Ingresar los datos y calcular la media muestral

Media muestral:

## [1] 5.534286

Generar las muestras bootstrap y calcular sus medias Vamos a generar k = 1000 muestras bootstrap de tamaño n = 7 (con reemplazo) y calcular la media de cada una.

## [1] 6.007143

Calcular los percentiles P2.5 y P97.5 Estos percentiles serán utilizados para construir los intervalos de confianza según los dos métodos.

##    Metodo     P2.5    P97.5
## 1 Metodo1 4.748393 6.508643
## 2 Metodo2 4.748393 6.508643

Comparar los resultados y comentar Vamos a presentar los intervalos de confianza obtenidos y hacer algunas observaciones:

## Intervalo de confianza Metodo 1 (Percentiles):
##     2.5%    97.5% 
## 4.748393 6.508643
## 
## Intervalo de confianza Metodo 2 (Basado en la media muestral):
##     2.5%    97.5% 
## 4.748393 6.508643

Histograma de método 1

Histograma de método 2

Histograma comparativo de método 1 y método 2

Comentarios:

El Método 1 proporciona un intervalo de confianza basado directamente en los percentiles de las medias bootstrap. Este método es simple y se basa en la distribución empírica obtenida mediante el bootstrap.

El Método 2 ajusta el intervalo tomando en cuenta la simetría alrededor de la media muestral. Este método intenta corregir posibles sesgos en la estimación.

Al comparar ambos intervalos, podemos observar si son similares o si existen diferencias significativas. La confianza en estas estimaciones dependerá de factores como el tamaño de la muestra original y la variabilidad de los datos.

Conclusión:

Ambos métodos proporcionan estimaciones razonables del intervalo de confianza para la media de la eficiencia de combustible. Dado que no conocemos la distribución subyacente de los datos y tenemos una muestra pequeña, el método bootstrap es adecuado para este análisis. Sin embargo, debemos ser cautelosos al interpretar los resultados debido al tamaño reducido de la muestra original (n=7).

la confianza en las estimaciones puede estar limitada por el tamaño pequeño de la muestra original (n = 7). Con muestras pequeñas, las estimaciones pueden ser menos precisas y más sensibles a valores atípicos.

Por otro lado, las medias en los dos métodos son muy cercanas, lo que quiere decir que para una muestra tan pequeña, no existe una diferencia significativa al emplear el método 1 o el método 2.

Recomendaciones: Sería ideal contar con una muestra más grande para obtener intervalos de confianza más fiables. Además, es importante considerar el contexto práctico y si los intervalos obtenidos son coherentes con el conocimiento existente sobre la eficiencia de combustible de camiones similares.