#ejercicio 2. del examen# #INCISO A# a=(c(28,26,31,21,21,32,24,26,28,30,26,23,20,28,33,28,33,23,27,31,28,29,34,32,33)) mean(a) median(a) mfv(a) sd(a) var(a) mfv(a) sd(a) var(a) kurtosis(a) skewness(a) range(a) min(a) max(a) sum(a) std.error(a) kurtosis(a) skewness(a) s=sd(a) ad.test(a) shapiro.test(a) lillie.test(a) #Prueba de normalidad SHAPIRO WILKS sugerida para menos de 50 datos shapiro.test(a) #Prueba de normalidad ANDERSON DARLING sugerida para muestras grandes ad.test(a) #Prueba de normalidad KOLMOGROV SMIRNOV sugeridad para muestras mayores a 50 datos lillie.test(a)

#INCISO B# b=(c(22,29,24,24,23,23,25,23,33,28,31,23,28,28,26,30,30,28,22,19,29,18,31,28,27)) mean(b) median(b) mfv(b) sd(b) var(b) mfv(b) sd(b) var(b) kurtosis(b) skewness(b) range(b) min(b) max(b) sum(b) std.error(b) kurtosis(b) skewness(b) s=sd(b) ad.test(b) shapiro.test(b) lillie.test(b) #Prueba de normalidad SHAPIRO WILKS sugerida para menos de 50 datos shapiro.test(b) #Prueba de normalidad ANDERSON DARLING sugerida para muestras grandes ad.test(b) #Prueba de normalidad KOLMOGROV SMIRNOV sugeridad para muestras mayores a 50 datos lillie.test(b)

#INCISO C# c=(c(23,26,29,28,25,19,22,27,33,22,22,22,15,19,24,25,20,25,34,21,23,18,26,26,23)) mean(c) median(c) mfv(c) sd(c) var(c) mfv(c) sd(c) var(c) kurtosis(c) skewness(c) range(c) min(c) max(c) sum(c) std.error(c) kurtosis(c) skewness(c) s=sd(c) ad.test(c) shapiro.test(c) lillie.test(c) #Prueba de normalidad SHAPIRO WILKS sugerida para menos de 50 datos shapiro.test(c) #Prueba de normalidad ANDERSON DARLING sugerida para muestras grandes ad.test(c) #Prueba de normalidad KOLMOGROV SMIRNOV sugeridad para muestras mayores a 50 datos lillie.test(c)

#INCISO D# d=(c(28,28,25,25,25,30,27,28,29,28,25,28,27,28,30,25,28,28,28,30,27,25,25,28,30)) mean(d) median(d) mfv(d) sd(d) var(d) mfv(d) sd(d) var(d) kurtosis(d) skewness(d) range(d) min(d) max(d) sum(d) std.error(d) kurtosis(d) skewness(d) s=sd(d) ad.test(d) shapiro.test(d) lillie.test(d) #Prueba de normalidad SHAPIRO WILKS sugerida para menos de 50 datos shapiro.test(d) #Prueba de normalidad ANDERSON DARLING sugerida para muestras grandes ad.test(d) #Prueba de normalidad KOLMOGROV SMIRNOV sugeridad para muestras mayores a 50 datos lillie.test(d

#INCISO E# e=(c(28,27,28,25,27,28,25,27,29,27,25,25,29,29,29,28,28,25,27,28,28,25,29,25,27)) mean(e) median(e) mfv(e) sd(e) var(e) mfv(e) sd(e) var(e) kurtosis(e) skewness(e) range(e) min(e) max(e) sum(e) std.error(e) kurtosis(e) skewness(e) s=sd(e) ad.test(e) shapiro.test(e) lillie.test(e) #Prueba de normalidad SHAPIRO WILKS sugerida para menos de 50 datos shapiro.test(e) #Prueba de normalidad ANDERSON DARLING sugerida para muestras grandes ad.test(e) #Prueba de normalidad KOLMOGROV SMIRNOV sugeridad para muestras mayores a 50 datos lillie.test(e)

#INCISO F#

f=(c(25,28,27,29,27,25,25,25,25,27,27,28,28,25,27,27,25,25,27,28,25,28,29,25,27)) mean(f) median(f) mfv(f) sd(f) var(f) mfv(f) sd(f) var(f) kurtosis(f) skewness(f) range(f) min(f) max(f) sum(f) std.error(f) kurtosis(f)

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summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

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