Equipo 6:

Jesus Ruiz Tinajero

No de Control: 19041250

Angel Rafael Olivas Garcia

No de Control: 19041232

Oscar Ivan Alonso Simental

No de Control: 19041186

Juan Manuel Salcido Ruelas

No de Control: 19041252

Determinar probabilidades

  • Obtener probabilidades de que un alumno tenga ciertas características mediante la frecuencia
  • Se utilizan los datos de alumnos ver 2.0

Cargar Librerias

  • Poner {r message=FALSE, warning=FALSE} para que no salgan mensajes
library(readr)
library(dplyr)
library(fdth)

Cargar Datos

alumnos <- read_csv("~/ITD/2 Semestre/Probabilidad y Estadistica/Materiales/alumnos.genero.lentes.deporte.musica_ver_2.0.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   obs = col_double(),
##   mujer = col_character(),
##   hombre = col_character(),
##   lentes = col_character(),
##   deporte = col_character(),
##   musica = col_character()
## )
alumnos <- data.frame(alumnos) 
alumnos
##    obs mujer hombre lentes deporte musica
## 1    1    Si     No     Si      Si     Si
## 2    2    Si     No     Si      Si     Si
## 3    3    Si     No     Si      No     Si
## 4    4    Si     No     Si      No     Si
## 5    5    Si     No     No      Si     Si
## 6    6    Si     No     No      Si     Si
## 7    7    Si     No     No      No     No
## 8    8    Si     No     No      No     Si
## 9    9    Si     No     No      No     Si
## 10  10    Si     No     No      No     Si
## 11  11    Si     No     No      Si     Si
## 12  12    No     Si     No      Si     Si
## 13  13    No     Si     Si      Si     Si
## 14  14    No     Si     Si      Si     No
## 15  15    No     Si     Si      No     Si
## 16  16    No     Si     Si      No     Si
## 17  17    No     Si     No      No     Si
## 18  18    No     Si     No      Si     Si
## 19  19    No     Si     No      Si     Si
## 20  20    No     Si     No      Si     No
## 21  21    No     Si     No      No     Si
## 22  22    No     Si     No      No     No
## 23  23    No     Si     No      No     Si
## 24  24    No     Si     No      No     No
## 25  25    No     Si     No      No     Si
## 26  26    No     Si     No      Si     Si
## 27  27    No     Si     No      Si     No
## 28  28    No     Si     No      Si     Si
## 29  29    No     Si     No      Si     Si
## 30  30    No     Si     No      Si     Si
## 31  31    No     Si     No      Si     No
## 32  32    No     Si     No      No     Si
## 33  33    No     Si     No      No     No
## 34  34    Si     No     Si      No     Si
## 35  35    No     Si     Si      Si     No
## 36  36    No     Si     No      No     Si
## 37  36    No     Si     Si      No     Si
## 38  38    Si     No     Si      No     Si
## 39  39    No     Si     No      Si     No
## 40  40    No     Si     No      Si     Si
## 41  41    Si     No     Si      No     Si
n = nrow(alumnos)

Depurar Datos

  • Hacerlos tipo factor para que se puede sacar frecuencia
alumnos$mujer <- as.factor(alumnos$mujer)
alumnos$hombre <- as.factor(alumnos$hombre)
alumnos$lentes <- as.factor(alumnos$lentes)
alumnos$deporte <- as.factor(alumnos$deporte)
alumnos$musica <- as.factor(alumnos$musica)

Explorar datos

##       obs        mujer   hombre  lentes  deporte musica 
##  Min.   : 1.00   No:27   No:14   No:28   No:21   No:10  
##  1st Qu.:11.00   Si:14   Si:27   Si:13   Si:20   Si:31  
##  Median :21.00                                          
##  Mean   :20.98                                          
##  3rd Qu.:31.00                                          
##  Max.   :41.00

Determinar frecuencias de cada variable

tablaFrecuencia.mujer <- fdt_cat(alumnos$mujer)
tablaFrecuencia.mujer
##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        No 27 0.66 65.85 27  65.85
##        Si 14 0.34 34.15 41 100.00
tablaFrecuencia.hombre <- fdt_cat(alumnos$hombre)
tablaFrecuencia.hombre
##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        Si 27 0.66 65.85 27  65.85
##        No 14 0.34 34.15 41 100.00
tablaFrecuencia.lentes <- fdt_cat(alumnos$lentes)
tablaFrecuencia.lentes
##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        No 28 0.68 68.29 28  68.29
##        Si 13 0.32 31.71 41 100.00
tablaFrecuencia.deporte <- fdt_cat(alumnos$deporte)
tablaFrecuencia.deporte
##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        No 21 0.51 51.22 21  51.22
##        Si 20 0.49 48.78 41 100.00
tablaFrecuencia.musica <- fdt_cat(alumnos$musica)
tablaFrecuencia.musica
##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        Si 31 0.76 75.61 31  75.61
##        No 10 0.24 24.39 41 100.00

Análisis probabilístico

    1. ¿Cual es la probabilidad de que una persona sea hombre?
##  Hay  27  casos de que una persona sea hombre   de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  65.8537  %
    1. ¿Cual es la probabilidad de que una persona sea mujer?
##  Hay  14  casos de que una persona sea mujer   de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  34.1463  %
    1. ¿Cual es la probabilidad de que una persona use lentes?
##  Hay  13  casos de que una persona use lentes   de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  31.7073  %
    1. ¿Cual es la probabilidad de que una persona le guste la música?
##  Hay  31  casos de que una persona le guste la musica   de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  75.6098  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste el deporte?
##  Hay  20  casos de que una persona le guste el deporte   de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  48.7805  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste el deporte y la música?
##  Hay  14  casos de que una persona le guste el deporte y la musica   de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  34.1463  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste el deporte y sea hombre?
##  Hay  15  casos de que una persona le guste el deporte y sea hombre  de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  36.5854  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la música y sea hombre?
##  Hay  18  casos de que una persona le guste la musica y sea hombre  de un conjunto de  41   
##  La probabilidad es del  43.9024  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la musica y use lentes además de que sea mujer?
##  Hay  7  casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea mujer   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  17.0732  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la musica, use lentes y sea hombre?
##  Hay  4  casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea hombre   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  9.7561  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona use lentes, sea mujer, le guste la música y el deporte también?
##  Hay  2  casos de que una persona use lentes, sea mujer, le guste la música y el deporte también   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  4.878  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona use lentes, sea hombre, le guste la música y el deporte también?
##  Hay  1  casos de que una persona use lentes, sea hombre, le guste la música y el deporte también   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  2.439  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona use lentes, sea hombre, le guste deporte también?
##  Hay  3  casos de que una persona use lentes, sea hombre, le guste el deporte también   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  7.3171  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona use lentes, sea mujer, le guste deporte también?
##  Hay  2  casos de que una persona use lentes, sea mujer, le guste el deporte también   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  4.878  %
    1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona sea hombre y sea mujer?
##  Hay  0  casos de que una persona sea hombre y sea mujer   de un conjunto de 41   
##  La probabilidad es del  0  %