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 FALSECantidad de datos
n <- 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 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 FALSEFrecuencias de Hombres y Mujeres
table(datos$sexo)##
## F M
## 33 34Frecuencias relativas de Hombres y Mujeres mediante la funcion prop.table(table()).
round(prop.table(table(datos$sexo)),4)##
## F M
## 0.4925 0.5075round(prop.table(table(datos$sexo)),4) * 100##
## F M
## 49.25 50.75Pregunta 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 FALSEFrecuencias de personas en Fútbol
table(datos$futbol)##
## FALSE TRUE
## 34 33Frecuencias 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 49.25Pregunta 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 FALSEFrecuencias de personas en basquetbol
table(datos$basquetbol )##
## FALSE TRUE
## 45 22Frecuencias relativas del conjunto basquetbol
round(prop.table(table(datos$basquetbol )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.6716 0.3284round(prop.table(table(datos$basquetbol )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 67.16 32.84Pregunta 4: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue basquetbol ? 32.84%
Conjunto voleybol
voleybol <- subset(datos, voleybol == TRUE)
voleybol ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 12 12 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 14 14 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 15 15 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 23 23 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 33 33 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 37 37 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 40 40 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 44 44 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 46 46 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 63 63 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 67 67 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEFrecuencias de personas en voleybol
table(datos$voleybol)##
## FALSE TRUE
## 53 14Frecuencias 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 20.9Pregunta 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 FALSEFrecuencias de personas en atletismo
table(datos$atletismo )##
## FALSE TRUE
## 55 12Frecuencias relativas del conjunto atletismo
round(prop.table(table(datos$atletismo )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.8209 0.1791round(prop.table(table(datos$atletismo )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 82.09 17.91Pregunta 6: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno practique atletismo? 17.91%
Conjunto tenis
tenis <- subset(datos, tenis == TRUE)
tenis ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 3 3 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 8 8 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 19 19 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 32 32 Sandro M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUEFrecuencias de personas en tenis
table(datos$tenis)##
## FALSE TRUE
## 63 4Frecuencias 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 5.97Pregunta 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 FALSEFrecuencias de personas en ajedrez
table(datos$ajedrez)##
## FALSE TRUE
## 62 5Frecuencias relativas del conjunto ajedrez
round(prop.table(table(datos$ajedrez )),4)##
## FALSE TRUE
## 0.9254 0.0746round(prop.table(table(datos$ajedrez )),4) * 100##
## FALSE TRUE
## 92.54 7.46Pregunta 8: ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno juegue ajedrez? 7.46%
Unión de conjuntos
Unión de fútbol y basquetbol
futUbas <- union(futbol$nombres, basquetbol$nombres)
futUbas## [1] "Eduardo" "Gerardo" "Juan" "Lucy" "Lupita" "Memo"
## [7] "Paco" "Patricia" "Paty" "Raul" "Romualdo" "Rubén"
## [13] "Salvador" "Saul" "Yuri" "Angélica" "Bety" "Carlos"
## [19] "Dany" "Dalia" "Efren" "Ernestina" "Fernando" "Gabriel"
## [25] "Guille" "Jorge" "Lorenzo" "Miguel" "Orlando" "Otilia"
## [31] "Pedro" "Raquel" "Walter" "Carmen" "Ernesto" "Gabino"
## [37] "Javier" "Jeorgina" "Laura" "Margarita" "Maria" "Fabián"
## [43] "Mikaela" "Sandy" "Xóchitl"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(futUbas), " alumnos que juegan fútbol o basquetbol de un total de ",n)## Hay 45 alumnos que juegan fútbol o basquetbol de un total de 67prob.futUbas <- length(futUbas) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
", prob.futUbas)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
## 0.6716418Intersección de conjuntos de futbol y basquetbol
futIbas <- intersect(futbol$nombres, basquetbol$nombres)
futIbas## [1] "Lupita" "Paty" "Angélica" "Bety" "Dany" "Jorge"
