c(63.4, 60, 70, 65, 95, 61, 85)
EstaturaConv <- c(171, 158, 174, 173, 173, 160, 180)
EdadConv <- c(21, 31, 30, 26, 33, 26, 32)
# Estadísticas Muestrales=Estimadores
media_PesoConv<- mean(PesoConv)
media_PesoConv
## [1] 71.34286
desviacion_PesoConv <- sd(PesoConv)
desviacion_PesoConv
## [1] 13.45943
media_EstaturaConv<- mean(EstaturaConv)
media_EstaturaConv
## [1] 169.8571
desviacion_EstaturaConv <- sd(EstaturaConv)
desviacion_EstaturaConv
## [1] 7.946248
media_EdadConv<- mean(EdadConv)
media_EdadConv
## [1] 28.42857
desviacion_EdadConv <- sd(EdadConv)
desviacion_EdadConv
## [1] 4.27618
cat("El promedio de Peso Poblacional:",media_Peso)
## El promedio de Peso Poblacional: 70.49231
cat("El promedio de Peso Muestral:",media_PesoConv)
## El promedio de Peso Muestral: 71.34286
if (media_Peso != media_PesoConv) {
print("Si hay sesgo en el estimador de Media de Peso")
} else {
print("El estimador de media de Peso es insesgado")
}
## [1] "Si hay sesgo en el estimador de Media de Peso"
#------------------------------------------------------------
cat("El promedio de Edad Poblacional:",media_Edad)
## El promedio de Edad Poblacional: 31
cat("El promedio de Edad Muestral:",media_EdadConv)
## El promedio de Edad Muestral: 28.42857
if (media_Edad != media_EdadConv) {
print("Si hay sesgo en el estimador de Media de Edad")
} else {
print("El estimador de media de Edad es insesgado")
}
## [1] "Si hay sesgo en el estimador de Media de Edad"
#------------------------------------------------------------
cat("El promedio de Estatura Poblacional:",media_Estatura)
## El promedio de Estatura Poblacional: 167.6154
cat("El promedio de Estatura Muestral:",media_EstaturaConv)
## El promedio de Estatura Muestral: 169.8571
if (media_Estatura != media_EstaturaConv) {
print("Si hay sesgo en el estimador de Media de Estaura")
} else {
print("El estimador de media de Estataura es insesgado")
}
## [1] "Si hay sesgo en el estimador de Media de Estaura"
#Definicion de Consistencia
PesoConv <- c(63.4, 60, 70, 65, 95, 61)
Length1<-length(PesoConv)
PesoConv1 <- c(63.4, 60, 70, 65, 95, 61,85, 87)
Length2<-length(PesoConv1)
Peso <- c(63.4, 60, 70, 65, 95, 61, 85, 87, 65, 60, 50, 97, 58)
Length3<-length(Peso)
media_PesoConv<- mean(PesoConv)
media_PesoConv
## [1] 69.06667
media_PesoConv1<- mean(PesoConv1)
media_PesoConv1
## [1] 73.3
media_Peso<- mean(Peso)
media_Peso
## [1] 70.49231
cat("El promedio de Peso con:",Length1,"es igual a:" ,media_PesoConv)
## El promedio de Peso con: 6 es igual a: 69.06667
cat("El promedio de Peso con:",Length2,"es igual a:" ,media_PesoConv1)
## El promedio de Peso con: 8 es igual a: 73.3
cat("El promedio de Peso con:",Length3,"es igual a:" ,media_Peso)
## El promedio de Peso con: 13 es igual a: 70.49231
#Se concluye que los datos no son consistentes, ya que al analizar la media poblacional con respecto a la media de una muestra de n=6 y otra muestra de n=8, hay variaciones importantes entre los resultados obtenidos. Esto se debe en primera medida, al tamaño de la población de estudio, la cual sólo cuenta con un total de 13 individuos, adicional, se observa que los datos del peso varían significativamente unos de otros, segundo, las muestras fueron seleccionadas por conveniencia.
#Definicion de Eficiencia
varianza_Poblacional <- var(Peso)
varianza_Poblacional
## [1] 231.9508
varianza_estimador1 <- var(PesoConv)
varianza_estimador1
## [1] 173.8667
varianza_estimador2 <- var(PesoConv1)
varianza_estimador2
## [1] 185.92
if (varianza_estimador1 < varianza_estimador2) {
print("Es eficiente")
} else {
print("No es eficiente")
}
## [1] "Es eficiente"