x_bar <- 100
sigma <- 15
n <- 25
z_alpha <- 1.96
error_estandar <- sigma / sqrt(n)
limite_inferior <- x_bar - z_alpha * error_estandar
limite_superior <- x_bar + z_alpha * error_estandar
##) = $16,500 - Desviación estándar poblacional (σ ##) = $2,000 - Tamaño de la muestra (n ##) = 36 - Nivel de confianza = 95%**
x_bar <- 16500
sigma <- 2000
n <- 36
z_alpha <- 1.96
error_estandar <- sigma / sqrt(n)
limite_inferior <- x_bar - z_alpha * error_estandar
limite_superior <- x_bar + z_alpha * error_estandar
cat("Intervalo de confianza del 95% para el valor promedio de los gastos diarios:\n")
## Intervalo de confianza del 95% para el valor promedio de los gastos diarios:
n <- 85
x <- 10
p_hat <- x / n
z_critico <- qnorm(0.975)
error_estandar <- sqrt((p_hat * (1 - p_hat)) / n)
IC <- c(p_hat - z_critico * error_estandar, p_hat + z_critico * error_estandar)
cat("Proporción muestral (p̂):", round(p_hat, 4), "\n")
## Proporción muestral (p̂): 0.1176
n <- 85
x <- 10
p_hat <- x / n
z_critico <- qnorm(0.975)
error_estandar <- sqrt((p_hat * (1 - p_hat)) / n)
IC <- c(p_hat - z_critico * error_estandar, p_hat + z_critico * error_estandar)
cat("Proporción muestral (p̂):", round(p_hat, 4), "\n")
## Proporción muestral (p̂): 0.1176