## [7] "Miguel" "Pedro" "Raquel" "Walter"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre futbol y basquetbol
cat("Hay ", length(futIbas), " alumnos que juegan fútbol y que también juegan basquetbol de un total de ",n)## Hay 10 alumnos que juegan fútbol y que también juegan basquetbol de un total de 67prob.futIbas <- length(futIbas) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol?", prob.futIbas)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol? 0.1492537Probabilidad por medio de la ley de adicion
Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.futbol <- prop.table(table(datos$futbol))
prob.basquetbol <- prop.table(table(datos$basquetbol))
prob.futbol <- prob.futbol[2]
prob.basquetbol <- prob.basquetbol[2]
prob.futbol## TRUE
## 0.4925373prob.basquetbol## TRUE
## 0.3283582as.numeric(prob.futbol)## [1] 0.4925373as.numeric(prob.basquetbol)## [1] 0.3283582as.numeric(prob.futIbas)## [1] 0.1492537prob.futUbas <- as.numeric(prob.futbol) + as.numeric(prob.basquetbol) - as.numeric(prob.futIbas)
prob.futUbas## [1] 0.6716418cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
", prob.futUbas)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
## 0.6716418Unión de tenis y ajedrez
tenUaje <- union(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenUaje## [1] "Aracely" "Gerardo" "Margarito" "Sandro" "Memo" "Paco"
## [7] "Ernestina" "Guille" "Xóchitl"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(tenUaje), " alumnos que juegan tenis o ajedrez de un total de ",n)## Hay 9 alumnos que juegan tenis o ajedrez de un total de 67prob.tenUaje <- length(tenUaje) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
", prob.tenUaje)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
## 0.1343284Intersección de conjuntos de tenis y ajedrez
tenIaje <- intersect(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenIaje## character(0)Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre tenis y ajedrez
cat("Hay ", length(tenIaje), " alumnos que juegan tenis y que también juegan ajedrez de un total de ",n)## Hay 0 alumnos que juegan tenis y que también juegan ajedrez de un total de 67prob.tenIaje <- length(tenIaje) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan tenis y ajedrez?", prob.futIbas)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan tenis y ajedrez? 0.1492537Probabilidad por medio de la ley de adicion
Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.tenis <- prop.table(table(datos$tenis))
prob.ajedrez <- prop.table(table(datos$ajedrez))
prob.tenis <- prob.tenis[2]
prob.ajedrez <- prob.ajedrez[2]
prob.tenis## TRUE
## 0.05970149prob.ajedrez## TRUE
## 0.07462687as.numeric(prob.tenis)## [1] 0.05970149as.numeric(prob.ajedrez)## [1] 0.07462687as.numeric(prob.tenIaje)## [1] 0prob.tenUaje <- as.numeric(prob.tenis) + as.numeric(prob.ajedrez) - as.numeric(prob.tenIaje)
prob.tenUaje## [1] 0.1343284cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
", prob.tenUaje)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen tenis o ajedrez?
## 0.1343284Unión de atletismo y voleybol
atleUvol <- union(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atleUvol## [1] "Juan" "Lucy" "Margarita" "Patricia" "Salvador" "Efren"
## [7] "Fernando" "Marcela" "Otilia" "Sotelo" "Tiburcio" "Xóchitl"
## [13] "Gerardo" "Lalo" "Luis" "Paco" "Saul" "Angélica"
## [19] "Arnulfo" "Dagoberto" "Ernestina" "Fabián" "Lorenzo"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(atleUvol), " alumnos que juegan atletismo o voleybol de un total de ",n)## Hay 23 alumnos que juegan atletismo o voleybol de un total de 67prob.atleUvol <- length(atleUvol) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
", prob.atleUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
## 0.3432836Intersección de conjuntos de atletismo y voleybol
atleIvol <- intersect(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atleIvol## [1] "Lucy" "Sotelo" "Xóchitl"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre atletismo y voleybol
cat("Hay ", length(atleIvol), " alumnos que juegan atletismo y que también juegan voleybol de un total de ",n)## Hay 3 alumnos que juegan atletismo y que también juegan voleybol de un total de 67prob.atleIvol <- length(atleIvol) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan atletismo y voleybol?", prob.atleIvol)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan atletismo y voleybol? 0.04477612Probabilidad por medio de la ley de adicion
Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.atletismo <- prop.table(table(datos$atletismo))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.atletismo <- prob.atletismo[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.atletismo## TRUE
## 0.1791045prob.voleybol## TRUE
## 0.2089552as.numeric(prob.atletismo)## [1] 0.1791045as.numeric(prob.voleybol)## [1] 0.2089552as.numeric(prob.atleIvol)## [1] 0.04477612prob.atleUvol <- as.numeric(prob.atletismo) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.atleIvol)
prob.atleUvol## [1] 0.3432836cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
", prob.atleUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen atletismo o voleybol?
