Examen de la tercera unidad de competencia de la materia de probabilidad y estadística

setwd("~/PROBABILIDAD Y ESTADISTICA (R Studio)")
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Inferencia estadística

1.Describa con sus propias palabras los siguientes conceptos:

Inferencia estadística

Es extraer conclusiones a partir de ciertas supocisiones

Poblacion

Conjunto total de datos seobre variables.

Muestreo

Tecnica para la seleccion de una muestra a partir de una poblacion estadistica.

Estadísticamente representativo

La estadistica como la rama de las matematicas, se encarga de recoger datos, ordenarlos y analizarlos, es decir, cuando queremos estudiar un determinado fenomeno o queremos analizar un problema recurrimos a la probabilidad como que tan cierto es y cual es la representacion de lo que presenta.

Hipotesis nula y Alternativa

La hipotesis nula indica un parametro de pobliacion que es igual a un valor hipotetico.Osea suele ser una afirmacion inicial que se basa en analisis previos o en conocimiento especializado.

La alternativa indica que un parametro de poblacion es mas pequeña, mas grande o diferente del valor hipotetico de la hipotesis nula.

Importancia del muestreo

Es importante ya que puedes examinar y sacar tus propias conclusiones en base a una pequeña parte de la poblacion total, dando por sentado que los resultados obtenidos en la muestra sean de hecho representativa de toda la poblacion.

Muestreo y Prueba de Hipotesis

2.Realice un muestreo aleatorio simple

#Datos de salud 
#xfun::embed_file("COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS.xlsx")

library(readxl)
COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS <- read_excel("COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS.xlsx")
View(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)

MUESTREO

Muestreo Aleatorio Simple (M.A.S.)

dim(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)

## [1]  33 181

datatable(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)

n <- 33
muestramia <- sample(1:nrow(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS), size=n, replace=FALSE)
muestramia

##  [1] 21 19  6 29  7 13 12 16  2  4 20 15 17 32 28 30 31 23 10 27 18 25  1  3 11
## [26]  5 26 14 33 22  9 24  8

Covid <- COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS[muestramia, ]
head(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)

## # A tibble: 6 x 181
##   cve_ent poblacion nombre `43842` `43843` `43844` `43845` `43846` `43847`
##     <dbl>     <dbl> <chr>    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
## 1       1   1434635 AGUAS~       0       0       0       0       0       0
## 2       2   3634868 BAJA ~       0       0       0       0       0       0
## 3       3    804708 BAJA ~       0       0       0       0       0       0
## 4       4   1000617 CAMPE~       0       0       0       0       0       0
## 5       7   5730367 CHIAP~       0       0       0       0       0       0
## 6       8   3801487 CHIHU~       0       0       0       0       0       0
## # ... with 172 more variables: `43848` <dbl>, `43849` <dbl>, `43850` <dbl>,
## #   `43851` <dbl>, `43852` <dbl>, `43853` <dbl>, `43854` <dbl>, `43855` <dbl>,
## #   `43856` <dbl>, `43857` <dbl>, `43858` <dbl>, `43859` <dbl>, `43860` <dbl>,
## #   `43861` <dbl>, `43862` <dbl>, `43863` <dbl>, `43864` <dbl>, `43865` <dbl>,
## #   `43866` <dbl>, `43867` <dbl>, `43868` <dbl>, `43869` <dbl>, `43870` <dbl>,
## #   `43871` <dbl>, `43872` <dbl>, `43873` <dbl>, `43874` <dbl>, `43875` <dbl>,
## #   `43876` <dbl>, `43877` <dbl>, `43878` <dbl>, `43879` <dbl>, `43880` <dbl>,
## #   `43881` <dbl>, `43882` <dbl>, `43883` <dbl>, `43884` <dbl>, `43885` <dbl>,
## #   `43886` <dbl>, `43887` <dbl>, `43888` <dbl>, `43889` <dbl>, `43890` <dbl>,
## #   `43891` <dbl>, `43892` <dbl>, `43893` <dbl>, `43894` <dbl>, `43895` <dbl>,
## #   `43896` <dbl>, `43897` <dbl>, `43898` <dbl>, `43899` <dbl>, `43900` <dbl>,
## #   `43901` <dbl>, `43902` <dbl>, `43903` <dbl>, `43904` <dbl>, `43905` <dbl>,
## #   `43906` <dbl>, `43907` <dbl>, `43908` <dbl>, `43909` <dbl>, `43910` <dbl>,
## #   `43911` <dbl>, `43912` <dbl>, `43913` <dbl>, `43914` <dbl>, `43915` <dbl>,
## #   `43916` <dbl>, `43917` <dbl>, `43918` <dbl>, `43919` <dbl>, `43920` <dbl>,
## #   `43921` <dbl>, `43922` <dbl>, `43923` <dbl>, `43924` <dbl>, `43925` <dbl>,
## #   `43926` <dbl>, `43927` <dbl>, `43928` <dbl>, `43929` <dbl>, `43930` <dbl>,
## #   `43931` <dbl>, `43932` <dbl>, `43933` <dbl>, `43934` <dbl>, `43935` <dbl>,
## #   `43936` <dbl>, `43937` <dbl>, `43938` <dbl>, `43939` <dbl>, `43940` <dbl>,
## #   `43941` <dbl>, `43942` <dbl>, `43943` <dbl>, `43944` <dbl>, `43945` <dbl>,
## #   `43946` <dbl>, `43947` <dbl>, ...

