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)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 FALSEmujeres## 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 FALSEtable(datos$sexo)##
## F M
## 33 34#Porcentaje entre cuantos hombres y mujeres hay
round(prop.table(table(datos$sexo)),4)##
## F M
## 0.4925 0.5075#multiplicado por 100 para verlo en %
round(prop.table(table(datos$sexo)),4)*100##
## F M
## 49.25 50.75#Qué personas juegan cada deporte/frecuencia relativa, probabilidad de que al elegir un estudiante juegue tal deporte: #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
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## 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 FALSEtable(datos$futbol)##
## FALSE TRUE
## 34 33round(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#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 FALSEtable(datos$basquetbol)##
## FALSE TRUE
## 45 22round(prop.table(table(datos$basquetbol)),4)##
## FALSE TRUE
## 0.6716 0.3284round(prop.table(table(datos$basquetbol)),4)*100##
## FALSE TRUE
## 67.16 32.84#voleybol
voleybol <- subset(datos, voleybol == TRUE)
voleybol## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 12 12 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 15 15 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 33 33 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 37 37 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 40 40 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 46 46 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 63 63 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEtable(datos$voleybol)##
## FALSE TRUE
## 53 14round(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#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 FALSEtable(datos$atletismo)##
## FALSE TRUE
## 55 12round(prop.table(table(datos$atletismo)),4)##
## FALSE TRUE
## 0.8209 0.1791round(prop.table(table(datos$atletismo)),4)*100##
## FALSE TRUE
## 82.09 17.91#ajedrez
ajedrez <- subset(datos, ajedrez == TRUE)
ajedrez## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 21 21 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 50 50 Guille F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEtable(datos$ajedrez)##
## FALSE TRUE
## 62 5round(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#Union de conjuntos/ probabilidad de elegir a una persona y que esté en más de 1 deporte a la vez #futbol o 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
## 0.4925373prob.basquetbol## TRUE
## 0.3283582#tenis o ajedrez
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
## 0.07462687#atletismo o voleybol
prob.atletismo <- prop.table(table(datos$atletismo))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybal))
prob.atletismo <- prob.atletismo[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.atletismo## TRUE
## 0.1791045prob.voleybol## [1] NA#voleybol o futbol
prob.futbol## TRUE
## 0.4925373prob.voleybol## [1] NA#basquetbol o voleybol
prob.basquetbol## TRUE
## 0.3283582prob.voleybol## [1] NA#mismas probabilidades pero con tablas cruzadas: #futbol o basquetbol
tabla.cruzada <- table(datos$futbol, datos$basquetbol, dnn = c('fútbol','basquetbol'))
tabla.cruzada## basquetbol
## fútbol FALSE TRUE
## FALSE 22 12
## TRUE 23 10#tenis o ajedrez
tabla.cruzada <- table(datos$tenis, datos$ajedrez, dnn = c('tenis','ajedrez'))
tabla.cruzada## ajedrez
## tenis FALSE TRUE
## FALSE 58 5
## TRUE 4 0#atletismo o voleybol
tabla.cruzada <- table(datos$atletismo, datos$voleybol, dnn = c('atletismo','voleybol'))
tabla.cruzada## voleybol
## atletismo FALSE TRUE
## FALSE 44 11
## TRUE 9 3#voleybol o futbol
tabla.cruzada <- table(datos$voleybol, datos$futbol, dnn = c('voleybol','futbol'))
tabla.cruzada## futbol
## voleybol FALSE TRUE
## FALSE 27 26
## TRUE 7 7#basquetbol o voleybol
tabla.cruzada <- table(datos$basquetbol, datos$voleybol, dnn = c('basquetbol','voleybol'))
tabla.cruzada## voleybol
## basquetbol FALSE TRUE
## FALSE 34 11
## TRUE 19 3##RESUMEN##
#En esta práctica se hacen diversos cálculos sobre la probabilidad de que pase un evento, esta probabilidad se hace sobre un archivo que contiene los datos de un grupo de alumnos que juegan ciertos deportes, algunos juegan más de un deporte a la vez. #Se sacan dichas probabilidades por frecuencia relativa primero, después se sacan con la ley de adición y finalmente se sacan por medio de tablas cruzadas. #Gracias a Rstudio hacer todos estos cálculos de probabilidad de forma rápida y eficiente.