## 0.3432836Unión de voleybol y futbol
volUfut <- union(voleybol$nombres, futbol$nombres)
volUfut## [1] "Gerardo" "Lalo" "Lucy" "Luis" "Paco" "Saul"
## [7] "Angélica" "Arnulfo" "Dagoberto" "Ernestina" "Fabián" "Lorenzo"
## [13] "Sotelo" "Xóchitl" "Eduardo" "Juan" "Lupita" "Memo"
## [19] "Patricia" "Paty" "Raul" "Romualdo" "Rubén" "Salvador"
## [25] "Yuri" "Bety" "Carlos" "Dany" "Dalia" "Efren"
## [31] "Fernando" "Gabriel" "Guille" "Jorge" "Miguel" "Orlando"
## [37] "Otilia" "Pedro" "Raquel" "Walter"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(volUfut), " alumnos que juegan voleybol o futbol de un total de ",n)## Hay 40 alumnos que juegan voleybol o futbol de un total de 67prob.volUfut <- length(volUfut) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
", prob.volUfut)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen fútbol o basquetbol?
## 0.5970149Intersección de conjuntos de voleybol y futbol
volIfut <- intersect(voleybol$nombres, futbol$nombres)
volIfut## [1] "Gerardo" "Lucy" "Paco" "Saul" "Angélica" "Ernestina"
## [7] "Lorenzo"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre voleybol y futbol
cat("Hay ", length(volIfut), " alumnos que juegan voleybol y que también juegan futbol de un total de ",n)## Hay 7 alumnos que juegan voleybol y que también juegan futbol de un total de 67prob.volIfut <- length(volIfut) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol?", prob.volIfut)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan fútbol y basquetbol? 0.1044776Probabilidad por medio de la ley de adicion Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.futbol <- prop.table(table(datos$futbol))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.futbol <- prob.futbol[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.futbol## TRUE
## 0.4925373prob.voleybol## TRUE
## 0.2089552as.numeric(prob.futbol)## [1] 0.4925373as.numeric(prob.voleybol)## [1] 0.2089552as.numeric(prob.volIfut)## [1] 0.1044776prob.volUfut <- as.numeric(prob.futbol) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.volIfut)
prob.volUfut## [1] 0.5970149cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen voleybol o futbol ?
", prob.volUfut)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen voleybol o futbol ?
## 0.5970149Unión de basquetbol y voleybol
basUvol <- union(voleybol$nombres, basquetbol$nombres)
basUvol## [1] "Gerardo" "Lalo" "Lucy" "Luis" "Paco" "Saul"
## [7] "Angélica" "Arnulfo" "Dagoberto" "Ernestina" "Fabián" "Lorenzo"
## [13] "Sotelo" "Xóchitl" "Carmen" "Ernesto" "Gabino" "Javier"
## [19] "Jeorgina" "Laura" "Lupita" "Margarita" "Maria" "Paty"
## [25] "Bety" "Dany" "Jorge" "Mikaela" "Miguel" "Pedro"
## [31] "Raquel" "Sandy" "Walter"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa
cat("Hay ", length(basUvol), " alumnos que juegan basquetbol o voleybol de un total de ",n)## Hay 33 alumnos que juegan basquetbol o voleybol de un total de 67prob.basUvol <- length(basUvol) / n
cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol?
", prob.basUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol?
## 0.4925373Intersección de conjuntos de basquetbol y voleybol
basIvol <- intersect(voleybol$nombres, basquetbol$nombres)
basIvol## [1] "Angélica" "Fabián" "Xóchitl"Cálculo de probabilidad por frecuencia relativa de la intersección entre basquetbol y voleybol
cat("Hay ", length(basIvol), " alumnos que juegan basquetbol y que también juegan voleybol de un total de ",n)## Hay 3 alumnos que juegan basquetbol y que también juegan voleybol de un total de 67prob.basIvol <- length(basIvol) / n
cat("¿Cuántos alumnos hay que juegan basquetbol y voleybol?", prob.basIvol)## ¿Cuántos alumnos hay que juegan basquetbol y voleybol? 0.04477612Probabilidad por medio de la ley de adicion Prob(A ∪ B) = Prob(A) + Prob(B) - Prob(A ∩ B)
prob.basquetbol <- prop.table(table(datos$basquetbol))
prob.voleybol <- prop.table(table(datos$voleybol))
prob.basquetbol <- prob.basquetbol[2]
prob.voleybol <- prob.voleybol[2]
prob.basquetbol## TRUE
## 0.3283582prob.voleybol## TRUE
## 0.2089552as.numeric(prob.basquetbol)## [1] 0.3283582as.numeric(prob.voleybol)## [1] 0.2089552as.numeric(prob.basIvol)## [1] 0.04477612prob.basUvol <- as.numeric(prob.basquetbol) + as.numeric(prob.voleybol) - as.numeric(prob.basIvol)
prob.basUvol## [1] 0.4925373cat("* ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol ?
