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] 2.900113 4.905978 2.765169 4.470998 2.909060 3.656986 1.597321 3.906021
##  [9] 5.295340 4.928210

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

##  [1] 4.573440 4.773674 1.820038 3.388370 3.013195 3.691425 3.569301 2.900305
##  [9] 3.634695 4.725699

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

##  [1] 2.780034 2.707579 2.782959 3.200276 4.289450 3.171043 3.973043 4.509353
##  [9] 5.335162 3.279352

##Tenemos tres diferentes variables que podemos identificar como x, y,z. Tienen la misma media, varianza y desviacion por lo que podemos interpretar que aunque no tienen los mismos datos, coinciden entre si. Usando el codigo R lo tomamos para eventos aleatorios