library(readr)datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/practicas%20R/unidad%202/alumnos.deportes.2020.csv")
datos## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Ana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 2 2 Antonio M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 3 3 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 4 4 Carmen F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 5 5 Eduardo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 6 Ernesto M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 7 Gabino M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 9 9 Javier M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 10 10 Jeorgina F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 11 11 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 12 12 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 13 13 Laura F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 15 15 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 16 16 Luisa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 17 17 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 18 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 19 19 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 20 20 Maria F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 21 21 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 22 22 Oscar M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 24 24 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 25 25 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 26 26 Raul M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 27 27 Romualdo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 28 28 Rosario F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 29 29 Rubén M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 30 30 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 31 31 Sandra F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 32 32 Sandro M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 33 33 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 34 34 Yuri F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 35 35 Arturo M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 37 37 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 38 38 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 39 39 Carlos M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 40 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 41 41 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 42 42 Dalia F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 43 43 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 45 45 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 46 46 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 47 47 Fernanda F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 48 48 Gabriela F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 49 49 Gabriel M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 50 50 Guille F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 51 51 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 53 53 Mikaela F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 54 54 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 55 55 Marcela F FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 56 56 Orlando M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 57 57 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 58 58 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 59 59 Perla F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 60 60 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 61 61 Susana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 62 62 Sandy F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 63 63 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 64 64 Tiburcio M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 65 65 Teresa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 66 66 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEn <- nrow(datos)##Conjunto tanto de hombres y mujeres con la funcion subset()
hombres <- subset(datos, sexo =='M')
mujeres <- subset(datos, sexo =='F')
hombres## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 2 2 Antonio M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 5 5 Eduardo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 6 Ernesto M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 7 Gabino M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 9 9 Javier M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 11 11 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 12 12 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 15 15 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 19 19 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 21 21 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 22 22 Oscar M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 26 26 Raul M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 27 27 Romualdo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 29 29 Rubén M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 30 30 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 32 32 Sandro M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 33 33 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 35 35 Arturo M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 37 37 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 39 39 Carlos M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 40 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 43 43 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 45 45 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 46 46 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 49 49 Gabriel M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 51 51 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 54 54 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 56 56 Orlando M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 58 58 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 63 63 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 64 64 Tiburcio M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSEhombres <- subset(datos, sexo =='M')
mujeres <- subset(datos, sexo =='F')
mujeres## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Ana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 3 3 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 4 4 Carmen F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 10 10 Jeorgina F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 13 13 Laura F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 16 16 Luisa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 17 17 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 18 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 20 20 Maria F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 24 24 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 25 25 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 28 28 Rosario F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 31 31 Sandra F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 34 34 Yuri F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 38 38 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 41 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 42 42 Dalia F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 47 47 Fernanda F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 48 48 Gabriela F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 50 50 Guille F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 53 53 Mikaela F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 55 55 Marcela F FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 57 57 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 59 59 Perla F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 60 60 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 61 61 Susana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 62 62 Sandy F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 65 65 Teresa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 66 66 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE##Frecuencias de Hombres y Mujeres
