respuestas al problema 9 y 10
Keyla Pineda 19041236
library(readr)
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
alumnos<- read_csv("C:/Users/Escobedo Varela/Desktop/r/datos/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)
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)
summary(alumnos)
## 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
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
09.-¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la musica y use lentes además de que sea mujer?
cuantos1 <- filter(alumnos, musica == 'Si' & lentes == 'Si' & mujer == 'Si') %>%
select(musica, lentes, mujer)
cuantos1
## musica lentes mujer
## 1 Si Si Si
## 2 Si Si Si
## 3 Si Si Si
## 4 Si Si Si
## 5 Si Si Si
## 6 Si Si Si
## 7 Si Si Si
frecuencia1 <- nrow(cuantos1) / n * 100
frecuencia1
## [1] 17.07317
cat(" Hay ",nrow(cuantos1), " casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea mujer y le guste el deporte "," de ", n, " \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia1, 4), " % "
)
## Hay 7 casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea mujer y le guste el deporte de 41
## observaciones que representan una probabilidad del 17.0732 %
10.-¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la musica, use lentes y sea hombre?
cuantos2 <- filter(alumnos, musica == 'Si' & lentes == 'Si' & hombre == 'Si') %>%
select(musica, lentes, hombre)
cuantos2
## musica lentes hombre
## 1 Si Si Si
## 2 Si Si Si
## 3 Si Si Si
## 4 Si Si Si
frecuencia2 <- nrow(cuantos2) / n * 100
frecuencia2
## [1] 9.756098
cat(" Hay ",nrow(cuantos2), " casos de que una persona use lentes además de que sea hombre y le guste el deporte "," de ", n, " \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia2, 4), " % "
)
## Hay 4 casos de que una persona use lentes además de que sea hombre y le guste el deporte de 41
## observaciones que representan una probabilidad del 9.7561 %