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title: "ggplotly geoms"
author: "Carson Sievert"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
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normal
==============================================================
Row
--------------------------------------------------------------
###NORMAL NUMERO ALEATORIO 

```{r}
x =rnorm(200, mean=100, sd=10)
hist(x, col="green")
```

Row 
-------------------------------------------------------------

```{r}
boxplot(x,col="green")
```

Row
---------------------------------------------------------------

###ejemplo 1
sea x una variable aleatoria que representa la inteligencia medida por una pruebas

punto a

$p(x<85)=p(z(85-100)/10)-p(z<(95-100)/10)$

```{r}
pnorm(1.5)
```

punto b

$p(95 < x < 120) = (z<(120-110)/10)-p(z<(95-100)/10)$

$p(z<2)-p(z<-0.5)$

```{r}
pnorm(2)-pnorm(-0.5)
```

punto c determine el percentil 90

```{r}
qnorm(0.9,mean=100, sd=10)
```

r/por debajo de 112.8155 existe el 90% de los datos

exponencial
=======================================================

Row
---------------------------------------------------------

###exponencial numeros aleatorios

```{r}
y=rexp(300, rate=1/5)
hist(y, col ="red")
```

###cajas

```{r}
boxplot(y, col="red")
```

Row
----------------------------------------------------------

###ejemplo 1:

suponga que un sistema contiene cierta cantidad de componentes cuyos tiempos de
falla en años esta dado por T. la variable aleatoria T se modela bien mediante
la dstribucion exponencial con tiempo medio para la falla de 5 años.
*¿cual es la probabvilidad de que el tiempo de falla de un determinado
componenete funcione despues de 8 años?

$p(T>8) = 1-P(T<8) =1-F(8)= 1-(1-/exp^{-8/5})= \exp^{-8/5}= 0.2$

```{r}
1-pexp(8, rate=1/5)
```

###ejemplo 
el tiempo que tarda un empleado en tomar un pedido de un cliente de un 
restaurante que da un servicio en su coche. sigue una distribucion exponencial 
con una respuesta de atencion al cliente de 4 minutos en promedio.
A) que probabilidad hay de que el cliente siguiente deba esperar menos de 2.5 
minutos?
B)que probabilidad hay de que el cliente siguiente deba esperar entre 1 y 3 
minutos?


punto a:

```{r}
pexp(2.5, rate=1/4)
```

punto b:

```{r}
pexp(3, rate=1/4) - pexp(1, rate=1/4)
```














```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see <http://rmarkdown.rstudio.com>.

When you click the **Knit** button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

```{r cars}
summary(cars)
```

## Including Plots

You can also embed plots, for example:

```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```

Note that the `echo = FALSE` parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.