Practica 8

R Markdown

Primero asignamos los datos que usaremos a una variable llamada datos

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 FALSE

Calculamos el numero total de personas

n <-  nrow(datos)
n

## [1] 67

Creamos los conjuntos de Hombres y Mujeres

hombres <- subset(datos, sexo=='M')
mujeres <- subset(datos, sexo=='F')

Hombres

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 FALSE

Mujeres

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

Cuál es la probabilidad de que un alumno sea hombre?

Cuál es la probabilidad de que un alumno sea mujer?

round(prop.table(table(datos$sexo)),4)

## 
##      F      M 
## 0.4925 0.5075

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$sexo)),4) * 100

## 
##     F     M 
## 49.25 50.75

Creamos el conjunto de los deportes

Futbol

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

¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue fúbol?

round(prop.table(table(datos$futbol)),4)

## 
##  FALSE   TRUE 
## 0.5075 0.4925

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$futbol)),4) * 100

## 
## FALSE  TRUE 
## 50.75 49.25

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

¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue basquetbol?

round(prop.table(table(datos$basquetbol)),4)

## 
##  FALSE   TRUE 
## 0.6716 0.3284

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$basquetbol)),4) * 100

## 
## FALSE  TRUE 
## 67.16 32.84

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

¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue voleybol?

round(prop.table(table(datos$voleybol)),4)

## 
## FALSE  TRUE 
## 0.791 0.209

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$voleybol)),4) * 100

## 
## FALSE  TRUE 
##  79.1  20.9

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

¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue atletismo?

round(prop.table(table(datos$atletismo)),4)

## 
##  FALSE   TRUE 
## 0.8209 0.1791

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$atletismo)),4) * 100

## 
## FALSE  TRUE 
## 82.09 17.91

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

¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue ajedrez?

round(prop.table(table(datos$ajedrez)),4)

## 
##  FALSE   TRUE 
## 0.9254 0.0746

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$ajedrez)),4) * 100

## 
## FALSE  TRUE 
## 92.54  7.46

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

¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue tenis?

round(prop.table(table(datos$tenis)),4)

## 
##  FALSE   TRUE 
## 0.9403 0.0597

Sacamos el porcentaje

round(prop.table(table(datos$tenis)),4) * 100

## 
## FALSE  TRUE 
## 94.03  5.97

Union de conjuntos e Interseccion de conjuntos

Union Futbol U 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"

Probabilidad de que juegue fútbol o basquetbol

prob.futUbas <- length(futUbas) / n 
prob.futUbas

## [1] 0.6716418

Interseccion Futbol ∩ Basquetbol

futIbas <- intersect(futbol$nombres, basquetbol$nombres)
futIbas

##  [1] "Lupita"   "Paty"     "Angélica" "Bety"     "Dany"     "Jorge"   
##  [7] "Miguel"   "Pedro"    "Raquel"   "Walter"

Probabilidad de que juegue fútbol ∩ basquetbol

prob.futIbas <- length(futIbas) / n 
prob.futIbas

## [1] 0.1492537

Determine la probabilidad de que juegue fútbol o basquetbol

# Haciendo uso de la formula de la adicion determinaremos las probabilides
# La formula es:
# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)

# Primero sacamos las probabilidades de futbol y basquetbol
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 
## 0.4925373

prob.basquetbol

##      TRUE 
## 0.3283582

Resultado

# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.futUbas <- as.numeric(prob.futbol) + as.numeric(prob.basquetbol) - as.numeric(prob.futIbas)

prob.futUbas

## [1] 0.6716418

Union Tenis U Ajedrez

tenUaje <- union(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenUaje

## [1] "Aracely"   "Gerardo"   "Margarito" "Sandro"    "Memo"      "Paco"     
## [7] "Ernestina" "Guille"    "Xóchitl"

Probabilidad de que juegue tenis ∩ ajedrez

prob.tenUaje <- length(tenUaje) / n 
prob.tenUaje

## [1] 0.1343284

Interseccion tenis ∩ Ajedrez

tenIaje <- intersect(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenIaje

## character(0)

Probabilidad de que juegue tenis ∩ ajedrez

prob.tenIaje <- length(tenIaje) / n 
prob.tenIaje

## [1] 0

Determine la probabilidad de que juegue tenis U ajedres

# Haciendo uso de la formula de la adicion determinaremos las probabilides
# La formula es:
# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)

# Primero sacamos las probabilidades de futbol y basquetbol
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 
## 0.05970149

prob.ajedrez

##       TRUE 
## 0.07462687

Resultado

# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.tenUaje <- as.numeric(prob.tenis) + as.numeric(prob.ajedrez) - as.numeric(prob.tenIaje)

prob.tenUaje

## [1] 0.1343284

Union Atletismo U Voleybol

atlUvol <- union(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atlUvol

##  [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"

Probabilidad de que juegue atletismo o voleybol

prob.atlUvol <- length(atlUvol) / n 
prob.atlUvol

## [1] 0.3432836

Interseccion Atletismo ∩ Voleybol

atlIvol <- intersect(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atlIvol

