#Practica 8 Realizar cálculos de probabilidades con los datos de alumnos deportes.csv
#Jesus Alejandro Vergara Hernandez
#Numero de control: 16040461
#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$futbol)),4)
##
## FALSE TRUE
## 0.5075 0.4925
#SACAMOS PORCENTAJE
round(prop.table(table(datos$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$basquetbol)),4)
##
## FALSE TRUE
## 0.6716 0.3284
#SACAMOS PORCENTAJE
round(prop.table(table(datos$basquetbol)),4) * 100
##
## FALSE TRUE
## 67.16 32.84
#VOLEYBOOL
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$voleybol)),4)
##
## FALSE TRUE
## 0.791 0.209
#SACAMOS PORCENTAJE
round(prop.table(table(datos$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$atletismo)),4)
##
## FALSE TRUE
## 0.8209 0.1791
#SACAMOS PORCENTAJE
round(prop.table(table(datos$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$ajedrez)),4)
##
## FALSE TRUE
## 0.9254 0.0746
#SACAMOS PORCENTAJE
round(prop.table(table(datos$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$tenis)),4)
##
## FALSE TRUE
## 0.9403 0.0597
#SACAMOS PORCENTAJE
round(prop.table(table(datos$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 FUTBOL 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 FUTBOL BASQUETBOL
prob.futIbas <- length(futIbas) / n
prob.futIbas
## [1] 0.1492537
#DETERMINE LA PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE FUTBOL 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 AJEDREZ
tenUaje <- union(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenUaje
## [1] "Aracely" "Gerardo" "Margarito" "Sandro" "Memo" "Paco"
## [7] "Ernestina" "Guille" "Xóchitl"
#PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE TENIS O AJEDREZ
prob.tenUaje <- length(tenUaje) / n
prob.tenUaje
## [1] 0.1343284
#INTERSECCION TENIS O AJEDREZ
tenUaje <- intersect(tenis$nombres, ajedrez$nombres)
tenUaje
## character(0)
#PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE TENIS O AJEDREZ
prob.tenUaje <- length(tenUaje) / n
prob.tenUaje
## [1] 0
#DETERMINE LA PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE TENIS O 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.tenUaje)
prob.tenUaje
## [1] 0.1343284
#UNION ATLETISMO Y 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"
#PROBAILIAD DE QUE JUEGUE ATLETISMO O VOLEYBOL
prob.atlUvol <- length(atlUvol) / n
prob.atlUvol
## [1] 0.3432836
#INTERSECCION ATLETISMO O VOLEYBOL
atlIvol <- intersect(atletismo$nombres, voleybol$nombres)
atlIvol
## [1] "Lucy" "Sotelo" "Xóchitl"
#PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE ATLETISMO O VOLEYBOL
prob.atlIvol <- length(atlIvol) / n
prob.atlIvol
## [1] 0.04477612
#DETERMINE LA PROBABILIAD DE QUE JUEGUE ATLETISMO O 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 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"
#PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE VOLEYBOL O FUTBOL
prob.volUfut <- length(volUfut) / n
prob.volUfut
## [1] 0.5970149
#INTERSECCION DE QUE JUEGUE VOLEYBOL O 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 Y 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 Y 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 BASQUETBOL O VOLEYBOL
prob.basUvol <- length(basUvol) / n
prob.basUvol
## [1] 0.4925373
#INTERSECCION BASQUETBOL O VOLEYBOL
basIvol <- intersect(basquetbol$nombres, voleybol$nombres)
basIvol
## [1] "Angélica" "Fabián" "Xóchitl"
#PROBABILIDAD DE QUE JUEGUE BASQUETBOL O VOLEYBOL
prob.basIvol <- length(basIvol) / n
prob.basIvol
## [1] 0.04477612
#DETERMINE LA PROBABILIAD DE QUE JUEGUE BASQUETBOL O 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 FUTBOL 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 FUTBOL
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
#CONCLUSIONES
#EN ESTA PRACTICA SE UTILIZO EL USO DE PROBABILIDADES DE LOS CONJUNTOS DE DEPORTES PARA HACI HACER USO DE LA LEY DE ADICION Y APLICAR LA FORMULA.