4 HOMBRES Y 3 MUJERES

Variables aleatorias discretas

Descripción

Determinar distribución de la probabilidad para variables aleatorias discertas, generar tabla de distribución y visualizar gráficas de barra y acumulada, determinar estadísticos: media, variaza y desviación así como realizar cálculos de probabilidad.

CASO

Una compañía tiene SIETE solicitantes para DOS puestos de trabajo: TRES mujeres y CUATRO hombres. Suponga que los SIETE solicitantes son igualmente calificados y que no hay preferencia para elegir su género. Sea x igual al número de mujeres elegidas para ocupar los dos puestos de trabajo. Encuentre las probabilidades para elegir 0 mujeres, 1 mujer o 2 mujeres. (Mendenhall, Beaver, & Beaver, 2010)

Objetivo

Identificar los valores de x y de probabilidad de x en la tabla de distribución mediante combinaciones… ¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 0 MUJERES? ¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 1 MUJERES? ¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 2 MUJERES? ¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 3 MUJERES? Determinar valor esperado ∑xp(x) Determinar la probabilidad acumulada F(X) de x Determinar y visualizar la tabla de distribución de probabilidad con columnas de x, p(x), F(x) o probabilidad acumulada o función de la distribución acumulativa, xp(x), (x−μ)2, (x−μ)2p(x) Visualizar la gráfica de barra de la variable aleatoria x con respecto a su probabilidad Visualizar la gráfica de la probabilidad acumulada F(x) Determinar varianza σ2=∑(x−μ)2p(x) Determinar desviación std σ=σ2−−√ ### Cálculo de probabilidades

¿Cual es la probabilida para seleccionar un grupo de 1 mujer o menos? ¿Cuál es la probabilidad para no seleccionar ninguna mujer en el grupo ? ¿Cuál es la probabilidad para seleccionar una o más de una mujer? ¿Cuál es la probabilida de seleccionar TRES mujeres en grupos de DOS? ### Librerías necesarias

library(knitr)  # Para kable()

library(gtools)

## Warning: package 'gtools' was built under R version 3.6.3

personas <- c("H1", "H2", "H3", "H4", "M1", "M2", "M3")
#personas <- c("H1", "H2", "H3","M1", "M2")
personas

## [1] "H1" "H2" "H3" "H4" "M1" "M2" "M3"

posibles.elecciones <- combinations(7,2, personas)

posibles.elecciones

##       [,1] [,2]
##  [1,] "H1" "H2"
##  [2,] "H1" "H3"
##  [3,] "H1" "H4"
##  [4,] "H1" "M1"
##  [5,] "H1" "M2"
##  [6,] "H1" "M3"
##  [7,] "H2" "H3"
##  [8,] "H2" "H4"
##  [9,] "H2" "M1"
## [10,] "H2" "M2"
## [11,] "H2" "M3"
## [12,] "H3" "H4"
## [13,] "H3" "M1"
## [14,] "H3" "M2"
## [15,] "H3" "M3"
## [16,] "H4" "M1"
## [17,] "H4" "M2"
## [18,] "H4" "M3"
## [19,] "M1" "M2"
## [20,] "M1" "M3"
## [21,] "M2" "M3"

**¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 0 MUJERES?

**¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 1 MUJERES?

**¿En cuantas ocasiones se puede seleccionar 2 MUJERES?

Determinando las frecuencias para cuando haya cero mujeres, una mujer o dos mujeres

Cero mujeres

n <- nrow(posibles.elecciones)

cero <- 0
for (r in 1:n) {
  if((substr(posibles.elecciones[r,1], 1,1) == "H" & substr(posibles.elecciones[r,2], 1,1) == "H")) {
    cero <- cero + 1
  }
}
cero

## [1] 6

Una mujer

n <- nrow(posibles.elecciones)

una <- 0
for (r in 1:n) {
  if((substr(posibles.elecciones[r,1], 1,1) == "H" & substr(posibles.elecciones[r,2], 1,1) == "M") | (substr(posibles.elecciones[r,1], 1,1) == "M" & substr(posibles.elecciones[r,2], 1,1) == "H")) {
    una <- una + 1
  }
}
una

