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] 181.2

barplot(muestra1)

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

## [1] 132.8

barplot(muestra1)

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

## [1] 179

barplot(muestra1)

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

## [1] 195.4127

barplot(muestra1)

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

## [1] 192.6845

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.

#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

## 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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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)))#revisar como era esto
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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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

## Warning in x[i] <- rpois(Cantidad_aleatorios, lambda): número de items para para
## 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

# Definir la función para calcular el tamaño de la muestra
calcular_tamanio_muestra <- function(confianza, error, desviacion_estandar) {
  z <- qnorm(1 - (1 - confianza) / 2)
  n <- (z * desviacion_estandar / error) ^ 2
  return(ceiling(n))
}

# Parámetros dados
confianza <- 0.99
error <- 0.25
desviacion_estandar <- 1.40

# Calcular el tamaño de la muestra
tamanio_muestra <- calcular_tamanio_muestra(confianza, error, desviacion_estandar)

# Imprimir el resultado
print(paste("El tamaño de muestra necesario es:", tamanio_muestra))

## [1] "El tamaño de muestra necesario es: 209"

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?

# Parámetros dados
media_muestral <- 9700  # Duración promedio de la muestra
n <- 30  # Tamaño de la muestra
media_poblacional <- 10000  # Afirmación del fabricante
desviacion_estandar <- 105  # Desviación estándar poblacional

# Calcular el valor t
t_valor <- (media_muestral - media_poblacional) / (desviacion_estandar / sqrt(n))

# Calcular los grados de libertad
grados_libertad <- n - 1

# Calcular el valor p
valor_p <- pt(t_valor, df = grados_libertad)

# Imprimir resultados
print(paste("Valor t:", t_valor))

## [1] "Valor t: -15.649215928719"

print(paste("Grados de libertad:", grados_libertad))

## [1] "Grados de libertad: 29"

print(paste("Valor p:", valor_p))

## [1] "Valor p: 5.60220018132035e-16"

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?

# Parámetros dados
media_muestral <- 2.2  # Media de grasa saturada por galleta en la muestra
n <- 35  # Tamaño de la muestra
media_etiqueta <- 2  # Cantidad máxima de grasa saturada por galleta según la etiqueta
desviacion_estandar_muestra <- 0.4  # Desviación estándar de la muestra

# Calcular el valor t
t_valor <- (media_muestral - media_etiqueta) / (desviacion_estandar_muestra / sqrt(n))

# Calcular los grados de libertad
grados_libertad <- n - 1

# Calcular el valor p
valor_p <- pt(t_valor, df = grados_libertad)

# Imprimir resultados
print(paste("Valor t:", t_valor))

## [1] "Valor t: 2.95803989154981"

print(paste("Grados de libertad:", grados_libertad))

## [1] "Grados de libertad: 34"

print(paste("Valor p:", valor_p))

## [1] "Valor p: 0.997200177058156"

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?

# Cálculo del tamaño de la muestra para estimar una proporción desconocida con un error máximo dado y un nivel de confianza específico
calcular_tamanio_muestra_proporcion <- function(Z, p, E) {
  n <- (Z^2 * p * (1 - p)) / (E^2)
  return(ceiling(n))
}

# Caso 1: Estimación de proporción con error máximo de 0.06 y al menos 95% de confianza
Z <- qnorm(1 - (1 - 0.95) / 2)
p <- 0.5  # Estimación conservadora de la proporción poblacional
E <- 0.06
tamanio_muestra_caso1 <- calcular_tamanio_muestra_proporcion(Z, p, E)

# Caso 2: Proporción a estimar al menos 0.8
Z <- qnorm(1 - (1 - 0.95) / 2)  # Se mantiene el mismo nivel de confianza del 95%
p <- 0.8
E <- 0.06
tamanio_muestra_caso2 <- calcular_tamanio_muestra_proporcion(Z, p, E)

# Caso 3: Prueba de hipótesis para una proporción poblacional
proporcion_observada <- 15 / 200  # Proporción observada en la muestra
p_0 <- 0.06  # Hipótesis nula: la proporción poblacional es 0.06
nivel_significancia <- 0.05
p_valor <- pbinom(15, 200, p_0, lower.tail = FALSE)

# Imprimir resultados
print(paste("Tamaño de muestra necesario para el caso 1:", tamanio_muestra_caso1))

## [1] "Tamaño de muestra necesario para el caso 1: 267"

print(paste("Tamaño de muestra necesario para el caso 2:", tamanio_muestra_caso2))

## [1] "Tamaño de muestra necesario para el caso 2: 171"

print(paste("Valor p para el caso 3:", p_valor))

## [1] "Valor p para el caso 3: 0.148803825926438"

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

# Parámetros dados
proporcion_observada <- 15 / 200  # Proporción observada en la muestra
proporcion_hipotesis_nula <- 0.06  # Hipótesis nula: la proporción poblacional es 0.06
nivel_significancia <- 0.05

# Calcular el valor p
p_valor <- pbinom(15, 200, proporcion_hipotesis_nula, lower.tail = FALSE)

# Imprimir resultados
print(paste("Valor p:", p_valor))

## [1] "Valor p: 0.148803825926438"

# Comprobar si rechazamos la hipótesis nula
if (p_valor < nivel_significancia) {
  print("Rechazamos la hipótesis nula.")
} else {
  print("No rechazamos la hipótesis nula.")
}

## [1] "No rechazamos la hipótesis nula."