Promedio de alumnos con rnorm()
Rubén Pizarro
11/2/2020
Los datos
# Generar una tabla de frecuencias con
# datos de promedios. Los datos son aleatorios
set.seed(1234)
# promedios <- sample(70:100, 7200, replace = TRUE)
# Otra manera de generar aleatorios
# 85 es la media y 4 la desviación de una distribución normal
n <- 7200
promedios <- round(rnorm(n, 85, 4), 0)
promedios## [1] 80 86 89 76 87 87 83 83 83 81 83 81 82 85 89 85 83 81 82 95 86 83 83 87
## [25] 82 79 87 81 85 81 89 83 82 83 78 80 76 80 84 83 91 81 82 84 81 81 81 80
## [49] 83 83 78 83 81 81 84 87 92 82 91 80 88 95 85 82 85 92 80 90 90 86 85 83
## [73] 84 88 93 84 79 82 86 84 84 84 80 84 88 88 87 83 84 80 85 86 92 89 83 86
## [97] 80 89 89 93 87 83 85 83 82 86 81 86 86 85 84 82 81 88 85 88 80 86 88 85
## [121] 84 82 93 88 92 85 82 79 82 86 89 86 80 88 78 84 84 77 89 83 84 91 88 85
## [145] 87 87 92 86 87 86 83 85 92 81 85 90 84 81 82 83 82 84 83 84 87 87 92 85
## [169] 84 91 92 85 84 78 91 82 81 97 86 85 74 85 89 87 89 93 90 83 88 84 83 74
## [193] 82 87 94 87 87 81 86 77 87 88 86 88 86 88 92 89 85 81 87 83 91 79 83 87
## [217] 84 83 84 88 89 88 94 90 86 82 97 88 82 86 84 84 81 85 86 81 72 84 85 87
## [241] 85 87 81 88 88 86 90 87 86 86 87 89 87 88 80 84 91 80 86 87 89 84 86 78
## [265] 86 82 84 80 87 88 84 92 88 89 93 82 88 89 85 86 81 87 82 88 82 86 82 84
## [289] 79 86 89 86 78 83 92 92 80 84 86 86 83 81 84 89 85 82 83 91 83 88 91 87
## [313] 83 85 83 90 84 91 83 82 86 85 83 79 85 82 89 81 90 82 86 89 83 87 85 80
## [337] 84 91 84 82 85 86 89 90 85 90 82 76 83 83 76 87 82 84 79 87 93 81 85 93
## [361] 89 93 85 84 83 91 80 86 85 94 83 79 86 85 82 86 84 82 87 84 78 74 83 91
## [385] 88 90 89 86 79 86 91 71 82 89 87 88 87 87 85 81 80 85 83 81 87 86 91 81
## [409] 83 85 79 84 82 76 84 83 90 83 87 86 80 86 85 86 88 85 91 85 80 88 80 77
## [433] 82 82 83 91 92 88 80 85 87 84 86 81 80 91 86 83 86 93 86 91 90 83 88 82
## [457] 79 80 84 92 85 82 86 88 80 81 77 80 81 84 91 89 86 83 85 87 83 89 89 80
## [481] 82 90 78 87 86 98 74 82 88 92 88 79 94 78 81 85 94 87 88 92 89 80 88 85
## [505] 92 84 79 87 86 85 81 82 85 89 84 82 74 87 87 90 91 84 90 85 82 82 84 86
## [529] 85 86 86 88 84 92 87 80 84 87 83 86 87 90 82 85 83 80 78 86 87 88 79 80
## [553] 80 82 86 87 82 74 89 87 82 81 84 85 88 91 82 86 90 81 84 78 86 82 81 82
## [577] 87 76 83 81 81 87 86 85 87 83 77 90 84 84 86 88 87 89 85 83 84 88 82 81
## [601] 86 87 78 88 85 84 89 91 80 89 82 86 87 86 79 83 91 86 82 82 89 86 81 85
## [625] 87 92 81 83 89 83 91 89 78 87 79 79 85 85 85 90 86 82 85 83 85 80 85 85
## [649] 82 85 82 82 84 87 84 86 89 84 85 87 80 87 83 80 78 82 80 80 92 80 89 87
## [673] 81 83 83 86 84 88 84 76 85 78 89 82 81 83 87 77 86 81 85 88 87 91 86 82
## [697] 94 84 88 89 87 91 84 80 84 83 86 81 88 80 92 91 83 86 84 80 74 85 85 92
## [721] 77 82 89 86 85 83 86 84 85 83 90 89 90 84 84 84 90 84 85 87 88 84 94 81
## [745] 79 85 92 85 85 88 85 85 90 85 82 87 81 79 85 81 87 84 82 91 85 91 85 84
## [769] 86 89 