table(datos$sexo)##
## F M
## 33 34##Frecuencias relativas de Hombres y Mujeres mediante la funcion prop.table(table()).
round(prop.table(table(datos$sexo)),4)##
## F M
## 0.4925 0.5075round(prop.table(table(datos$sexo)),4) * 100##
## F M
## 49.25 50.75##Pregunta 1: ¿Cual es la probabilidad de que un alumno sea hombre? 50.75% ##Pregunta 2: ¿Cual es la probabilidad de que un alumno sea mujer? 49.25% ##Conjunto Fútbol
futbol <- subset(datos, futbol == TRUE)
futbol## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 5 5 Eduardo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 11 11 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 17 17 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 21 21 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 24 24 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 25 25 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 26 26 Raul M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 27 27 Romualdo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 29 29 Rubén M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 30 30 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 33 33 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 34 34 Yuri F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 38 38 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 39 39 Carlos M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 41 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 42 42 Dalia F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 43 43 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 45 45 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 49 49 Gabriel M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 50 50 Guille F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 51 51 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 54 54 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 56 56 Orlando M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 57 57 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 58 58 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 60 60 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 66 66 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE##Frecuencias de personas en Fútbol
table(datos$futbol)##
## FALSE TRUE
## 34 33##Frecuencias relativas del conjunto Fútbol
round(prop.table(table(datos$futbol)),4)##
## FALSE TRUE
## 0.5075 0.4925round(prop.table(table(datos$futbol)),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 50.75 49.25##Pregunta 3: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue fútbol? 49.25% ##Conjunto Basquetbol
basquetbol <- subset(datos, basquetbol == TRUE)
basquetbol## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 4 4 Carmen F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 6 Ernesto M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 7 Gabino M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 9 9 Javier M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 10 10 Jeorgina F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 13 13 Laura F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 17 17 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 18 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 20 20 Maria F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 25 25 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 38 38 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 41 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 46 46 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 51 51 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 53 53 Mikaela F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 54 54 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 58 58 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 60 60 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 62 62 Sandy F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 66 66 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE##Frecuencias de personas en basquetbol
table(datos$basquetbol )##
## FALSE TRUE
## 45 22##Frecuencias relativas del conjunto basquetbol
round(prop.table(table(datos$basquetbol )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.6716 0.3284round(prop.table(table(datos$basquetbol )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 67.16 32.84##Pregunta 4: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue basquetbol ? 32.84% ##Conjunto voleybol
voleybol <- subset(datos, voleybol == TRUE)
voleybol ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 12 12 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 15 15 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 33 33 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 37 37 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 40 40 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 46 46 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 63 63 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE##Frecuencias de personas en voleybol
table(datos$voleybol )##
## FALSE TRUE
## 53 14##Frecuencias relativas del conjunto voleybol
round(prop.table(table(datos$voleybol )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.791 0.209round(prop.table(table(datos$voleybol )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 79.1 20.9##Pregunta 5: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue voleybol? 20.9% ##Conjunto atletismo
atletismo <- subset(datos, atletismo == TRUE)
