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title: "Avance 2"
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Resumen descriptivo de los datos
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Row
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###Resumen
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)

```
Row
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Los vehículos presentan en promedio 23.5 mpg de consumo, con una amplia variación en características mecánicas. La mayoría tiene 4 cilindros, un peso promedio de 2970 lb y una potencia media de 104 hp, lo que sugiere una mezcla de autos livianos y de rendimiento moderado. El rango de años (70–82) muestra una muestra representativa de vehículos de más de una década.

```{r}
auto_mpg_csv <- read.csv("auto-mpg.csv", sep = ";")
auto_mpg_csv$horsepower <- as.numeric(auto_mpg_csv$horsepower)
auto_mpg_csv$car.name <- as.factor(auto_mpg_csv$car.name)
library(knitr)
kable (summary(auto_mpg_csv), caption = "Resumen descriptivo")
```

Media y desviación estandar
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Row
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### Media y desviación
```{r}
mean(auto_mpg_csv$mpg, na.rm = TRUE)
sd(auto_mpg_csv$mpg, na.rm = TRUE)
```
El consumo promedio de los vehículos es de 23.51 mpg, lo que representa un nivel moderado de eficiencia en combustible.
La desviación estándar de 7.82 mpg indica una variabilidad considerable entre los autos, es decir, hay modelos con consumos significativamente más altos o más bajos que el promedio.

Comparación de media
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Row {data-width = 200}

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###Comparación
El valor p (5.13e-14) es mucho menor que 0.05, por lo tanto, existe una diferencia estadísticamente significativa en el consumo promedio (mpg) entre los autos de origen americano y europeo.
Los vehículos europeos presentan un mayor consumo promedio (27.89 mpg) frente a los americanos (20.08 mpg), lo que sugiere mayor eficiencia en combustible para los autos de origen europeo.
```{r}
t.test(mpg ~ origin, data = subset(auto_mpg_csv, origin %in% c(1, 2)), var.equal = FALSE)
```

###Peso vs Caballos de fuerza

Aunque el test muestra una diferencia significativa (p < 2.2e-16), esta comparación no tiene interpretación práctica directa, ya que peso y potencia no son variables comparables en pares.
Sin embargo, el resultado indica que ambas variables tienen magnitudes medias muy distintas, reflejando que el peso promedio es notablemente superior al de la potencia medida en caballos de fuerza.
```{r}
t.test(auto_mpg_csv$weight, auto_mpg_csv$horsepower, paired = TRUE)
```

Proporciones
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La prueba de proporciones muestra qué parte de los autos corresponde a origen americano. Si la proporción es alta, indica que la muestra está dominada por vehículos de EE. UU., los cuales suelen tener mayor peso y menor rendimiento (mpg). El intervalo de confianza del 95 % muestra el rango donde se espera que esté la proporción real en la población; un rango estrecho refleja una estimación más precisa.
La proporción estimada de autos de origen americano es de aproximadamente 0.63 (62.6%), con un intervalo de confianza del 95% entre 0.58 y 0.67.
Dado que el p-valor (6.96e-07) es mucho menor que 0.05, se rechaza la hipótesis nula de que la proporción sea igual a 0.5.
Esto indica que hay una mayoría significativa de autos de origen americano en el conjunto de datos.
```{r}
prop.test(sum(auto_mpg_csv$origin == 1, na.rm = TRUE), nrow(auto_mpg_csv), conf.level = 0.95)
```