ESTRATIFICADO

dim(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)

## [1]  33 181

head(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)

## # A tibble: 6 x 181
##   cve_ent poblacion nombre `43842` `43843` `43844` `43845` `43846` `43847`
##     <dbl>     <dbl> <chr>    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
## 1       1   1434635 AGUAS~       0       0       0       0       0       0
## 2       2   3634868 BAJA ~       0       0       0       0       0       0
## 3       3    804708 BAJA ~       0       0       0       0       0       0
## 4       4   1000617 CAMPE~       0       0       0       0       0       0
## 5       7   5730367 CHIAP~       0       0       0       0       0       0
## 6       8   3801487 CHIHU~       0       0       0       0       0       0
## # ... with 172 more variables: `43848` <dbl>, `43849` <dbl>, `43850` <dbl>,
## #   `43851` <dbl>, `43852` <dbl>, `43853` <dbl>, `43854` <dbl>, `43855` <dbl>,
## #   `43856` <dbl>, `43857` <dbl>, `43858` <dbl>, `43859` <dbl>, `43860` <dbl>,
## #   `43861` <dbl>, `43862` <dbl>, `43863` <dbl>, `43864` <dbl>, `43865` <dbl>,
## #   `43866` <dbl>, `43867` <dbl>, `43868` <dbl>, `43869` <dbl>, `43870` <dbl>,
## #   `43871` <dbl>, `43872` <dbl>, `43873` <dbl>, `43874` <dbl>, `43875` <dbl>,
## #   `43876` <dbl>, `43877` <dbl>, `43878` <dbl>, `43879` <dbl>, `43880` <dbl>,
## #   `43881` <dbl>, `43882` <dbl>, `43883` <dbl>, `43884` <dbl>, `43885` <dbl>,
## #   `43886` <dbl>, `43887` <dbl>, `43888` <dbl>, `43889` <dbl>, `43890` <dbl>,
## #   `43891` <dbl>, `43892` <dbl>, `43893` <dbl>, `43894` <dbl>, `43895` <dbl>,
## #   `43896` <dbl>, `43897` <dbl>, `43898` <dbl>, `43899` <dbl>, `43900` <dbl>,
## #   `43901` <dbl>, `43902` <dbl>, `43903` <dbl>, `43904` <dbl>, `43905` <dbl>,
## #   `43906` <dbl>, `43907` <dbl>, `43908` <dbl>, `43909` <dbl>, `43910` <dbl>,
## #   `43911` <dbl>, `43912` <dbl>, `43913` <dbl>, `43914` <dbl>, `43915` <dbl>,
## #   `43916` <dbl>, `43917` <dbl>, `43918` <dbl>, `43919` <dbl>, `43920` <dbl>,
## #   `43921` <dbl>, `43922` <dbl>, `43923` <dbl>, `43924` <dbl>, `43925` <dbl>,
## #   `43926` <dbl>, `43927` <dbl>, `43928` <dbl>, `43929` <dbl>, `43930` <dbl>,
## #   `43931` <dbl>, `43932` <dbl>, `43933` <dbl>, `43934` <dbl>, `43935` <dbl>,
## #   `43936` <dbl>, `43937` <dbl>, `43938` <dbl>, `43939` <dbl>, `43940` <dbl>,
## #   `43941` <dbl>, `43942` <dbl>, `43943` <dbl>, `43944` <dbl>, `43945` <dbl>,
## #   `43946` <dbl>, `43947` <dbl>, ...

