Taller grupal 02
manuel
2025-05-18
Integrantes
Del Aguila Adrianzen, Manuel Alcibiades
Díaz Bojorquez, Manuel Augusto
Espinoza Huillca, Gerardo Ilich
Huamán Lazo, Kenedic Eduardo
Huaman Rodriguez, Paul Isaac
Primero hay que determinar cuál de las tres propuestas (ÁrbolC, Red_N, Regresión) tiene una media significativamente menor que el modelo actual (SActual), usando pruebas de hipótesis. Considerando un nivel de significancia de α=0.05.
arbol <-c(23.81, 22.13, 22.64, 21.69, 23.58, 22.14, 18.73, 21.59,
20.36, 20.53, 20.11, 20.34, 19.19, 22.92, 18.65, 20.6,
19.83, 20.09, 19.43, 22.06, 21.15, 19.26, 18.08, 20.24,
18.75, 20.69, 21.62, 23.69, 23.93, 23.19)
redn <-c(23.24, 20.08, 18.01, 23.28, 19.23, 21.22, 21.47, 20.6,
21.11, 21.27, 21.03, 17.34, 22.8, 21.85, 17.85, 23.15,
19.57, 19.56, 20.79, 18.04, 20.95, 21.83, 18.17, 22.66,
18.29, 18.89, 19.49, 19.19, 26.47, 25.25)
regresion <-c(16.13, 17.84, 18.28, 15.61, 17.62, 16.12, 17.29, 16.13,
16.64, 15.03, 18.16, 16.82, 17.44, 16.76, 17.26, 15.55,
17.49, 18.42, 17.54, 17.13, 15.5, 16.8, 18.47, 18.42,
18.43, 15.56, 16.03, 15.39, 15.12, 17.77)
actual <-c(17.09, 15.77, 18.45, 16.55, 22.23, 22.11, 18.26, 18.04,
19.66, 19.76, 18.74, 19.02, 18.54, 16.7, 17.57, 19.89,
19.06, 18.7, 19.39, 19.68, 19.2, 16.85, 19.91, 19.82, 18.08,
19.38, 20.3, 21.6, 23.39, 19.33)
data2 <- data.frame(ÁrbolC =arbol, Red_N = redn, Regresion = regresion, SActual = actual)Comparación de alternativas Vs modelo actual
#ArbolC vs Actual
t.test(arbol, actual, alternative = "less", var.equal = FALSE)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: arbol and actual
## t = 4.3555, df = 57.989, p-value = 1
## alternative hypothesis: true difference in means is less than 0
## 95 percent confidence interval:
## -Inf 2.673004
## sample estimates:
## mean of x mean of y
## 21.03400 19.10233#Red_N vs Actual
t.test(redn, actual, alternative = "less", var.equal = FALSE)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: redn and actual
## t = 3.2145, df = 54.681, p-value = 0.9989
## alternative hypothesis: true difference in means is less than 0
## 95 percent confidence interval:
## -Inf 2.514425
## sample estimates:
## mean of x mean of y
## 20.75600 19.10233#Regresion vs Actual
t.test(regresion, actual, alternative = "less", var.equal = FALSE)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: regresion and actual
## t = -5.902, df = 49.248, p-value = 1.63e-07
## alternative hypothesis: true difference in means is less than 0
## 95 percent confidence interval:
## -Inf -1.58275
## sample estimates:
## mean of x mean of y
## 16.89167 19.10233Boxplot para comparación de modelos
library(ggplot2)
modelo <- c(rep("ÁrbolC", 30), rep("Red_N", 30), rep("Regresión", 30), rep("SActual", 30))
tiempo <- c(arbol, redn, regresion, actual)
datos <- data.frame(Modelo = modelo, Tiempo = tiempo)
ggplot(datos, aes(x = Modelo, y = Tiempo, fill = Modelo)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Comparación de Tiempos de Falla por Modelo",
y = "Tiempo de falla (minutos)",
x = "Modelo de mantenimiento") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")
Grafico de barras para visualizar media y desv. estandar
library(dplyr)
resumen <- datos %>%
group_by(Modelo) %>%
summarise(Media = mean(Tiempo), SD = sd(Tiempo))
# Gráfico de barras
ggplot(resumen, aes(x = Modelo, y = Media, fill = Modelo)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.6) +
geom_errorbar(aes(ymin = Media - SD, ymax = Media + SD), width = 0.2) +
labs(title = "Media y Desviación Estándar del Tiempo de Falla",
y = "Media (±SD)",
x = "Modelo") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")