96 81 84 89 86 84 80 84 84 85 91 83 79 87 85 84 88 73 83 84 87 84
## [793] 81 86 85 85 90 83 80 80 81 79 85 92 85 88 81 84 87 84 88 88 82 82 94 84
## [817] 85 85 83 81 80 89 81 88 91 90 84 83 81 85 84 86 83 88 88 89 94 86 83 85
## [841] 78 86 83 87 84 79 85 80 89 78 84 87 79 91 81 83 86 84 81 87 83 87 83 81
## [865] 85 88 86 85 77 91 85 82 84 86 79 88 86 90 89 83 83 81 84 89 92 89 78 88
## [889] 89 87 82 89 88 88 83 88 85 85 91 88 74 83 79 87 83 89 87 85 85 84 86 81
## [913] 88 83 82 84 92 78 84 85 83 83 87 86 82 87 86 88 80 82 84 89 83 81 88 87
## [937] 80 93 91 79 94 78 85 80 83 84 86 81 74 85 82 86 82 88 85 87 81 84 86 85
## [961] 92 77 88 85 89 85 74 87 84 81 82 85 95 86 81 93 83 82 80 82 93 89 88 86
## [985] 86 87 86 86 89 84 86 81 91 91 78 84 87 87 88 83 80 86 79 88 88 77 89 84
## [1009] 82 87 90 91 80 83 86 85 83 76 84 80 85 82 85 82 83 83 90 88 84 80 89 79
## [1033] 80 82 81 81 90 85 82 88 86 80 83 87 93 91 88 85 78 82 84 87 85 85 92 87
## [1057] 84 83 85 82 90 84 83 82 89 80 83 86 85 86 80 83 78 82 90 86 85 81 83 81
## [1081] 85 88 86 83 87 87 88 83 80 85 86 91 85 87 85 94 90 84 84 85 85 83 85 82
## [1105] 81 88 88 83 90 84 84 81 85 84 85 87 89 86 89 89 73 84 87 81 81 86 83 78
## [1129] 89 82 87 87 91 86 88 90 83 78 86 90 79 89 85 85 84 89 91 91 81 88 83 81
## [1153] 87 85 88 92 89 82 86 91 90 79 89 84 82 81 84 88 91 86 85 84 89 81 86 89
## [1177] 89 87 80 82 82 79 85 90 75 88 84 82 88 88 85 81 82 79 93 84 82 76 83 83
## [1201] 79 95 88 79 90 89 87 87 86 87 81 82 81 84 86 87 87 91 87 90 89 83 88 87
## [1225] 85 81 87 85 84 89 89 88 75 81 89 82 87 86 89 82 85 86 90 84 86 80 88 86
## [1249] 88 83 92 84 85 85 88 82 86 87 80 86 83 91 88 78 89 86 83 84 80 87 78 84
## [1273] 87 85 88 85 94 82 91 79 81 81 79 91 89 90 83 85 89 89 87 86 80 86 84 82
## [1297] 91 82 86 87 89 86 93 87 83 85 88 76 85 85 84 85 77 86 85 83 74 83 85 85
## [1321] 83 86 81 88 88 89 88 84 85 90 87 86 90 82 85 90 84 86 84 90 86 85 82 83
## [1345] 79 87 88 80 87 86 86 85 92 86 91 87 87 83 96 85 83 87 87 88 81 84 91 83
## [1369] 84 87 83 90 87 85 79 84 93 84 88 81 79 88 91 79 88 86 84 92 81 85 88 81
## [1393] 89 85 90 85 82 80 80 84 77 79 93 84 90 92 85 85 86 88 88 77 85 87 84 86
## [1417] 89 84 91 87 79 84 87 86 80 77 85 88 82 87 87 89 87 86 79 83 88 87 81 86
## [1441] 85 90 85 83 84 81 90 86 83 87 88 83 84 85 77 86 85 84 81 89 83 86 93 83
## [1465] 82 86 84 83 87 86 81 79 87 82 81 90 85 83 88 90 89 81 83 86 80 83 85 85
## [1489] 86 86 89 85 82 85 84 85 91 87 92 89 92 80 82 83 84 83 87 80 83 83 84 83
## [1513] 90 88 86 79 97 89 90 77 84 88 87 87 87 83 84 81 89 77 84 88 84 91 88 82
## [1537] 85 85 86 83 83 84 89 89 83 85 81 82 83 80 77 88 87 82 89 92 75 90 90 86
## [1561] 83 81 81 82 77 82 89 82 91 85 85 87 81 82 83 92 87 85 81 85 87 84 81 81
## [1585] 84 86 89 80 82 77 85 88 86 90 87 83 91 87 87 81 84 80 85 90 83 85 88 79
## [1609] 80 81 86 85 90 80 83 77 91 89 82 84 84 92 85 87 88 88 78 88 81 85 77 86
## [1633] 81 76 78 79 87 86 88 83 86 87 85 81 90 92 