atletismo ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 11 11 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 18 18 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 24 24 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 30 30 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 43 43 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 45 45 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 55 55 Marcela F FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 57 57 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 63 63 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 64 64 Tiburcio M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE##Frecuencias de personas en atletismo
table(datos$atletismo )##
## FALSE TRUE
## 55 12##Frecuencias relativas del conjunto atletismo
round(prop.table(table(datos$atletismo )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.8209 0.1791round(prop.table(table(datos$atletismo )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 82.09 17.91##Pregunta 6: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno practique atletismo? 17.91% ##Conjunto tenis
tenis <- subset(datos, tenis == TRUE)
tenis ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 3 3 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 19 19 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 32 32 Sandro M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE##Frecuencias de personas en tenis
table(datos$tenis )##
## FALSE TRUE
## 63 4##Frecuencias relativas del conjunto tenis
round(prop.table(table(datos$tenis )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.9403 0.0597round(prop.table(table(datos$tenis )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 94.03 5.97##Pregunta 7: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno practique tenis? 5.97% ##Conjunto ajedrez
ajedrez <- subset(datos, ajedrez == TRUE)
ajedrez ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 21 21 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 50 50 Guille F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE##Frecuencias de personas en ajedrez
table(datos$ajedrez )##
## FALSE TRUE
## 62 5##Frecuencias relativas del conjunto ajedrez
round(prop.table(table(datos$ajedrez )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.9254 0.0746round(prop.table(table(datos$ajedrez )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 92.54 7.46##Pregunta 8: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue ajedrez? 7.46% ##Unión de conjuntos ##Unión de fútbol y basquetbol
futUbas <- union(futbol$nombres, basquetbol$nombres)
futUbas## [1] "Eduardo" "Gerardo" "Juan" "Lucy" "Lupita" "Memo"
## [7] "Paco" "Patricia" "Paty" "Raul" "Romualdo" "Rubén"
## [13] "Salvador" "Saul" "Yuri" "Angélica" "Bety" "Carlos"
## [19] "Dany" "Dalia" "Efren" "Ernestina" "Fernando" "Gabriel"
## [25] "Guille" "Jorge" "Lorenzo" "Miguel" "Orlando" "Otilia"
## [31] "Pedro" "Raquel" "Walter" "Carmen" "Ernesto" "Gabino"
## [37] "Javier" "Jeorgina" "Laura" "Margarita" "Maria" "Fabián"
## [43] "Mikaela" "Sandy" "Xóchitl"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(futUbas), " alumnos que juegan fútbol o basquetbol de un total de ",n)## Hay 45 alumnos que juegan fútbol o basquetbol de un total de 67prob.futUbas <- length(futUbas) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
", prob.futUbas)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
## 0.6716418##Intersección de conjuntos de futbol y basquetbol
futIbas <- intersect(futbol$nombres, basquetbol$nombres)
futIbas## [1] "Lupita" "Paty" "Angélica" "Bety" "Dany" "Jorge"
## [7] "Miguel" "Pedro" "Raquel" "Walter"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre futbol y basquetbol
cat("Hay ", length(futIbas), " alumnos que juegan fútbol y que también juegan basquetbol de un total de ",n)## Hay 10 alumnos que juegan fútbol y que también juegan basquetbol de un total de 67prob.futIbas <- length(futIbas) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol?", prob.futIbas)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol? 0.1492537##Probabilidad por medio de la ley de adicion ##Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.futbol <- prop.table(table(datos$futbol))
prob.basquetbol <- prop.table(table(datos$basquetbol))
prob.futbol <- prob.futbol[2]
prob.basquetbol <- prob.basquetbol[2]
prob.futbol## TRUE
## 0.4925373prob.basquetbol## TRUE
## 0.3283582as.numeric(prob.futbol)## [1] 0.4925373as.numeric(prob.basquetbol)## [1] 0.3283582as.numeric(prob.futIbas)## [1] 0.1492537prob.futUbas <- as.numeric(prob.futbol) + as.numeric(prob.basquetbol) - as.numeric(prob.futIbas)
prob.futUbas## [1] 0.6716418cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
", prob.futUbas)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
## 0.6716418##Unión de tenis y ajedrez
tenUaje <- union(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenUaje## [1] "Aracely" "Gerardo" "Margarito" "Sandro" "Memo" "Paco"
## [7] "Ernestina" "Guille" "Xóchitl"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(tenUaje), " alumnos que juegan tenis o ajedrez de un total de ",n)## Hay 9 alumnos que juegan tenis o ajedrez de un total de 67prob.tenUaje <- length(tenUaje) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
", prob.tenUaje)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
## 0.1343284##Intersección de conjuntos de tenis y ajedrez
tenIaje <- intersect(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenIaje## character(0)##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre tenis y ajedrez
cat("Hay ", length(tenIaje), " alumnos que juegan tenis y que también juegan ajedrez de un total de ",n)## Hay 0 alumnos que juegan tenis y que también juegan ajedrez de un total de 67prob.tenIaje <- length(tenIaje) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan tenis y ajedrez?", prob.futIbas)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan tenis y ajedrez? 0.1492537##Probabilidad por medio de la ley de adicion ##Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.tenis <- prop.table(table(datos$tenis))
