lab3

library(readr)
listings <- read_csv("C:/Users/sarar/Downloads/listings_NY_20240206.csv")

## Rows: 24267 Columns: 10
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (2): property_type, room_type
## dbl (8): id, accommodates, bathrooms, bedrooms, beds, price, minimum_nights,...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

### Bloque 1

Problema 1. Importe la base de datos listings NY 20240206.csv, los cuales son datos recogidos de los anuncios de hospedaje de airbnb en la ciudad de New York. Para esta pr ́actica de laboratorio, restringiremos nuestra atenci ́on a solo tres variables: price, accommodates y bedrooms.

1. Realice un an ́alisis descriptivo de la distribuci ́on de las variables calculando algunas estad ́ısticas de resumen y haciendo el histograma.

precio = listings$price

promedio = mean(listings$price); promedio

## [1] 206.5029

2. Para el atributo price, tome muestras de tama ̃no n = 10, n = 50, n = 100, n = 1500 y n = 2000 cada una, calcule la media para cada muestra, realice el histograma y compare con el valor de la media poblacional obtenido en el ́ıtem anterior. ¿Cu ́al de las muestras proporciona una estimaci ́on m ́as precisa de la media poblacional?

muestra1 = sample(precio, 10)
promedio1 = mean(muestra1); promedio1

## [1] 159.3

barplot(muestra1)

muestra1 = sample(precio, 50)
promedio1 = mean(muestra1); promedio1

## [1] 188.98

barplot(muestra1)

muestra1 = sample(precio, 100)
promedio1 = mean(muestra1); promedio1

## [1] 167.84

barplot(muestra1)

muestra1 = sample(precio, 1500)
promedio1 = mean(muestra1); promedio1

## [1] 184.4687

barplot(muestra1)

muestra1 = sample(precio, 2000)
promedio1 = mean(muestra1); promedio1

## [1] 195.976

barplot(muestra1)

3. Generar 5000 muestras de tama ̃no n = 10, n = 50 y n = 100 de la poblaci ́on (price), calcular la media de cada muestra y almacenar cada resultado en un vector. Luego trazar los histogramas. ¿Qu ́e sucede con la distribuci ́on del muestreo? Concluir.

muestra_mean10 = rep(NA, 5000)
muestra_mean50 = rep(NA, 5000)
muestra_mean100 = rep(NA, 5000)

for(i in 1:5000){
  muestra = sample(precio, 10)
  muestra_mean10[i] = mean(muestra)
  muestra = sample(precio, 50)
  muestra_mean50[i] = mean(muestra)
  muestra = sample(precio, 100)
  muestra_mean100[i] = mean(muestra)
}

par(mar=c(1, 1, 1, 1))
par(mfrow = c(3, 1))

xlimits = range(muestra_mean10)
hist(muestra_mean10, breaks=100, xlims = xlimits)

## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): "xlims" is not a graphical
## parameter

## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...): "xlims"
## is not a graphical parameter

## Warning in axis(1, ...): "xlims" is not a graphical parameter

## Warning in axis(2, at = yt, ...): "xlims" is not a graphical parameter

hist(muestra_mean50, breaks=100, xlims = xlimits)

## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): "xlims" is not a graphical
## parameter

## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...): "xlims"
## is not a graphical parameter

## Warning in axis(1, ...): "xlims" is not a graphical parameter

## Warning in axis(2, at = yt, ...): "xlims" is not a graphical parameter

hist(muestra_mean100, breaks=100, xlims = xlimits)

## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): "xlims" is not a graphical
## parameter

## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...): "xlims"
## is not a graphical parameter

## Warning in axis(1, ...): "xlims" is not a graphical parameter

## Warning in axis(2, at = yt, ...): "xlims" is not a graphical parameter

dev.off()

## null device 
##           1

Problema 2

1. Repita los ́ıtems (b) y (c) anteriores ahora para los atributos accommodates y bedrooms. Final- mente, calcule e informe su estimaci ́on de la media de la poblaci ́on.

2. Simule 50,000 muestras aleatorias para ̄Xprice ∼ N (μ = mean(price), σ = sd(price)) tomando muestras de tama ̃no n = 100.

• Calcule el promedio de cada una las 50,000 muestras aleatorias.
• Construya el histograma de los 50,000 promedios mu ́estrales. ¿Qu ́e se puede concluir?
• Realizar la gr ́afica de la distribuci ́on acumulada de los promedios y trazar una recta vertical por el promedio de la variable precio.

##revisar
par(mfrow=c(1,1))
##hist(prob, main="Histograma - Promedios muestrales", xlab=expression(bar(x)), prob=T)

Problema 3. Demuestre gr ́aficamente (teorema central del l ́ımite) que v.a. discretas con distribuci ́on Bino- mial y Poisson respectivamente, con par ́ametros n, p = 0, 5 y λ = 0, 5, se pueden aproximar mediante una distribuci ́on normal con μ = 0, 5. Tome valores para n de 10, 50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000 y 10000. Realice interpretaciones. Cierre: Los problemas de este Bloque apuntan a entender el an ́alisis del efecto del tama ̃no de la muestra al momento de realizar simulaciones estad ́ısticas, muestran aproximaciones de las v.a discretas en su naturaleza a la distribuci ́on normal bajo condiciones espec ́ıficas, el uso de la distribuci ́on del promedio muestral e ilustrar propiedades del teorema de l ́ımite central.