93 89 84 84 84 84 85 77 85 86
## [1657] 81 78 84 73 92 88 81 85 84 78 81 89 80 82 82 90 84 87 88 83 80 86 84 91
## [1681] 83 84 88 82 85 87 83 80 86 84 77 86 86 78 83 84 83 87 79 81 83 91 84 81
## [1705] 91 84 87 89 87 90 82 91 78 81 83 86 83 87 87 88 91 79 89 84 82 78 82 84
## [1729] 77 84 87 80 85 80 85 89 76 94 80 89 93 81 82 89 82 81 91 92 84 94 93 85
## [1753] 82 82 91 87 88 85 86 83 90 84 93 87 89 91 85 78 83 87 90 86 88 89 89 88
## [1777] 84 89 83 86 83 87 87 85 85 87 80 89 86 87 84 77 88 84 87 93 80 90 84 85
## [1801] 83 83 80 86 87 84 79 83 87 82 83 80 87 82 98 89 84 85 82 86 85 78 78 87
## [1825] 76 83 92 78 86 91 87 90 81 88 86 90 95 85 89 83 84 83 80 85 85 88 84 81
## [1849] 84 92 87 86 89 92 92 83 85 84 84 87 83 80 84 91 92 83 88 84 85 82 79 92
## [1873] 88 78 84 91 85 86 88 89 88 87 91 92 86 84 85 86 82 88 80 94 75 86 85 87
## [1897] 83 95 84 85 89 88 86 84 84 80 88 87 81 84 90 90 80 88 86 87 82 84 77 82
## [1921] 84 90 81 86 85 80 86 91 89 90 84 89 76 80 84 85 87 88 83 83 84 83 85 89
## [1945] 87 83 82 85 84 90 76 81 87 88 82 84 92 81 92 86 89 83 81 87 87 83 81 90
## [1969] 80 91 83 77 94 87 81 83 82 86 86 80 86 82 88 87 85 82 83 81 88 90 85 86
## [1993] 84 86 92 86 90 86 79 80 81 85 85 90 78 81 78 87 83 78 82 81 86 87 80 89
## [2017] 87 86 86 87 89 83 85 96 81 86 79 86 89 76 83 94 82 79 87 82 91 89 88 79
## [2041] 86 87 77 88 86 81 84 93 88 80 85 92 85 83 90 83 84 88 92 82 84 85 89 91
## [2065] 92 84 89 82 83 80 81 87 88 86 82 86 80 78 83 83 81 77 83 87 88 91 85 94
## [2089] 87 84 77 95 91 88 89 89 88 89 89 82 84 85 82 94 80 86 82 85 86 85 73 75
## [2113] 88 81 85 88 84 82 84 91 91 93 91 79 78 85 84 79 77 90 92 86 86 85 83 79
## [2137] 84 81 86 88 84 91 92 90 79 79 85 86 88 79 84 86 78 86 93 79 90 89 89 91
## [2161] 85 86 81 87 90 86 90 90 80 86 83 84 84 81 89 81 87 78 84 84 82 84 89 87
## [2185] 82 84 85 83 84 84 94 86 87 83 86 86 87 86 93 77 87 87 82 85 81 82 76 90
## [2209] 83 87 84 93 86 94 86 91 85 86 84 85 88 87 78 90 82 89 85 85 87 81 85 82
## [2233] 88 86 79 84 83 82 85 78 93 87 77 81 86 76 83 85 90 92 90 91 83 90 85 92
## [2257] 86 88 87 88 87 83 85 97 81 87 87 89 76 80 86 81 83 88 85 82 84 92 91 83
## [2281] 91 87 89 81 79 90 82 82 86 78 87 90 85 78 83 83 89 89 86 83 84 88 88 92
## [2305] 80 87 86 78 84 83 80 86 75 89 91 90 89 86 86 85 82 86 88 80 84 84 86 82
## [2329] 89 83 90 83 90 84 88 86 85 91 86 87 84 83 94 84 86 86 86 91 80 84 80 82
## [2353] 87 88 96 87 84 81 87 89 83 86 86 83 88 79 93 85 87 85 80 87 85 81 87 77
## [2377] 91 81 85 92 79 92 88 88 76 84 79 82 87 81 89 85 79 88 83 81 90 86 87 86
## [2401] 82 85 84 82 78 87 82 90 89 84 86 89 84 97 87 85 85 85 90 90 86 84 87 83
## [2425] 85 84 79 83 81 89 80 85 81 85 83 94 84 88 87 88 89 83 80 88 81 90 81 75
## [2449] 81 83 93 88 91 80 89 83 88 77 89 84 84 90 86 85 88 81 80 89 91 87 85 91
## [2473] 86 87 85 88 80 83 84 79 88 86 82 86 86 82 85 82 87 79 86 88 86 82 81 79
## [2497] 87 86 85 88 80 87 80 84 77 79 82 86 86 89 87 87 81 80 83 78 85 84 