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.
library(gtools)
## Warning: package 'gtools' was built under R version 3.6.3
library(knitr)
1.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?
2.Determinar valor esperado ∑xp(x)
3.Determinar la probabilidad acumulada F(X) de x
4.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)
5.Visualizar la gráfica de barra de la variable aleatoria x con respecto a su probabilidad
6.Visualizar la gráfica de la probabilidad acumulada F(x)
7.Determinar varianza σ2=∑(x−μ)2p(x)
8.Determinar desviación std σ=σ2−−√
personas <- c("H1", "H2", "H3", "H4", "M1", "M2", "M3")
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"
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
x <- c(0,1,2)
prob.x <- c(cero/n , una/n, dos/n)
prob.x
## [1] 0.2857143 0.5714286 0.1428571
v.e <- sum(x*prob.x)
v.e
## [1] 0.8571429
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
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)^2 * prob.x")
kable(tabla)
| x | prob.x | prob.acum.x | x * prob.x | (x-v.e)^2 | (x - v.e)^2 * prob.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 |
barplot(height = prob.x, names.arg = x)
plot(x, prob.acum.x, type = 'l')
var <- sum((x - v.e) ^ 2 * prob.x)
var
## [1] 0.4081633
desv.std <- sqrt(var)
desv.std
## [1] 0.6388766
kable(tabla)
| x | prob.x | prob.acum.x | x * prob.x | (x-v.e)^2 | (x - v.e)^2 * prob.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 |
tabla$prob.acum.x[1+1]
## [1] 0.8571429
tabla$prob.acum.x[0+1]
## [1] 0.2857143
1 - tabla$prob.acum.x[1+1]
## [1] 0.1428571
Cero ó 0