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

###Proceso: 
#### Generar los datos de cada distribución
#### Graficar cada distribución
#### Generar media, varianza y desv std de cada distribución
#### Determinar coefienciente de variación
### Generar el percentil 60 y 80 de cada distribución
#### Generar cuartiles de cada distribución

Generacion de los grupos de numeros aleatorios

set.seed(3232)

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


dist1
##   [1]  98  92  87  91  76  88  78  94  82  82  71  70  79  73  97  79  81  79
##  [19]  70  81  93  94  86 100  89  79  94  81  92  78  97  99  89  77  78 100
##  [37]  84  73  81  71  74  76  87 100  77  91  86  95  75  81  78  95  80  97
##  [55]  75  98 100  75  75  70 100  81  98  87  93  99  83  95  70  80  97  96
##  [73]  77  72  88  98  75  77  81  73  79  80  95  91  98  97  93  91  89  72
##  [91]  99  90  99  96  72  79  90  89  77  99
dist2
##   [1]  70  78  89  87  91  71  74  81  79  80  79  76  76  73  92  94  94  98
##  [19]  72  93  78  80  79  74  83  94  79  81  74  95  73  87  90  84  86 100
##  [37] 100  76  88  82  75  81  84  75  70  77  75  96  81  88  76  84  79  81
##  [55]  78  79  94  90  98  89  90  99  90  77  71  88  71  99  70  88  73  96
##  [73]  72  76  97  82  95  79  85 100 100  84  98  85  74  71  71  70  97  87
##  [91]  86  82  98  96  74  86  81  78  82  95
dist3
##   [1]  86  93  77  98  72  77  80  83  87  79  85  80  99  91  92  86  93  79
##  [19]  92  95 100  80  85  79  82  73  76 100  75  77  86  76  96  81  80  78
##  [37]  78  91  86 100  94  98  98  76  78  72  80  90  94  95  77  72  73  72
##  [55]  71  92  95  81  89  99  77  78  94  75  76  76  76  99  88  74  83  73
##  [73]  87  83  78  99  80  83  93  90  89  83  89  98  74  98  89  72  91  70
##  [91]  72  88  81  95  70  99  89  88  90  81

Ordenar datos, histograma, grárfica de tallo y hoja, generar frecuencias, ordenar frecuencias de la distribución No.1

sort(dist1)
##   [1]  70  70  70  70  71  71  72  72  72  73  73  73  74  75  75  75  75  75
##  [19]  76  76  77  77  77  77  77  78  78  78  78  79  79  79  79  79  79  80
##  [37]  80  80  81  81  81  81  81  81  81  82  82  83  84  86  86  87  87  87
##  [55]  88  88  89  89  89  89  90  90  91  91  91  91  92  92  93  93  93  94
##  [73]  94  94  95  95  95  95  96  96  97  97  97  97  97  98  98  98  98  98
##  [91]  99  99  99  99  99 100 100 100 100 100
hist(dist1)

stem(dist1)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 0000112223334
##    7 | 5555566777778888999999
##    8 | 00011111112234
##    8 | 66777889999
##    9 | 00111122333444
##    9 | 555566777778888899999
##   10 | 00000
table(dist1)
## dist1
##  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  86  87  88  89  90 
##   4   2   3   3   1   5   2   5   4   6   3   7   2   1   1   2   3   2   4   2 
##  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
##   4   2   3   3   4   2   5   5   5   5
sort(table(dist1))
## dist1
##  74  83  84  71  76  82  86  88  90  92  96  72  73  80  87  93  94  70  78  89 
##   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   2   3   3   3   3   3   3   4   4   4 
##  91  95  75  77  97  98  99 100  79  81 
##   4   4   5   5   5   5   5   5   6   7

Media,moda y mediana de la distribución No.1

mean(dist1)
## [1] 85.63
median(dist1)
## [1] 86
print("la Moda de la primer distribución es : 81 con 7 apariciones")
## [1] "la Moda de la primer distribución es : 81 con 7 apariciones"