83 86
## [2521] 79 77 87 81 81 83 82 90 89 85 84 83 89 86 86 79 89 83 86 85 90 90 90 85
## [2545] 85 85 87 85 80 81 81 82 90 85 88 85 89 78 83 85 87 84 84 90 87 84 85 88
## [2569] 79 88 90 83 85 79 85 86 82 85 81 85 84 87 88 92 88 83 84 92 80 85 95 83
## [2593] 80 86 80 79 84 80 83 90 93 82 83 86 81 85 81 82 85 85 88 83 87 78 86 88
## [2617] 85 84 83 86 88 89 86 83 92 89 81 86 78 78 82 85 83 90 93 89 90 88 89 95
## [2641] 82 80 95 83 80 81 88 83 83 84 89 85 89 85 90 88 87 88 78 85 83 79 86 87
## [2665] 87 82 86 87 92 81 88 84 86 80 81 79 85 86 84 82 87 89 84 91 80 88 88 82
## [2689] 87 88 90 87 81 83 83 89 83 80 87 88 93 88 85 86 81 94 82 86 88 79 89 86
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## [2761] 83 93 85 85 90 82 80 86 83 84 87 79 79 90 85 89 84 87 87 82 90 88 86 85
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## [2809] 85 82 88 87 83 90 91 89 89 83 89 80 89 91 87 85 83 80 84 84 90 81 85 83
## [2833] 84 88 85 85 87 79 85 85 84 88 79 74 80 87 92 91 79 82 89 85 87 88 89 92
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## [2881] 80 80 90 86 86 85 88 87 86 95 83 88 90 86 80 83 87 83 86 83 87 90 82 80
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## [2929] 84 85 95 89 82 88 82 78 90 86 85 82 90 86 90 86 87 82 86 81 75 89 91 87
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## [2977] 90 81 76 89 82 82 88 79 86 94 81 83 87 86 81 86 84 81 89 92 79 90 86 87
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## [4729] 88 81 82 85 78 84 84 81 83 78 82 83 83 82 76 86 80 84 85 87 85 83 81 89
## [4753] 85 80 78 87 86 89 89 94 80 80 79 83 88 87 89 80 85 87 86 90 82 87 86 87
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## [7081] 84 81 80 84 90 92 82 88 90 81 85 86 87 90 79 88 87 83 86 95 85 81 80 79
## [7105] 82 99 84 91 80 91 82 81 82 84 81 89 88 92 86 85 86 85 89 87 89 90 86 98
## [7129] 86 82 82 81 82 88 89 78 84 82 82 82 86 87 86 88 87 86 79 92 91 85 89 84
## [7153] 90 78 81 80 87 80 87 91 83 94 83 80 90 83 88 85 81 84 87 84 79 79 82 87
## [7177] 89 86 85 90 85 88 87 84 75 92 88 84 82 91 84 84 81 85 95 89 90 81 89 85Visualizando los datos
Dispersión, los 7200 promedios en ejes x & y
plot(promedios)
Tallo y hoja para ver frecuencias
stem(promedios, scale=1) # La escala es de 1##
## The decimal point is at the |
##
## 70 | 0
## 72 | 000000000
## 74 | 00000000000000000000000000000000000000000000000
## 76 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+61
## 78 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+315
## 80 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+710
## 82 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+1053
## 84 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+1357
## 86 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+1234
## 88 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+933
## 90 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+474
## 92 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+170
## 94 