", prob.basUvol)## * ¿Cuál es la probabilidad de que existan alumnos que jueguen basquetbol o voleybol ?
## 0.4925373Tablas cruzadas - futbol y basquetbol
table(datos$futbol, datos$basquetbol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 22 12
## TRUE 23 10Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$futbol, datos$basquetbol, dnn = c('fútbol','basquetbol'))
tabla.cruzada## basquetbol
## fútbol FALSE TRUE
## FALSE 22 12
## TRUE 23 10tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 22 12 34
## TRUE 23 10 33
## 45 22 67Interpretación de la tabla cruzada frecuencias - Hay 34 alumnos que juegan futbol; renglón 2 de un total de 67 - Hay 22 personas que juegan basquetbol columna 2 de un total de 67 - Hay 10 personas que juegan futbol y basquetbol al mismo tiempo de un total de 67
Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$futbol, datos$basquetbol, dnn = c('fútbol','basquetbol'))),4)
prob.tabla.cruzada## basquetbol
## fútbol FALSE TRUE
## FALSE 0.3284 0.1791
## TRUE 0.3433 0.1493prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.3284 0.1791 0.5075
## TRUE 0.3433 0.1493 0.4926
## 0.6717 0.3284 1.0001Interpretación de la tabla cruzada probabilidades - 34 alumnos que juegan futbol que representan el 49.26% del 100% - Hay 22 personas que juegan basquetbol que representan el 32.84% del 100% - Hay 10c personas que juegan futbol y basquetbol al mismo tiempo que representan el 14.93% del 100% o del total de alumnos
Tenis o Ajedrez
table(datos$tenis, datos$ajedrez)##
## FALSE TRUE
## FALSE 58 5
## TRUE 4 0Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$tenis, datos$ajedrez, dnn = c('tenis','ajedrez'))
tabla.cruzada## ajedrez
## tenis FALSE TRUE
## FALSE 58 5
## TRUE 4 0tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 58 5 63
## TRUE 4 0 4
## 62 5 67Interpretación de la tabla cruzada frecuencias - Hay 5 alumnos que juegan ajedrez; renglón 2 de un total de 67 - Hay 4 personas que juegan tenis columna 2 de un total de 67 - Hay 0 personas que juegan futbol y basquetbol al mismo tiempo de un total de 67
Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$tenis, datos$ajedrez, dnn = c('tenis','ajedrez'))),4)
prob.tabla.cruzada## ajedrez
## tenis FALSE TRUE
## FALSE 0.8657 0.0746
## TRUE 0.0597 0.0000prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.8657 0.0746 0.9403
## TRUE 0.0597 0.0000 0.0597
## 0.9254 0.0746 1.0000Interpretación de la tabla cruzada probabilidades - 5 alumnos que juegan ajedrez que representan el 7.46% del 100% - Hay 4 personas que juegan tenis que representan el 5.97% del 100% - Hay 58 personas que juegan no juegan ni ajedrez ni tenis al mismo tiempo que representan el 86.56% del 100% o del total de alumnos
Atletismo o Voleybol
table(datos$atletismo, datos$voleybol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 44 11
## TRUE 9 3Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$atletismo, datos$voleybol, dnn = c('atletismo','voleybol '))
tabla.cruzada## voleybol
## atletismo FALSE TRUE
## FALSE 44 11
## TRUE 9 3tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 44 11 55
## TRUE 9 3 12
## 53 14 67Interpretación de la tabla cruzada frecuencias - Hay 12 alumnos que juegan atletismo; renglón 2 de un total de 67 - Hay 14 personas que juegan voleyvol columna 2 de un total de 67 - Hay 3 personas que juegan voleybol y atletismo al mismo tiempo de un total de 67
Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$atletismo, datos$voleybol, dnn = c('atletismo','voleybol'))),4)
prob.tabla.cruzada## voleybol