#hacer con los 15 numeros diferentes
#binomial
x <- NULL
Cantidad_aleatorios <- 5000
n <- 4000
p <- 0.5
for (i in 1: Cantidad_aleatorios){
  x[i]<-rbinom(Cantidad_aleatorios,n,p)
}

## Warning in x[i] <- rbinom(Cantidad_aleatorios, n, p): número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo

## Warning in x[i] <- rbinom(Cantidad_aleatorios, n, p): número de items para para
## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo

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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo

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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo

x2 <- seq(min(x), max(x))
distr <- dnorm(x2,mean = n*p, sd=sqrt(n*p*(1-p)))
hist(x, breaks =100, prob=T)
lines(x2,distr,col="red",lwd=3)

#poisson
x <- NULL
Cantidad_aleatorios <- 5000
n <- 4000
lambda <- n*0.5
for (i in 1: Cantidad_aleatorios){
  x[i]<-rpois(Cantidad_aleatorios,lambda)
}

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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo

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## sustituir no es un múltiplo de la longitud del reemplazo

x2 <- seq(min(x), max(x))
distr <- dnorm(x2,mean = lambda, sd=sqrt(lambda))
hist(x, breaks =100, prob=T)
lines(x2,distr,col="red",lwd=3)

Bloque 2

Problema 4. Simule 500000 valores de X ∼ P (λ = 20) y calcule el promedio y la varianza. Seleccione una muestra aleatoria de n = 1000 y determine el promedio de esa muestra y la desviaci ́on est ́andar. Adem ́as encuentre un intervalo de confianza del 95 % y otro del 99 % para μ. Concluya

N <- 500000
poblacion <-rpois(N,20) #simular poblacion

media_poblacional<-mean(poblacion)
varianza_poblacional <-sd(poblacion)^2

n <- 1000 # tamaño de la muestra
muestra<- sample(poblacion,size=n) #seleccionar muestra

media_muestral <- mean(muestra)
desviacion_muestral <- sd(muestra)

Problema 5. Cargue el dataset mtcars, conjunto de datos incorporado en R. 1. Realice un resumen y descripci ́on de los atributos. 2. Usar algunos gr ́aficos para visualizar la distribuci ́on de los valores de la variable mpg. Concluir 3. Calcular el intervalo de confianza con una probabilidad del 95 % para la media de mpg con la distri- buci ́on t-student. Concluir Problema 6. El rector de una universidad quiere usar la media de una muestra aleatoria para estimar la cantidad promedio de tiempo que tardan los estudiantes en ir de una clase a la siguiente, y quiere ser capaz de afirmar con 99 % de confianza que el error es cuando mucho de 0.25 minutos. Si se puede suponer por experiencia que σ = 1, 40 minutos, ¿cu ́an grande debe ser la muestra que se tome? α = 1 − 0, 99 , Z0,005 ≈ 2, 57 σ = 1, 40 E = 0, 25 Cierre: Las situaciones propuestas en este Bloque buscan evaluar el ajuste de la distribuci ́on normal a un conjunto de datos, corroborar el resultado del teorema de l ́ımite central y mostrar la aplicabilidad de la inferencia estad ́ıstica, m ́as precisamente de los intervalos de confianza en la estimaci ́on de los par ́ametros poblacionales.

Bloque 3

Problema 7. Suponga que un fabricante afirma que la vida media de una bombilla es mayor a 10,000 horas. En una muestra de 30 bombillas, se encontr ́o que solo duran en promedio 9,700 horas. Suponga que la desviaci ́on est ́andar de la poblaci ́on es de 105 horas. ¿podemos rechazar la afirmaci ́on del fabricante? Problema 8. Suponga que la etiqueta de una bolsa de galletas indica que hay como m ́aximo 2 gramos de grasa saturada en una sola galleta. En una muestra de 35 galletas, se encuentra que la cantidad media de grasa saturada por galleta es de 2,2 gramos. Suponga que la desviaci ́on est ́andar de la muestra es 0.4 gramos. ¿podemos rechazar la afirmaci ́on en la etiqueta de los alimentos? Problema 9. ¿Cu ́al es el tama ̃no de la menor muestra requerida para estimar una proporci ́on desconocida de clientes quienes pagar ́ıan por un servicio adicional hasta dentro de un error m ́aximo de 0.06 con al menos 95 % de confianza? ¿Cu ́al ser ́a el tama ̃no de muestra requerido si la proporci ́on a estimar es al menos de 0.8? Problema 10. Una aerol ́ınea afirma que tan solo 6 % de todo el equipaje nunca se encuentra. Si, en una muestra aleatoria, 15 de 200 piezas de equipaje perdido no se encuentran, pruebe la hip ́otesis nula p = 0, 06 contra la hip ́otesis alternativa p > 0, 06, con un nivel de significancia de 0.05