Proba

23. El estudio 2002 New York City Housing and Vacancy Survey indicó que había 59 324 viviendas con renta controlada

y 236 263 unidades con renta estabilizada construidas en 1947 o después

##valores iniciales
Prentas<- c(1, 2, 3, 4,5,6) #Personas por rentaa
Prentas

## [1] 1 2 3 4 5 6

## [1] 1 2 3 4 5 6
fprob.rc <-c(0.61,0.27,0.07,0.04,0.01,0.00) # Frecuencia Relativa
fprob.rc

## [1] 0.61 0.27 0.07 0.04 0.01 0.00

## [1] 0.61 0.27 0.07 0.04 0.01 0.00
sum(fprob.rc)

## [1] 1

## [1] 1
fprob.res <- c(0.41,0.30,0.14,0.11,0.03,0.01) # Frecuencia Relativa
fprob.res

## [1] 0.41 0.30 0.14 0.11 0.03 0.01

## [1] 0.41 0.30 0.14 0.11 0.03 0.01
sum(fprob.res)

## [1] 1

## [1] 1
tabla <- data.frame(cbind(Prentas, fprob.rc,fprob.res))
tabla

##   Prentas fprob.rc fprob.res
## 1       1     0.61      0.41
## 2       2     0.27      0.30
## 3       3     0.07      0.14
## 4       4     0.04      0.11
## 5       5     0.01      0.03
## 6       6     0.00      0.01

##   Prentas fprob.rc fprob.res
## 1       1     0.61      0.41
## 2       2     0.27      0.30
## 3       3     0.07      0.14
## 4       4     0.04      0.11
## 5       5     0.01      0.03
## 6       6     0.00      0.01
###a. ¿Cuál es el valor esperado para el número de personas que viven en cada tipo de unidad?
VE= 1*0.61 + 2*0.27 + 3*0.07 + 4*0.04+ 5*0.01 
VE

## [1] 1.57

## [1] 1.57
###b. ¿Cuál es la varianza para el número de personas que viven en cada tipo de unidad?
Var=((1 -1.59)^2+(2 -1.59)^2+(3 -1.59)^2+ (4 -1.59)^2+(5 -1.59)^2+(6 -1.59)^2)/6
Var

## [1] 6.564767

## [1] 6.564767
###c. Haga comparaciones entre el número de personas que viven en una unidad de renta controlada
###y el número de personas que viven en una unidad de renta estabilizada.
### Se muestra que los valores esperados son muy parecidos entre las dos rentas.es más probable que viva una persona en una 
###renta controlada que en una estabiliada

Se vio los valores esperados y la varianza de las rentas controladas y las rentas establezidas