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Cargar librerias

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

Cargar datos

alumnos <- read_csv("alumnos.genero.lentes.deporte.musica.csv")

## Parsed with column specification:
## cols(
##   obs = col_double(),
##   genero = col_character(),
##   lentes = col_character(),
##   deporte = col_character(),
##   musica = col_character()
## )

alumnos <- data.frame(alumnos) # Asegurarnos que es un df
alumnos

##    obs genero lentes deporte musica
## 1    1  Mujer     Si      Si     Si
## 2    2  Mujer     Si      Si     Si
## 3    3  Mujer     Si      No     Si
## 4    4  Mujer     Si      No     Si
## 5    5  Mujer     No      Si     Si
## 6    6  Mujer     No      Si     Si
## 7    7  Mujer     No      No     No
## 8    8  Mujer     No      No     Si
## 9    9  Mujer     No      No     Si
## 10  10  Mujer     No      No     Si
## 11  11  Mujer     No      Si     Si
## 12  12 Hombre     No      Si     Si
## 13  13 Hombre     Si      Si     Si
## 14  14 Hombre     Si      Si     No
## 15  15 Hombre     Si      No     Si
## 16  16 Hombre     Si      No     Si
## 17  17 Hombre     No      No     Si
## 18  18 Hombre     No      Si     Si
## 19  19 Hombre     No      Si     Si
## 20  20 Hombre     No      Si     No
## 21  21 Hombre     No      No     Si
## 22  22 Hombre     No      No     No
## 23  23 Hombre     No      No     Si
## 24  24 Hombre     No      No     No
## 25  25 Hombre     No      No     Si
## 26  26 Hombre     No      Si     Si
## 27  27 Hombre     No      Si     No
## 28  28 Hombre     No      Si     Si
## 29  29 Hombre     No      Si     Si
## 30  30 Hombre     No      Si     Si
## 31  31 Hombre     No      Si     No
## 32  32 Hombre     No      No     Si
## 33  33 Hombre     No      No     No

n <- nrow(alumnos)

Depurar datos

*Hacerlos tipo factor para que se puede sacar frecuencia

alumnos$genero <- as.factor(alumnos$genero)
alumnos$lentes <- as.factor(alumnos$lentes)
alumnos$deporte <- as.factor(alumnos$deporte)
alumnos$musica <- as.factor(alumnos$musica)

Explorar datos

summary(alumnos)

##       obs        genero   lentes  deporte musica 
##  Min.   : 1   Hombre:22   No:25   No:16   No: 8  
##  1st Qu.: 9   Mujer :11   Si: 8   Si:17   Si:25  
##  Median :17                                      
##  Mean   :17                                      
##  3rd Qu.:25                                      
##  Max.   :33

Determinar frecuencias de cada variable

tablaFrecuencia.genero <- fdt_cat(alumnos$genero)
tablaFrecuencia.genero

##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##    Hombre 22 0.67 66.67 22  66.67
##     Mujer 11 0.33 33.33 33 100.00

tablaFrecuencia.lentes <- fdt_cat(alumnos$lentes)
tablaFrecuencia.lentes

##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        No 25 0.76 75.76 25  75.76
##        Si  8 0.24 24.24 33 100.00

tablaFrecuencia.deporte <- fdt_cat(alumnos$deporte)
tablaFrecuencia.deporte

##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        Si 17 0.52 51.52 17  51.52
##        No 16 0.48 48.48 33 100.00

tablaFrecuencia.musica <- fdt_cat(alumnos$musica)
tablaFrecuencia.musica

##  Category  f   rf rf(%) cf  cf(%)
##        Si 25 0.76 75.76 25  75.76
##        No  8 0.24 24.24 33 100.00

Analisis probabilístico

¿Cual es la probabilidad de que una persona sea hombre? R.- 66.67%
¿Cual es la probabilidad de que una persona sea mujer? R.- 33.33%
¿Cual es la probabilidad de que una persona use lentes? R.- 24.24%
¿Cual es la probabilidad de que una persona le guste la música? R.- 75.76%
¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste el deporte? R.- 51.52%
¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste el deporte y la música?

cuantos <- filter(alumnos, deporte == 'Si' & musica == 'Si')  %>% 
  select(deporte, musica)

cuantos

##    deporte musica
## 1       Si     Si
## 2       Si     Si
## 3       Si     Si
## 4       Si     Si
## 5       Si     Si
## 6       Si     Si
## 7       Si     Si
## 8       Si     Si
## 9       Si     Si
## 10      Si     Si
## 11      Si     Si
## 12      Si     Si
## 13      Si     Si

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 39.39394

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste el deporte y la musica "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  13  casos de que una persona le guste el deporte y la musica   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  39.3939  %

¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste el deporte y sea hombre?

cuantos <- filter(alumnos, deporte == 'Si' & genero == 'Hombre')  %>% 
  select(deporte, genero)

cuantos

##    deporte genero
## 1       Si Hombre
## 2       Si Hombre
## 3       Si Hombre
## 4       Si Hombre
## 5       Si Hombre
## 6       Si Hombre
## 7       Si Hombre
## 8       Si Hombre
## 9       Si Hombre
## 10      Si Hombre
## 11      Si Hombre
## 12      Si Hombre

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 36.36364

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste el deporte y sea hombre "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  12  casos de que una persona le guste el deporte y sea hombre   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  36.3636  %

¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la música y sea hombre?

