Generar 3 muestras de poblacion de 50 observaciones con un rabgo entre 70 y 100

set.seed(1000)

dist1 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE)
dist2 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE)
dist3 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE)

dist1
##  [1] 85 73 80 91 88 93 98 72 98 87 91 75 82 75 70 78 98 95 95 97 92 87 74 99 88
## [26] 85 95 98 79 78 95 76 93 81 86 91 93 97 96 77 88 72 96 75 76 82 91 75 76 85
dist2
##  [1]  97  77  72  90  87  82  99  87  85  86  86  72  82  83  77 100  77  80  93
## [20]  96  81  81  95  79  80  93  95  85  84  81  75  78  91  90  80  90 100  80
## [39]  79  79  70  96  94  78  76  83 100  94  86  71
dist3
##  [1]  76  76  86  72  94  83  71  70  88  90  75  77  89 100  73  78  91  92  83
## [20]  94  85  97  74  88  94  95 100  88 100 100  98  90  72  86  93  78  91  97
## [39]  78  99  74  85  73  78  75  97  81  94  80  88

Podemos tener mejor acomodados los datos mediante el siguiente código:

datos1<- as.data.frame(dist1<- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE))
(datos1)
##    dist1 <- sample(70:100, size = 50, replace = TRUE)
## 1                                                  79
## 2                                                  77
## 3                                                 100
## 4                                                  84
## 5                                                  79
## 6                                                  93
## 7                                                  88
## 8                                                  98
## 9                                                  88
## 10                                                 87
## 11                                                 77
## 12                                                 86
## 13                                                100
## 14                                                 85
## 15                                                 72
## 16                                                 82
## 17                                                 72
## 18                                                 94
## 19                                                 75
## 20                                                 99
## 21                                                 74
## 22                                                 92
## 23                                                 72
## 24                                                 96
## 25                                                 84
## 26                                                 84
## 27                                                 94
## 28                                                 75
## 29                                                 78
## 30                                                 71
## 31                                                 89
## 32                                                 87
## 33                                                 98
## 34                                                 77
## 35                                                 98
## 36                                                 70
## 37                                                 80
## 38                                                 93
## 39                                                 86
## 40                                                 74
## 41                                                 74
## 42                                                 97
## 43                                                 99
## 44                                                 85
## 45                                                100
## 46                                                 84
## 47                                                 99
## 48                                                 78
## 49                                                 89
## 50                                                 93
datos2<- as.data.frame(dist2<- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE))
(datos2)
##    dist2 <- sample(70:100, size = 50, replace = TRUE)
## 1                                                  92
## 2                                                  84
## 3                                                  92
## 4                                                  95
## 5                                                  96
## 6                                                  92
## 7                                                  92
## 8                                                  71
## 9                                                  85
## 10                                                 87
## 11                                                 87
## 12                                                 89
## 13                                                 74
## 14                                                 70
## 15                                                 92
## 16                                                 85
## 17                                                 75
## 18                                                 94
## 19                                                 97
## 20                                                 86
## 21                                                 93
## 22                                                 77
## 23                                                 93
## 24                                                 88
## 25                                                 93
## 26                                                100
## 27                                                 76
## 28                                                 91
## 29                                                 96
## 30                                                 77
## 31                                                100
## 32                                                 89
## 33                                                 94
## 34                                                 98
## 35                                                 82
## 36                                                 93
## 37                                                 72
## 38                                                 73
## 39                                                 76
## 40                                                 89
## 41                                                 92
## 42                                                 88
## 43                                                 87
## 44                                                 88
## 45                                                 87
## 46                                                 97
## 47                                                 86
## 48                                                 74
## 49                                                 75
## 50                                                 76
datos3<- as.data.frame(dist3<- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE))
(datos3)
##    dist3 <- sample(70:100, size = 50, replace = TRUE)
## 1                                                  90
## 2                                                  75
## 3                                                  97
## 4                                                  89
## 5                                                  78
## 6                                                  89
## 7                                                  73
## 8                                                  89
## 9                                                  72
## 10                                                 79
## 11                                                 74
## 12                                                 80
## 13                                                 72
## 14                                                 92
## 15                                                 70
## 16                                                 82
## 17                                                 70
## 18                                                 82
## 19                                                 91
## 20                                                 97
## 21                                                 74
## 22                                                 90
## 23                                                 78
## 24                                                 89
## 25                                                 71
## 26                                                 77
## 27                                                100
## 28                                                 70
## 29                                                 70
## 30                                                 71
## 31                                                 70
## 32                                                 70
## 33                                                 85
## 34                                                 72
## 35                                                 90
## 36                                                 76
## 37                                                 81
## 38                                                 95
## 39                                                 84
## 40                                                 93
## 41                                                 78
## 42                                                 77
## 43                                                 95
## 44                                                 88
## 45                                                 76
## 46                                                 71
## 47                                                 95
## 48                                                 88
## 49                                                 96
## 50                                                 84

Aqui obtenemos el rango de cada distribución mediante lo siguiente

range(dist1)
## [1]  70 100
range(dist2)
## [1]  70 100
range(dist3)
## [1]  70 100
###El rango intercuartílico (IQR) se obtiene de la siguiente manera
IQR(dist1)
## [1] 16.5
IQR(dist2)
## [1] 14.75
IQR(dist3)
## [1] 16.5

