UA26

1. Si Z es una variable con distribución normal estándar, calcula P(−2.34<Z<4.78)

(pnorm(4.78) - pnorm(-2.34) )

## [1] 0.9903573

2. Calcula el rango intercuartílico de una población normal estándar.

P <- c(1,3,3,5,5,5,6,6,8,8,8,8,9,9)
summary(P)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       5       6       6       8       9

\(IQR = \{3rdQ -1stQ\}\)

\(IQR = \{8-5\}=3\)

3. Genera una muestra de tamaño 10 de una población normal estándar. ¿Cuál es la diferencia entre la media muestral y la poblacional? Repite el ejercicio 3 veces y anota las 3 diferencias.

x <- rnorm(10, mean = 4, sd = 1)
x

##  [1] 4.108394 4.242049 4.855971 4.124457 2.991541 4.158636 3.858257 2.672427
##  [9] 5.114143 3.975701

y <- rnorm(10, mean = 4, sd = 1)
y

##  [1] 2.583175 3.941599 3.067869 3.373214 5.730573 3.255482 3.298068 3.178810
##  [9] 7.523211 5.364549

w <- rnorm(10, mean = 4, sd = 1)
w

##  [1] 3.615595 4.174984 3.763722 4.348274 5.659098 2.791962 4.123608 3.152576
##  [9] 4.122150 5.858096

Como podemos ver tenemos variables (x,y,z) por lo que vemos tienen su misma media, varianza y desviacion, pero cambia sus datos debido a que usamos el comando “r”, que se usa para los eventos aleatorios