## [1] 12

Dos mujeres

n <- nrow(posibles.elecciones)

dos <- 0
for (r in 1:n) {
  if((substr(posibles.elecciones[r,1], 1,1) == "M" & substr(posibles.elecciones[r,2], 1,1) == "M") ) {
    dos <- dos + 1
  }
}
dos

## [1] 3

1. Identificar los valores de x y de probabilidad de x

** Cuánto vale n ?, 21 número total de casos en la población.

** Se determina la frecuencia relativa frecuencia / n para cada variable aleatoria discreta.

x <- c(0,1,2)
prob.x <- c(cero/n , una/n, dos/n)
#prob.x <- c(0.3, 0.6, 0.1)
prob.x

## [1] 0.2857143 0.5714286 0.1428571

2. Determinar valor esperado ∑xp(x)

v.e <- sum(x * prob.x)
v.e

## [1] 0.8571429

3. Determinar la probabilidad acumulada F(X) de p(x)

prob.acum.x <- c(sum(prob.x[1]), sum(prob.x[1:2]), sum(prob.x[1:3]))
prob.acum.x

## [1] 0.2857143 0.8571429 1.0000000

4. Determinar y visualizar la tabla de distribución

tabla <- data.frame(x, prob.x, prob.acum.x, x * prob.x, (x - v.e) ^ 2, (x - v.e) ^ 2 * prob.x)

colnames(tabla) <- c("x", "prob.x", "prob.acum.x", "x.prob.x", "x-v.e^2", "x-v.e^2prob.x")

kable(tabla)

x	prob.x	prob.acum.x	x.prob.x	x-v.e^2	x-v.e^2prob.x
0	0.2857143	0.2857143	0.0000000	0.7346939	0.2099125
1	0.5714286	0.8571429	0.5714286	0.0204082	0.0116618
2	0.1428571	1.0000000	0.2857143	1.3061224	0.1865889

5. Visualizar la gráfica de barra de la variable aleatoria x con respecto a su probabilidad

barplot(height = prob.x, names.arg = x)

6. Visualizar la gráfica de la probabilidad acumulada F(x)

plot(x,prob.acum.x, type = 'l')

7. Determinar varianza σ2=∑(x−μ)2p(x)

var <- sum((x - v.e) ^ 2 * prob.x)
var

## [1] 0.4081633

8. Determinar desviación std σ=σ2−−√

desv.std <- sqrt(var)
desv.std

## [1] 0.6388766

Mostrando la tabla de distribucipon de la probabilidad previamente generada

kable(tabla)

x	prob.x	prob.acum.x	x.prob.x	x-v.e^2	x-v.e^2prob.x
0	0.2857143	0.2857143	0.0000000	0.7346939	0.2099125
1	0.5714286	0.8571429	0.5714286	0.0204082	0.0116618
2	0.1428571	1.0000000	0.2857143	1.3061224	0.1865889

9. ¿Cual es la probabilida para seleccionar un grupo de 1 mujer o menos?

*** De la tabla seleccionar los valores para cuando p(x) sea 0 y 1 y sumarlos o seleccionar de la probabilidad acumulada la F(1) p(x≤1)=∑p(x=0),p(x=1)=F(x=1)

*** La probabilidad de x sea ≤1 es igual a la suma de las probabilidades de p(0)+p(1) o lo que es lo mismo es la probabildia acumulada de F(1)

tabla$prob.acum.x[1+1]

## [1] 0.8571429

*** La probabilida para seleccionar un grupo de 1 mujer o menos es 0.8571429

10. ¿Cuál es la probabilidad para no seleccionar ninguna mujer en el grupo ?

*** De la tabla seleccionar los valores para cuando p(x) sea menor 1 o seleccionar de la probabilidad acumulada la F(0) p(x<1)=p(x≤0)=F(x=0)

*** La probabilidad de x sea ≤1 es igual a la probabilidad de que sea menor o igual que p(x≤0 o lo que es lo mismo es la probabilidad acumulada de F(0)

tabla$prob.acum.x[0+1]

## [1] 0.2857143

*** La probabilidad para no seleccionar ninguna mujer en el grupo 0.2857143

11. ¿Cuál es la probabilidad para seleccionar una o más de una persona de género mujer?

***Significa seleccionar 1 o más personas de género mujer

1 - tabla$prob.acum.x[1+1]

## [1] 0.1428571

*** La probabilidad para seleccionar una o más de una persona de género mujer es 0.1428571