Se ordenan los datos, histograma, grárfica de tallo y hoja, para generar y ordenar frecuencias

sort(dist1)
##  [1]  70  71  72  72  72  74  74  74  75  75  77  77  77  78  78  79  79  80  82
## [20]  84  84  84  84  85  85  86  86  87  87  88  88  89  89  92  93  93  93  94
## [39]  94  96  97  98  98  98  99  99  99 100 100 100
hist(dist1)

stem(dist1)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 01222444
##    7 | 557778899
##    8 | 024444
##    8 | 5566778899
##    9 | 233344
##    9 | 67888999
##   10 | 000
table(dist1)
## dist1
##  70  71  72  74  75  77  78  79  80  82  84  85  86  87  88  89  92  93  94  96 
##   1   1   3   3   2   3   2   2   1   1   4   2   2   2   2   2   1   3   2   1 
##  97  98  99 100 
##   1   3   3   3
sort(table(dist1))
## dist1
##  70  71  80  82  92  96  97  75  78  79  85  86  87  88  89  94  72  74  77  93 
##   1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   2   2   3   3   3   3 
##  98  99 100  84 
##   3   3   3   4
sort(dist2)
##  [1]  70  71  72  73  74  74  75  75  76  76  76  77  77  82  84  85  85  86  86
## [20]  87  87  87  87  88  88  88  89  89  89  91  92  92  92  92  92  92  93  93
## [39]  93  93  94  94  95  96  96  97  97  98 100 100
hist(dist2)

stem(dist2)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 012344
##    7 | 5566677
##    8 | 24
##    8 | 55667777888999
##    9 | 1222222333344
##    9 | 566778
##   10 | 00
table(dist2)
## dist2
##  70  71  72  73  74  75  76  77  82  84  85  86  87  88  89  91  92  93  94  95 
##   1   1   1   1   2   2   3   2   1   1   2   2   4   3   3   1   6   4   2   1 
##  96  97  98 100 
##   2   2   1   2
sort(table(dist2))
## dist2
##  70  71  72  73  82  84  91  95  98  74  75  77  85  86  94  96  97 100  76  88 
##   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   2   2   3   3 
##  89  87  93  92 
##   3   4   4   6
sort(dist3)
##  [1]  70  70  70  70  70  70  71  71  71  72  72  72  73  74  74  75  76  76  77
## [20]  77  78  78  78  79  80  81  82  82  84  84  85  88  88  89  89  89  89  90
## [39]  90  90  91  92  93  95  95  95  96  97  97 100
hist(dist3)

stem(dist3)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 000000111222344
##    7 | 566778889
##    8 | 012244
##    8 | 5889999
##    9 | 000123
##    9 | 555677
##   10 | 0
table(dist3)
## dist3
##  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  84  85  88  89  90  91  92 
##   6   3   3   1   2   1   2   2   3   1   1   1   2   2   1   2   4   3   1   1 
##  93  95  96  97 100 
##   1   3   1   2   1
sort(table(dist3))
## dist3
##  73  75  79  80  81  85  91  92  93  96 100  74  76  77  82  84  88  97  71  72 
##   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   3   3 
##  78  90  95  89  70 
##   3   3   3   4   6

###Se realizan gráficas de barras para las tres distribuciones

plot(dist1, col = "red")

plot(dist2, col = "blue")

plot(dist3, col = "green")

###Se obtiene la media aritmética de las tres distribuciones

mean(dist1)
## [1] 85.7
mean(dist2)
## [1] 86.7
mean(dist3)
## [1] 81.9

Con esta función, determinamos la varinza de cada distribución

var(dist1)
## [1] 89.07143
var(dist2)
## [1] 71.47959
var(dist3)
## [1] 86.21429

Aquí obtenemos las desviaciones estándar de cada distribución mediante esta función

sd(dist1)
## [1] 9.437766
sd(dist2)
## [1] 8.45456
sd(dist3)
## [1] 9.285165

Aquí únicamente ejecutamos estas funciones para obtener el coeficiente de variación de cada una de las distribuciones

sd(dist1) / mean(dist1) * 100
## [1] 11.01256
sd(dist2) / mean(dist2) * 100
## [1] 9.751511
sd(dist3) / mean(dist3) * 100
## [1] 11.3372

En este caso, la variabilidad mayor se encuentran en los coeficientes de variación dist1 y dist3, ambos arrojan el mismo resultado y es mayor en comparación a dist2

Aquí se calcula los percentiles bajo las siguientes funciones

quantile (dist1, prob = c(0.60, 0.80))
##  60%  80% 
## 88.0 96.2
quantile (dist2, prob = c(0.60, 0.80))
##  60%  80% 
## 91.4 93.2
quantile (dist3, prob = c(0.60, 0.80))
##  60%  80% 
## 84.4 90.2

###En este punto, se calcula los cuartiles

quantile (dist1, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 77.25 85.50 93.75
quantile (dist2, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 78.25 88.00 93.00
quantile (dist3, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 73.25 80.50 89.75

En conclusión, mediante las funciones de medidas de dispersión, centrales, varianza y demás podemos determinar distribuciones, sea con una muestra de población de forma simultánea con otra u otras o bien, singularmente. Además, en esta práctica, se aplicaron las medidas y/o métodos estadísticas que hasta ahora se conocen, tales como percentiles, cuartiles, gráficas de barra, histogramas, así como las tradicionales media aritmética, mediana y moda, con las intenciones de organizar y manejar mejor la información que se nos proporciona. En nuestro equipo, determinamos la importancia que tienen las funciones y medidas para obtener datos en R-Studio al igual que enotras plataformas y pueda que con distinto código.