cuantos <- filter(alumnos, musica == 'Si' & genero == 'Hombre')  %>% 
  select(musica, genero)

cuantos

##    musica genero
## 1      Si Hombre
## 2      Si Hombre
## 3      Si Hombre
## 4      Si Hombre
## 5      Si Hombre
## 6      Si Hombre
## 7      Si Hombre
## 8      Si Hombre
## 9      Si Hombre
## 10     Si Hombre
## 11     Si Hombre
## 12     Si Hombre
## 13     Si Hombre
## 14     Si Hombre
## 15     Si Hombre

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 45.45455

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste ela musica y sea hombre "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  15  casos de que una persona le guste ela musica y sea hombre   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  45.4545  %

9.¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la musica y use lentes además de que sea mujer?

cuantos <- filter(alumnos, musica == 'Si' & lentes == 'Si' & genero == 'Mujer')  %>% 
  select(musica, lentes, genero)

cuantos

##   musica lentes genero
## 1     Si     Si  Mujer
## 2     Si     Si  Mujer
## 3     Si     Si  Mujer
## 4     Si     Si  Mujer

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 12.12121

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea mujer "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  4  casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea mujer   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  12.1212  %

¿Cuál es la probabilidad de que una persona le guste la musica, use lentes y sea hombre?

cuantos <- filter(alumnos, musica == 'Si' & lentes == 'Si' & genero == 'Hombre')  %>% 
  select(musica, lentes, genero)

cuantos

##   musica lentes genero
## 1     Si     Si Hombre
## 2     Si     Si Hombre
## 3     Si     Si Hombre

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 9.090909

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea hombre "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  3  casos de que una persona le guste la música y use lentes además de que sea hombre   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  9.0909  %

¿Cuál es la probabilida de que una persona use lentes, sea mujer, le guste la música y el deporte también?

cuantos <- filter(alumnos, musica == 'Si' & lentes == 'Si' & deporte == "Si" & genero == 'Mujer')  %>% 
  select(musica, lentes, deporte,  genero)

cuantos

##   musica lentes deporte genero
## 1     Si     Si      Si  Mujer
## 2     Si     Si      Si  Mujer

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 6.060606

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste la música, el deporte y use lentes además de que sea mujer "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  2  casos de que una persona le guste la música, el deporte y use lentes además de que sea mujer   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  6.0606  %

¿Cuál es la probabilida de que una persona use lentes, sea hombre, le guste la música y el deporte también?

cuantos <- filter(alumnos, musica == 'Si' & lentes == 'Si' & deporte == "Si" & genero == 'Hombre')  %>% 
  select(musica, lentes, deporte,  genero)

cuantos

##   musica lentes deporte genero
## 1     Si     Si      Si Hombre

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 3.030303

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste la música, el deporte y use lentes además de que sea hombre "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  1  casos de que una persona le guste la música, el deporte y use lentes además de que sea hombre   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  3.0303  %

¿Cuál es la probabilida de que una persona use lentes, sea hombre, le guste deporte también?

cuantos <- filter(alumnos, deporte == 'Si' & lentes == 'Si' & genero == 'Hombre')  %>% 
  select(deporte, lentes, genero)

cuantos

##   deporte lentes genero
## 1      Si     Si Hombre
## 2      Si     Si Hombre

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 6.060606

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste el deporte y use lentes además de que sea hombre "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  2  casos de que una persona le guste el deporte y use lentes además de que sea hombre   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  6.0606  %

¿Cuál es la probabilida de que una persona use lentes, sea mujer, le guste deporte también?

cuantos <- filter(alumnos, deporte == 'Si' & lentes == 'Si' & genero == 'Mujer')  %>% 
  select(deporte, lentes, genero)

cuantos

##   deporte lentes genero
## 1      Si     Si  Mujer
## 2      Si     Si  Mujer

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 6.060606

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste el deporte y use lentes además de que sea mujer "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  2  casos de que una persona le guste el deporte y use lentes además de que sea mujer   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  6.0606  %

¿Cuál es la probabilidad de que a una persona le guste el deporte?

cuantos <- filter(alumnos, deporte == 'Si')  %>% 
  select(deporte)

cuantos

##    deporte
## 1       Si
## 2       Si
## 3       Si
## 4       Si
## 5       Si
## 6       Si
## 7       Si
## 8       Si
## 9       Si
## 10      Si
## 11      Si
## 12      Si
## 13      Si
## 14      Si
## 15      Si
## 16      Si
## 17      Si

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 51.51515

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona le guste el deporte "," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  17  casos de que una persona le guste el deporte   de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  51.5152  %

¿Cuál es la probabilidad de que una persona sea hombre y sea mujer?

cuantos <- filter(alumnos, genero == 'Mujer' & genero == 'Hombre')  %>% 
  select(genero)

cuantos

## [1] genero
## <0 rows> (or 0-length row.names)

frecuencia <- nrow(cuantos) / n * 100
frecuencia

## [1] 0

cat(" Hay ",nrow(cuantos), " casos de que una persona sea hombre y mujer"," de ", n, "  \n observaciones que representan una probabilidad del ",round(frecuencia, 4), " % "
)

##  Hay  0  casos de que una persona sea hombre y mujer  de  33   
##  observaciones que representan una probabilidad del  0  %

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Ortiz Rentetia Mario Adrian/Ingrid Jesabel ROdriguez Nuñez

25/2/2020

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