Prueba 1

mtcars

Prueba 2

plot(mtcars$mpg,mtcars$disp)

Prueba 3

A continuación se muestra un enlace a la guía de R Markdown.

Prueba 4

Listas
- Elemento
- Elemento
- Elemento

  1. Elemento
  2. Elemento
  3. Elemento

Distribuciones de probabilidad

#help(Distributions)

Distribución Binomial

Función de masa

plot(dbinom(0:10,10,0.6),type="h",xlab="k",ylab="P(X=k)",main="Función de Probabilidad B(10,0.6)")

Función de distribución acumulada

plot(stepfun(0:10,pbinom(0:11,10,0.6)),xlab="k",ylab="F(k)",main="Función de distribución B(10,0.6)")

Texto justificado

#<div style="text-align: justify">
#Acá coloca el texto
#<div/>
La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.

Texto centrado

#<div style="text-align: center">
#Acá coloca el texto
#<div/>
La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.

Texto izquierda

#<div style="text-align: left">
#Acá coloca el texto
#<div/>
La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.

Ecuaciones

\(Y = X\beta + \epsilon\)

\(\hat Y=\bar X\)

##Colores de fuentes

#<span style="color:blue">
#</span>

Hola , mundo Hola,