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+11
## 96 | 0000000000000000000
## 98 | 000000stem(promedios, scale=2) # La escala es de 2##
## The decimal point is at the |
##
## 71 | 0
## 72 | 00
## 73 | 0000000
## 74 | 000000000000000000000
## 75 | 00000000000000000000000000
## 76 | 000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 77 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+10
## 78 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+85
## 79 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+150
## 80 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+263
## 81 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+367
## 82 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+444
## 83 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+529
## 84 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+629
## 85 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+648
## 86 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+575
## 87 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+579
## 88 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+477
## 89 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+376
## 90 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+249
## 91 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+145
## 92 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+80
## 93 | 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+10
## 94 | 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
## 95 | 000000000000000000000000000000
## 96 | 0000000000
## 97 | 000000000
## 98 | 0000
## 99 | 00- El diagrama de tallo y hoja sirve para ver las frecuencias
- Se observa que la moda es 85
Determinando la frecuencia
frecuencia = table(promedios) # genera la frecuencia
frecuencia## promedios
## 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
## 1 2 7 21 26 51 90 165 230 343 447 524 609 709 728 655 659 557 456 329
## 91 92 93 94 95 96 97 98 99
## 225 160 90 61 30 10 9 4 2El histograma de los datos promedios
hist(promedios)
* El histograma ve las frecuencias de cada clase * Se observa que la mayor frcuencia moda es 85
La media y la mediana de promedios
median(promedios)## [1] 85mean(promedios)## [1] 85.01653La moda ordenando y sacando el valor máximo
sort(frecuencia, decreasing = TRUE)## promedios
## 85 84 87 86 83 88 82 89 81 80 90 79 91 78 92 77 93 94 76 95
## 728 709 659 655 609 557 524 456 447 343 329 230 225 165 160 90 90 61 51 30
## 75 74 96 97 73 98 72 99 71
## 26 21 10 9 7 4 2 2 1# La moda es el primer registro, pero ¿si hav varios valores los primeros registro, bibodal varias modas?, lo siguiente puede despreciar las modas repetidas
ordenado <- sort(frecuencia, decreasing = TRUE) # Se hace una variable de los datos ordenados
unlist(ordenado)[1] # La función unlist() genera un vector, y [1], determina la primera posición, o sea 1.## 85
## 728Generando una tabla de frecuencias de los datos promedios
tabla <- data.frame(frecuencia) # hacer la tabla de frec..