prob.ajedrez <- prop.table(table(datos$ajedrez))
prob.tenis <- prob.tenis[2]
prob.ajedrez <- prob.ajedrez[2]
prob.tenis## TRUE
## 0.05970149prob.ajedrez## TRUE
## 0.07462687as.numeric(prob.tenis)## [1] 0.05970149as.numeric(prob.ajedrez)## [1] 0.07462687as.numeric(prob.tenIaje)## [1] 0prob.tenUaje <- as.numeric(prob.tenis) + as.numeric(prob.ajedrez) - as.numeric(prob.tenIaje)
prob.tenUaje## [1] 0.1343284cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
", prob.tenUaje)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
## 0.1343284##Unión de atletismo y voleybol
atleUvol <- union(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atleUvol## [1] "Juan" "Lucy" "Margarita" "Patricia" "Salvador" "Efren"
## [7] "Fernando" "Marcela" "Otilia" "Sotelo" "Tiburcio" "Xóchitl"
## [13] "Gerardo" "Lalo" "Luis" "Paco" "Saul" "Angélica"
## [19] "Arnulfo" "Dagoberto" "Ernestina" "Fabián" "Lorenzo"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(atleUvol), " alumnos que juegan atletismo o voleybol de un total de ",n)## Hay 23 alumnos que juegan atletismo o voleybol de un total de 67prob.atleUvol <- length(atleUvol) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
", prob.atleUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
## 0.3432836##Intersección de conjuntos de atletismo y voleybol
atleIvol <- intersect(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atleIvol## [1] "Lucy" "Sotelo" "Xóchitl"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre atletismo y voleybol
cat("Hay ", length(atleIvol), " alumnos que juegan atletismo y que también juegan voleybol de un total de ",n)## Hay 3 alumnos que juegan atletismo y que también juegan voleybol de un total de 67prob.atleIvol <- length(atleIvol) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan atletismo y voleybol?", prob.atleIvol)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan atletismo y voleybol? 0.04477612##Probabilidad por medio de la ley de adicion ##Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.atletismo <- prop.table(table(datos$atletismo))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.atletismo <- prob.atletismo[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.atletismo## TRUE
## 0.1791045prob.voleybol## TRUE
## 0.2089552as.numeric(prob.atletismo)## [1] 0.1791045as.numeric(prob.voleybol)## [1] 0.2089552as.numeric(prob.atleIvol)## [1] 0.04477612prob.atleUvol <- as.numeric(prob.atletismo) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.atleIvol)
prob.atleUvol## [1] 0.3432836cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
", prob.atleUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
## 0.3432836##Unión de voleybol y futbol
volUfut <- union(voleybol$nombres, futbol$nombres)
volUfut## [1] "Gerardo" "Lalo" "Lucy" "Luis" "Paco" "Saul"
## [7] "Angélica" "Arnulfo" "Dagoberto" "Ernestina" "Fabián" "Lorenzo"
## [13] "Sotelo" "Xóchitl" "Eduardo" "Juan" "Lupita" "Memo"
## [19] "Patricia" "Paty" "Raul" "Romualdo" "Rubén" "Salvador"
## [25] "Yuri" "Bety" "Carlos" "Dany" "Dalia" "Efren"
## [31] "Fernando" "Gabriel" "Guille" "Jorge" "Miguel" "Orlando"
## [37] "Otilia" "Pedro" "Raquel" "Walter"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(volUfut), " alumnos que juegan voleybol o futbol de un total de ",n)## Hay 40 alumnos que juegan voleybol o futbol de un total de 67prob.volUfut <- length(volUfut) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
", prob.volUfut)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
## 0.5970149##Intersección de conjuntos de voleybol y futbol
volIfut <- intersect(voleybol$nombres, futbol$nombres)
volIfut## [1] "Gerardo" "Lucy" "Paco" "Saul" "Angélica" "Ernestina"
## [7] "Lorenzo"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre voleybol y futbol
cat("Hay ", length(volIfut), " alumnos que juegan voleybol y que también juegan futbol de un total de ",n)## Hay 7 alumnos que juegan voleybol y que también juegan futbol de un total de 67prob.volIfut <- length(volIfut) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol?", prob.volIfut)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol? 0.1044776##Probabilidad por medio de la ley de adicion ##Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.futbol <- prop.table(table(datos$futbol))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.futbol <- prob.futbol[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.futbol## TRUE
## 0.4925373prob.voleybol## TRUE
## 0.2089552as.numeric(prob.futbol)## [1] 0.4925373as.numeric(prob.voleybol)## [1] 0.2089552as.numeric(prob.volIfut)## [1] 0.1044776prob.volUfut <- as.numeric(prob.futbol) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.volIfut)
prob.volUfut## [1] 0.5970149cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen voleybol o futbol ?
", prob.volUfut)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen voleybol o futbol ?
## 0.5970149##Unión de basquetbol y voleybol
basUvol <- union(voleybol$nombres, basquetbol$nombres)
basUvol## [1] "Gerardo" "Lalo" "Lucy" "Luis" "Paco" "Saul"
## [7] "Angélica" "Arnulfo" "Dagoberto" "Ernestina" "Fabián" "Lorenzo"
## [13] "Sotelo" "Xóchitl" "Carmen" "Ernesto" "Gabino" "Javier"
## [19] "Jeorgina" "Laura" "Lupita" "Margarita" "Maria" "Paty"
## [25] "Bety" "Dany" "Jorge" "Mikaela" "Miguel" "Pedro"
## [31] "Raquel" "Sandy" "Walter"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(basUvol), " alumnos que juegan basquetbol o voleybol de un total de ",n)## Hay 33 alumnos que juegan basquetbol o voleybol de un total de 67prob.basUvol <- length(basUvol) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol?
", prob.basUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol?