## atletismo FALSE TRUE
## FALSE 0.6567 0.1642
## TRUE 0.1343 0.0448prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.6567 0.1642 0.8209
## TRUE 0.1343 0.0448 0.1791
## 0.7910 0.2090 1.0000Interpretación de la tabla cruzada probabilidades - 12 alumnos que juegan atletismo que representan el 17.91% del 100% - Hay 14 personas que juegan voleybol que representan el 20.89% del 100% - Hay 3 personas que juegan boleybol y atletismo al mismo tiempo que representan el 4.47% del 100% o del total de alumnos - Hay 41 personas que no juegan ni voleybol ni atletismo y representan el 61.19%
Voleybol o futbol
table(datos$voleybol, datos$futbol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 27 26
## TRUE 7 7Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$voleybol, datos$futbol, dnn = c('voleybol','futbol '))
tabla.cruzada## futbol
## voleybol FALSE TRUE
## FALSE 27 26
## TRUE 7 7tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 27 26 53
## TRUE 7 7 14
## 34 33 67Interpretación de la tabla cruzada frecuencias - Hay 33 alumnos que juegan futbol; renglón 2 de un total de 67 - Hay 14 personas que juegan voleyvol columna 2 de un total de 67 - Hay 7 personas que juegan voleybol y atletismo al mismo tiempo de un total de 67
Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$voleybol, datos$futbol, dnn = c('voleybol','futbol'))),4)
prob.tabla.cruzada## futbol
## voleybol FALSE TRUE
## FALSE 0.4030 0.3881
## TRUE 0.1045 0.1045prob.tabla.cruzada <- rbind(prob.tabla.cruzada,apply(prob.tabla.cruzada,2,sum))
prob.tabla.cruzada <- cbind(prob.tabla.cruzada, apply(prob.tabla.cruzada,1,sum))
prob.tabla.cruzada## FALSE TRUE
## FALSE 0.4030 0.3881 0.7911
## TRUE 0.1045 0.1045 0.2090
## 0.5075 0.4926 1.0001Interpretación de la tabla cruzada probabilidades - 33 alumnos que juegan futbol que representan el 49.25% del 100% - Hay 14 personas que juegan voleybol que representan el 20.89% del 100% - Hay 7 personas que juegan voleybol y futbol al mismo tiempo que representan el 10.44% del 100% o del total de alumnos - Hay 20 personas que no juegan ni voleybol ni futbol y representan el 29.85%
basquetbol o voleybol
table(datos$basquetbol, datos$voleybol)##
## FALSE TRUE
## FALSE 34 11
## TRUE 19 3Frecuencias utilizando tablas cruzadas
tabla.cruzada <- table(datos$basquetbol, datos$voleybol, dnn = c('basquetbol','voleybol '))
tabla.cruzada## voleybol
## basquetbol FALSE TRUE
## FALSE 34 11
## TRUE 19 3tabla.cruzada.s <- rbind(tabla.cruzada, apply(tabla.cruzada,2,sum))
tabla.cruzada.s <- cbind(tabla.cruzada.s, apply(tabla.cruzada.s,1,sum))
tabla.cruzada.s## FALSE TRUE
## FALSE 34 11 45
## TRUE 19 3 22
## 53 14 67Interpretación de la tabla cruzada frecuencias - Hay 22 alumnos que juegan basquetbol; columna 2 de un total de 67 - Hay 14 personas que juegan voleyvol renglon 2 de un total de 67 - Hay 3 personas que juegan basquetbol y voleybol al mismo tiempo de un total de 67
Cálculo de probabilidades utilizando tablas cruzadas
prob.tabla.cruzada <- round(prop.table(table(datos$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 1.0001Interpretación 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%
Conclusiones Lo que aprendí en esta practica es que Rstudio tiene muchas ventajas para la probabilidad y estadística, ya que permite realizar las funciones casi de manera automática comparándola con la tradicional, sin embargo la practica básicamente consistía en sacar las uniones de los conjuntos mediante la formula preestablecida en la plataforma Rstudio y sacarla de la forma tradicional, es decir sacando las probabilidades del conjunto A y del B a esto le restamos la probabilidad de la unión de A con B, es decir la ley de la adición. Y también fue lo mismo con respecto a las tablas cruzadas que en mi opinión están un poco confusas, pero sin embargo te muestran la información resumida de las frecuencias relativas.