tabla## promedios Freq
## 1 71 1
## 2 72 2
## 3 73 7
## 4 74 21
## 5 75 26
## 6 76 51
## 7 77 90
## 8 78 165
## 9 79 230
## 10 80 343
## 11 81 447
## 12 82 524
## 13 83 609
## 14 84 709
## 15 85 728
## 16 86 655
## 17 87 659
## 18 88 557
## 19 89 456
## 20 90 329
## 21 91 225
## 22 92 160
## 23 93 90
## 24 94 61
## 25 95 30
## 26 96 10
## 27 97 9
## 28 98 4
## 29 99 2names(tabla) <- c('promedio', 'frecuencia') # Pone nombres a columnas
tabla## promedio frecuencia
## 1 71 1
## 2 72 2
## 3 73 7
## 4 74 21
## 5 75 26
## 6 76 51
## 7 77 90
## 8 78 165
## 9 79 230
## 10 80 343
## 11 81 447
## 12 82 524
## 13 83 609
## 14 84 709
## 15 85 728
## 16 86 655
## 17 87 659
## 18 88 557
## 19 89 456
## 20 90 329
## 21 91 225
## 22 92 160
## 23 93 90
## 24 94 61
## 25 95 30
## 26 96 10
## 27 97 9
## 28 98 4
## 29 99 2Determinando frecuencais relativas y porcentuales
tabla$frecuenciarel <- round(tabla$frecuencia / n,4)
# paste(), significa concatenar dos expresiones
# en este caso frecuenciarel con '%'
tabla$frecuenciapor <-paste(round(tabla$frecuenciarel * 100,4), '%')
tabla## promedio frecuencia frecuenciarel frecuenciapor
## 1 71 1 0.0001 0.01 %
## 2 72 2 0.0003 0.03 %
## 3 73 7 0.0010 0.1 %
## 4 74 21 0.0029 0.29 %
## 5 75 26 0.0036 0.36 %
## 6 76 51 0.0071 0.71 %
## 7 77 90 0.0125 1.25 %
## 8 78 165 0.0229 2.29 %
## 9 79 230 0.0319 3.19 %
## 10 80 343 0.0476 4.76 %
## 11 81 447 0.0621 6.21 %
## 12 82 524 0.0728 7.28 %
## 13 83 609 0.0846 8.46 %
## 14 84 709 0.0985 9.85 %
## 15 85 728 0.1011 10.11 %
## 16 86 655 0.0910 9.1 %
## 17 87 659 0.0915 9.15 %
## 18 88 557 0.0774 7.74 %
## 19 89 456 0.0633 6.33 %
## 20 90 329 0.0457 4.57 %
## 21 91 225 0.0312 3.12 %
## 22 92 160 0.0222 2.22 %
## 23 93 90 0.0125 1.25 %
## 24 94 61 0.0085 0.85 %
## 25 95 30 0.0042 0.42 %
## 26 96 10 0.0014 0.14 %
## 27 97 9 0.0012 0.12 %
## 28 98 4 0.0006 0.06 %
## 29 99 2 0.0003 0.03 %Otra manera para determinar tabla de frecuencia de los datos promedios
- Hay que instalar previamente el paquete “fdth”
- Cargar el paquete fdth
- La tabla2 tiene diferente nombre que tabla, para clarificar la diferencia,
- En realidad determinan lo mismo
#install.packages("fdth") # instalando paquete
library(fdth)##
## Attaching package: 'fdth'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, vartabla2 <- fdt(promedios)
tabla2## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [70,72) 3 0.00 0.04 3 0.04