## 0.4925373##Intersección de conjuntos de basquetbol y voleybol
basIvol <- intersect(voleybol$nombres, basquetbol$nombres)
basIvol## [1] "Angélica" "Fabián" "Xóchitl"##Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre basquetbol y voleybol
cat("Hay ", length(basIvol), " alumnos que juegan basquetbol y que también juegan voleybol de un total de ",n)## Hay 3 alumnos que juegan basquetbol y que también juegan voleybol de un total de 67prob.basIvol <- length(basIvol) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan basquetbol y voleybol?", prob.basIvol)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan basquetbol y voleybol? 0.04477612##Probabilidad por medio de la ley de adicion ##Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.basquetbol <- prop.table(table(datos$basquetbol))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.basquetbol <- prob.basquetbol[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.basquetbol## TRUE
## 0.3283582prob.voleybol## TRUE
## 0.2089552as.numeric(prob.basquetbol)## [1] 0.3283582as.numeric(prob.voleybol)## [1] 0.2089552as.numeric(prob.basIvol)## [1] 0.04477612prob.basUvol <- as.numeric(prob.basquetbol) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.basIvol)
prob.basUvol## [1] 0.4925373cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol ?
", prob.basUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol ?
## 0.4925373##Tablas cruzadas ##futbol y basquetbol
table(datos$futbol, datos$basquetbol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 22 12
## TRUE 23 10##Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$futbol, datos$basquetbol, dnn = c('fútbol','basquetbol'))
tabla.cruzada## basquetbol
## fútbol FALSE TRUE
## FALSE 22 12
## TRUE 23 10tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 22 12 34
## TRUE 23 10 33
## 45 22 67##Interpretación de la tabla cruzada frecuencias ##Hay 34 alumnos que juegan futbol; renglón 2 de un total de 67 ##Hay 22 personas que juegan basquetbol columna 2 de un total de 67 ##Hay 10 personas que juegan futbol y basquetbol al mismo tiempo de un total de 67 ##Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$futbol, datos$basquetbol, dnn = c('fútbol','basquetbol'))),4)
prob.tabla.cruzada## basquetbol
## fútbol FALSE TRUE
## FALSE 0.3284 0.1791
## TRUE 0.3433 0.1493prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.3284 0.1791 0.5075
## TRUE 0.3433 0.1493 0.4926
## 0.6717 0.3284 1.0001##Interpretación de la tabla cruzada probabilidades ##34 alumnos que juegan futbol que representan el 49.26% del 100% ##Hay 22 personas que juegan basquetbol que representan el 32.84% del 100% ##Hay 10c personas que juegan futbol y basquetbol al mismo tiempo que representan el 14.93% del 100% o del total de alumnos ###Tenis o Ajedrez
table(datos$tenis, datos$ajedrez)##
## FALSE TRUE
## FALSE 58 5
## TRUE 4 0##Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$tenis, datos$ajedrez, dnn = c('tenis','ajedrez'))
tabla.cruzada## ajedrez
## tenis FALSE TRUE
## FALSE 58 5
## TRUE 4 0tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 58 5 63
## TRUE 4 0 4
## 62 5 67##Interpretación de la tabla cruzada frecuencias ##Hay 5 alumnos que juegan ajedrez; renglón 2 de un total de 67 ##Hay 4 personas que juegan tenis columna 2 de un total de 67 ##Hay 0 personas que juegan futbol y basquetbol al mismo tiempo de un total de 67 ##Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$tenis, datos$ajedrez, dnn = c('tenis','ajedrez'))),4)
prob.tabla.cruzada## ajedrez
## tenis FALSE TRUE
## FALSE 0.8657 0.0746
## TRUE 0.0597 0.0000prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.8657 0.0746 0.9403
## TRUE 0.0597 0.0000 0.0597
## 0.9254 0.0746 1.0000##Interpretación de la tabla cruzada probabilidades ##5 alumnos que juegan ajedrez que representan el 7.46% del 100% ##Hay 4 personas que juegan tenis que representan el 5.97% del 100% ##Hay 58 personas que juegan no juegan ni ajedrez ni tenis al mismo tiempo que representan el 86.56% del 100% o del total de alumnos ##Atletismo o Voleybol
table(datos$atletismo, datos$voleybol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 44 11