## [1] "Lucy"    "Sotelo"  "Xóchitl"

Probabilidad de que juegue atletismo ∩ voleybol

prob.atlIvol <- length(atlIvol) / n 
prob.atlIvol

## [1] 0.04477612

Determine la probabilidad de que juegue atletismo U voleybol

# Haciendo uso de la formula de la adicion determinaremos las probabilides
# La formula es:
# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)

# Primero sacamos las probabilidades de futbol y basquetbol
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 
## 0.1791045

prob.voleybol

##      TRUE 
## 0.2089552

Resultado

# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.atlUvol <- as.numeric(prob.atletismo) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.atlIvol)

prob.atlIvol

## [1] 0.04477612

Union Voleybol U 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"

Probabilidad de que juegue voleybol o futbol

prob.volUfut <- length(volUfut) / n 
prob.volUfut

## [1] 0.5970149

Interseccion Voleybol ∩ futbol

volIfut <- intersect(voleybol$nombres, futbol$nombres)
volIfut

## [1] "Gerardo"   "Lucy"      "Paco"      "Saul"      "Angélica"  "Ernestina"
## [7] "Lorenzo"

Probabilidad de que juegue voleybol ∩ futbol

prob.volIfut <- length(volIfut) / n 
prob.volIfut

## [1] 0.1044776

Determine la probabilidad de que juegue voleybol U futbol

# Haciendo uso de la formula de la adicion determinaremos las probabilides
# La formula es:
# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)

# Primero sacamos las probabilidades de futbol y basquetbol
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.futbol <- prop.table(table(datos$futbol))

prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.futbol <- prob.futbol[2]

prob.voleybol

##      TRUE 
## 0.2089552

prob.futbol

##      TRUE 
## 0.4925373

Resultado

# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.volUfut <- as.numeric(prob.voleybol) + as.numeric(prob.futbol) - as.numeric(prob.volUfut)

prob.volUfut

## [1] 0.1044776

Union Basquetbol U Voleybol

basUvol <- union(basquetbol$nombres, voleybol$nombres)
basUvol

##  [1] "Carmen"    "Ernesto"   "Gabino"    "Javier"    "Jeorgina"  "Laura"    
##  [7] "Lupita"    "Margarita" "Maria"     "Paty"      "Angélica"  "Bety"     
## [13] "Dany"      "Fabián"    "Jorge"     "Mikaela"   "Miguel"    "Pedro"    
## [19] "Raquel"    "Sandy"     "Walter"    "Xóchitl"   "Gerardo"   "Lalo"     
## [25] "Lucy"      "Luis"      "Paco"      "Saul"      "Arnulfo"   "Dagoberto"
## [31] "Ernestina" "Lorenzo"   "Sotelo"

Probabilidad de que juegue basquetbal o voleybol

prob.basUvol <- length(basUvol) / n 
prob.basUvol

## [1] 0.4925373

Interseccion basquetbol ∩ voleybol

basIvol <- intersect(basquetbol$nombres, voleybol$nombres)
basIvol

## [1] "Angélica" "Fabián"   "Xóchitl"

Probabilidad de que juegue basquetbol ∩ voleybol

prob.basIvol <- length(basIvol) / n 
prob.basIvol

## [1] 0.04477612

Determine la probabilidad de que juegue basquetbol U voleybol

# Haciendo uso de la formula de la adicion determinaremos las probabilides
# La formula es:
# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)

# Primero sacamos las probabilidades de futbol y basquetbol
prob.basquetbol <- prop.table(table(datos$basquetbol))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))

prob.futbol <- prob.basquetbol[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]

prob.basquetbol

## 
##     FALSE      TRUE 
## 0.6716418 0.3283582

prob.voleybol

##      TRUE 
## 0.2089552

Resultado

# Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.basUvol <- as.numeric(prob.basquetbol) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.basUvol)

prob.basUvol

## [1] 0.38805970 0.04477612

Tablas Cruzadas

Determine la probabilidad de que juegue fútbol o basquetbol

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 0.1493

Determine la probabilidad de que juegue Tenis o Ajedrez

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 0.0000

Determine la probabilidad de que juegue atletismo o voleybol

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 0.0448

Determine la probabilidad de que juegue voleybol o fútbol

prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$voleybol, datos$futbol, dnn = c('voleybol','fútbol'))),4)

prob.tabla.cruzada

##         fútbol
## voleybol  FALSE   TRUE
##    FALSE 0.4030 0.3881
##    TRUE  0.1045 0.1045

Determine la probabilidad de que juegue basquetbol o voleybol

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 0.0448

En esta practica se llevo a cabo con el uso de probabilidades de los conjuntos de los deportes que se jugaron y las intersecciones para asi poder hacer uso de la ley de adicion y aplicar la formula, y tambien el uso de las tablas cruzadas que se muestran en esta misma practica