## [72,75) 28 0.00 0.39 31 0.43
## [75,77) 77 0.01 1.07 108 1.50
## [77,79) 255 0.04 3.54 363 5.04
## [79,81) 573 0.08 7.96 936 13.00
## [81,83) 1580 0.22 21.94 2516 34.94
## [83,85) 1437 0.20 19.96 3953 54.90
## [85,87) 1314 0.18 18.25 5267 73.15
## [87,89) 1013 0.14 14.07 6280 87.22
## [89,92) 554 0.08 7.69 6834 94.92
## [92,94) 250 0.03 3.47 7084 98.39
## [94,96) 91 0.01 1.26 7175 99.65
## [96,98) 19 0.00 0.26 7194 99.92
## [98,1e+02) 6 0.00 0.08 7200 100.00# La tabla vista con todos los valores decimales
tabla2$table## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## 1 [70,72) 3 0.0004166667 0.04166667 3 0.04166667
## 2 [72,75) 28 0.0038888889 0.38888889 31 0.43055556
## 3 [75,77) 77 0.0106944444 1.06944444 108 1.50000000
## 4 [77,79) 255 0.0354166667 3.54166667 363 5.04166667
## 5 [79,81) 573 0.0795833333 7.95833333 936 13.00000000
## 6 [81,83) 1580 0.2194444444 21.94444444 2516 34.94444444
## 7 [83,85) 1437 0.1995833333 19.95833333 3953 54.90277778
## 8 [85,87) 1314 0.1825000000 18.25000000 5267 73.15277778
## 9 [87,89) 1013 0.1406944444 14.06944444 6280 87.22222222
## 10 [89,92) 554 0.0769444444 7.69444444 6834 94.91666667
## 11 [92,94) 250 0.0347222222 3.47222222 7084 98.38888889
## 12 [94,96) 91 0.0126388889 1.26388889 7175 99.65277778
## 13 [96,98) 19 0.0026388889 0.26388889 7194 99.91666667
## 14 [98,1e+02) 6 0.0008333333 0.08333333 7200 100.00000000Generar de tabla2 un dataframe
- Generar un dtaframe con data.frame
- Llamarlo df.tabla
- Poner nombres a df.tabla
df.tabla <- as.data.frame(tabla2$table)
names(df.tabla) <- c('clases', 'frec', 'rel', 'por', 'frec.acum', 'frec.porc.acum %')
df.tabla## clases frec rel por frec.acum frec.porc.acum %
## 1 [70,72) 3 0.0004166667 0.04166667 3 0.04166667
## 2 [72,75) 28 0.0038888889 0.38888889 31 0.43055556
## 3 [75,77) 77 0.0106944444 1.06944444 108 1.50000000
## 4 [77,79) 255 0.0354166667 3.54166667 363 5.04166667
## 5 [79,81) 573 0.0795833333 7.95833333 936 13.00000000
## 6 [81,83) 1580 0.2194444444 21.94444444 2516 34.94444444
## 7 [83,85) 1437 0.1995833333 19.95833333 3953 54.90277778
## 8 [85,87) 1314 0.1825000000 18.25000000 5267 73.15277778
## 9 [87,89) 1013 0.1406944444 14.06944444 6280 87.22222222
## 10 [89,92) 554 0.0769444444 7.69444444 6834 94.91666667
## 11 [92,94) 250 0.0347222222 3.47222222 7084 98.38888889
## 12 [94,96) 91 0.0126388889 1.26388889 7175 99.65277778
## 13 [96,98) 19 0.0026388889 0.26388889 7194 99.91666667
## 14 [98,1e+02) 6 0.0008333333 0.08333333 7200 100.00000000Graficando nuevamente
Gráfica lineal
plot(frecuencia, type = "l")
Ojiva
- Con el data frame df.tabla
plot(df.tabla$clases, df.tabla$frec.acum, type='o')
Ojiva
- Regresando y utilizando la variable tabla2
- con type = ‘cfp’
plot(tabla2,type="cfp",
xlab="Promedio",ylab="Frecuencia Acumulada")