Ordenar datos, histograma, grárfica de tallo y hoja, generar frecuencias, ordenar frecuencias de la distribución No.2

sort(dist2)
##   [1]  70  70  70  70  71  71  71  71  71  72  72  73  73  73  74  74  74  74
##  [19]  74  75  75  75  76  76  76  76  76  77  77  78  78  78  78  79  79  79
##  [37]  79  79  79  79  80  80  81  81  81  81  81  81  82  82  82  82  83  84
##  [55]  84  84  84  85  85  86  86  86  87  87  87  88  88  88  88  89  89  90
##  [73]  90  90  90  91  92  93  94  94  94  94  95  95  95  96  96  96  97  97
##  [91]  98  98  98  98  99  99 100 100 100 100
hist(dist2)

stem(dist2)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 0000111112233344444
##    7 | 555666667788889999999
##    8 | 00111111222234444
##    8 | 55666777888899
##    9 | 00001234444
##    9 | 55566677888899
##   10 | 0000
table(dist2)
## dist2
##  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89 
##   4   5   2   3   5   3   5   2   4   7   2   6   4   1   4   2   3   3   4   2 
##  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
##   4   1   1   1   4   3   3   2   4   2   4
sort(table(dist2))
## dist2
##  83  91  92  93  72  77  80  85  89  97  99  73  75  86  87  95  96  70  78  82 
##   1   1   1   1   2   2   2   2   2   2   2   3   3   3   3   3   3   4   4   4 
##  84  88  90  94  98 100  71  74  76  81  79 
##   4   4   4   4   4   4   5   5   5   6   7

Media,moda y mediana de la distribución No.2

mean(dist2)
## [1] 83.73
median(dist2)
## [1] 82
print("la Moda de la segunda distribución es : 79 con 7 apariciones")
## [1] "la Moda de la segunda distribución es : 79 con 7 apariciones"

Ordenar datos, histograma, grárfica de tallo y hoja, generar frecuencias, ordenar frecuencias de la distribución No.3

sort(dist3)
##   [1]  70  70  71  72  72  72  72  72  72  73  73  73  74  74  75  75  76  76
##  [19]  76  76  76  76  77  77  77  77  77  78  78  78  78  78  79  79  79  80
##  [37]  80  80  80  80  80  81  81  81  81  82  83  83  83  83  83  85  85  86
##  [55]  86  86  86  87  87  88  88  88  89  89  89  89  89  90  90  90  91  91
##  [73]  91  92  92  92  93  93  93  94  94  94  95  95  95  95  96  98  98  98
##  [91]  98  98  99  99  99  99  99 100 100 100
hist(dist3)

stem(dist3)
## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 00122222233344
##    7 | 556666667777788888999
##    8 | 0000001111233333
##    8 | 5566667788899999
##    9 | 000111222333444
##    9 | 555568888899999
##   10 | 000
table(dist3)
## dist3
##  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  85  86  87  88  89  90 
##   2   1   6   3   2   2   6   5   5   3   6   4   1   5   2   4   2   3   5   3 
##  91  92  93  94  95  96  98  99 100 
##   3   3   3   3   4   1   5   5   3
sort(table(dist3))
## dist3
##  71  82  96  70  74  75  85  87  73  79  88  90  91  92  93  94 100  81  86  95 
##   1   1   1   2   2   2   2   2   3   3   3   3   3   3   3   3   3   4   4   4 
##  77  78  83  89  98  99  72  76  80 
##   5   5   5   5   5   5   6   6   6

Media,moda y mediana de la distribución No.3

mean(dist3)
## [1] 84.67
median(dist3)
## [1] 83
print("la Moda de la tercer distribución es : 72, 76, 80 con 6 apariciones cada una")
## [1] "la Moda de la tercer distribución es : 72, 76, 80 con 6 apariciones cada una"

Plots

plot(dist1,col="red")

plot(dist2,col="blue")

plot(dist3,col="green")

Varianzas de cada distribución

var(dist1)
## [1] 91.42737
var(dist2)
## [1] 82.21929
var(dist3)
## [1] 79.09202

Desviacion estandar de cada distribución

sd(dist1)
## [1] 9.561766
sd(dist2)
## [1] 9.067485
sd(dist3)
## [1] 8.893369

La Desviación Estándar significa que tanto se alejan en promedio cada observación con respecto a la media

Coeficiente de variación

sd(dist1)/mean(dist1)*100
## [1] 11.16637
sd(dist2)/mean(dist2)*100
## [1] 10.82943
sd(dist3)/mean(dist3)*100
## [1] 10.50357

¿Cuál distribución tiene menor hetereogeneidad ? ó ¿menor dispersión?

Generar el percentil 60 y 80 de cada distribución

quantile (dist1, prob = c(0.60, 0.80))
##  60%  80% 
## 89.4 96.2
quantile (dist2, prob = c(0.60, 0.80))
## 60% 80% 
##  86  94
quantile (dist3, prob = c(0.60, 0.80))
## 60% 80% 
##  88  94

Generar cuartiles de cada distribución

quantile (dist1, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 77.75 86.00 95.00
quantile (dist2, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
##   25%   50%   75% 
## 76.00 82.00 90.25
quantile (dist3, prob = c(0.25, 0.50, 0.75))
## 25% 50% 75% 
##  77  83  92