## TRUE 9 3##Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$atletismo, datos$voleybol, dnn = c('atletismo','voleybol '))
tabla.cruzada## voleybol
## atletismo FALSE TRUE
## FALSE 44 11
## TRUE 9 3tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 44 11 55
## TRUE 9 3 12
## 53 14 67##Interpretación de la tabla cruzada frecuencias ##Hay 12 alumnos que juegan atletismo; renglón 2 de un total de 67 ##Hay 14 personas que juegan voleyvol columna 2 de un total de 67 ##Hay 3 personas que juegan voleybol y atletismo al mismo tiempo de un total de 67 ##Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$atletismo, datos$voleybol, dnn = c('atletismo','voleybol'))),4)
prob.tabla.cruzada## voleybol
## atletismo FALSE TRUE
## FALSE 0.6567 0.1642
## TRUE 0.1343 0.0448prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.6567 0.1642 0.8209
## TRUE 0.1343 0.0448 0.1791
## 0.7910 0.2090 1.0000##Interpretación de la tabla cruzada probabilidades ##12 alumnos que juegan atletismo que representan el 17.91% del 100% ##Hay 14 personas que juegan voleybol que representan el 20.89% del 100% ##Hay 3 personas que juegan boleybol y atletismo al mismo tiempo que representan el 4.47% del 100% o del total de alumnos ##Hay 41 personas que no juegan ni voleybol ni atletismo y representan el 61.19% ##Voleybol o futbol
table(datos$voleybol, datos$futbol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 27 26
## TRUE 7 7##Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$voleybol, datos$futbol, dnn = c('voleybol','futbol '))
tabla.cruzada## futbol
## voleybol FALSE TRUE
## FALSE 27 26
## TRUE 7 7tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 27 26 53
## TRUE 7 7 14
## 34 33 67##Interpretación de la tabla cruzada frecuencias ##Hay 33 alumnos que juegan futbol; renglón 2 de un total de 67 ##Hay 14 personas que juegan voleyvol columna 2 de un total de 67 ##Hay 7 personas que juegan voleybol y atletismo al mismo tiempo de un total de 67 ##Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$voleybol, datos$futbol, dnn = c('voleybol','futbol'))),4)
prob.tabla.cruzada## futbol
## voleybol FALSE TRUE
## FALSE 0.4030 0.3881
## TRUE 0.1045 0.1045prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.4030 0.3881 0.7911
## TRUE 0.1045 0.1045 0.2090
## 0.5075 0.4926 1.0001##Interpretación de la tabla cruzada probabilidades ##33 alumnos que juegan futbol que representan el 49.25% del 100% ##Hay 14 personas que juegan voleybol que representan el 20.89% del 100% ##Hay 7 personas que juegan voleybol y futbol al mismo tiempo que representan el 10.44% del 100% o del total de alumnos ##Hay 20 personas que no juegan ni voleybol ni futbol y representan el 29.85% ##basquetbol o voleybol
table(datos$basquetbol, datos$voleybol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 34 11
## TRUE 19 3##Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$basquetbol, datos$voleybol, dnn = c('basquetbol','voleybol '))
tabla.cruzada## voleybol
## basquetbol FALSE TRUE
## FALSE 34 11
## TRUE 19 3tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 34 11 45
## TRUE 19 3 22
## 53 14 67##Interpretación de la tabla cruzada frecuencias ##Hay 22 alumnos que juegan basquetbol; columna 2 de un total de 67 ##Hay 14 personas que juegan voleyvol renglon 2 de un total de 67 ##Hay 3 personas que juegan basquetbol y voleybol al mismo tiempo de un total de 67 ##Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$basquetbol, datos$voleybol, dnn = c('basquetbol','voleybol'))),4)
prob.tabla.cruzada## voleybol
## basquetbol FALSE TRUE
## FALSE 0.5075 0.1642
## TRUE 0.2836 0.0448prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.5075 0.1642 0.6717
## TRUE 0.2836 0.0448 0.3284
## 0.7911 0.2090 1.0001##Interpretación de la tabla cruzada probabilidades ##22 alumnos que juegan basquetbol que representan el 32.83% del 100% ##Hay 14 personas que juegan voleybol que representan el 20.89% del 100% ##Hay 3 personas que juegan voleybol y basquetbol al mismo tiempo que representan el 4.4% del 100% o del total de alumnos ##Hay 31 personas que no juegan ni voleybol ni basquet y representan el 46.26%