levels(as.factor(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS$poblacion))

##  [1] "785153"    "804708"    "1000617"   "1288571"   "1380011"   "1434635"  
##  [7] "1666426"   "1723259"   "1868996"   "2044058"   "2259098"   "2279637"  
## [13] "2572287"   "2866142"   "3074745"   "3086414"   "3156674"   "3218720"  
## [19] "3634868"   "3650602"   "3657048"   "3801487"   "4143593"   "4825401"  
## [25] "5610153"   "5730367"   "6228175"   "6604451"   "8409693"   "8539862"  
## [31] "9018645"   "17427790"  "127792286"

PONDERADO

Covid2 <- COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS %>%   
  sample_n(size=n, weight = poblacion)
head(Covid2)

## # A tibble: 6 x 181
##   cve_ent poblacion nombre `43842` `43843` `43844` `43845` `43846` `43847`
##     <dbl>     <dbl> <chr>    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
## 1       0 127792286 Nacio~       0       1       0       0       0       0
## 2      14   8409693 JALIS~       0       0       0       0       0       0
## 3      20   4143593 OAXACA       0       0       0       0       0       0
## 4      25   3156674 SINAL~       0       0       0       0       0       0
## 5      21   6604451 PUEBLA       0       0       0       0       0       0
## 6      16   4825401 MICHO~       0       0       0       0       0       0
## # ... with 172 more variables: `43848` <dbl>, `43849` <dbl>, `43850` <dbl>,
## #   `43851` <dbl>, `43852` <dbl>, `43853` <dbl>, `43854` <dbl>, `43855` <dbl>,
## #   `43856` <dbl>, `43857` <dbl>, `43858` <dbl>, `43859` <dbl>, `43860` <dbl>,
## #   `43861` <dbl>, `43862` <dbl>, `43863` <dbl>, `43864` <dbl>, `43865` <dbl>,
## #   `43866` <dbl>, `43867` <dbl>, `43868` <dbl>, `43869` <dbl>, `43870` <dbl>,
## #   `43871` <dbl>, `43872` <dbl>, `43873` <dbl>, `43874` <dbl>, `43875` <dbl>,
## #   `43876` <dbl>, `43877` <dbl>, `43878` <dbl>, `43879` <dbl>, `43880` <dbl>,
## #   `43881` <dbl>, `43882` <dbl>, `43883` <dbl>, `43884` <dbl>, `43885` <dbl>,
## #   `43886` <dbl>, `43887` <dbl>, `43888` <dbl>, `43889` <dbl>, `43890` <dbl>,
## #   `43891` <dbl>, `43892` <dbl>, `43893` <dbl>, `43894` <dbl>, `43895` <dbl>,
## #   `43896` <dbl>, `43897` <dbl>, `43898` <dbl>, `43899` <dbl>, `43900` <dbl>,
## #   `43901` <dbl>, `43902` <dbl>, `43903` <dbl>, `43904` <dbl>, `43905` <dbl>,
## #   `43906` <dbl>, `43907` <dbl>, `43908` <dbl>, `43909` <dbl>, `43910` <dbl>,
## #   `43911` <dbl>, `43912` <dbl>, `43913` <dbl>, `43914` <dbl>, `43915` <dbl>,
## #   `43916` <dbl>, `43917` <dbl>, `43918` <dbl>, `43919` <dbl>, `43920` <dbl>,
## #   `43921` <dbl>, `43922` <dbl>, `43923` <dbl>, `43924` <dbl>, `43925` <dbl>,
## #   `43926` <dbl>, `43927` <dbl>, `43928` <dbl>, `43929` <dbl>, `43930` <dbl>,
## #   `43931` <dbl>, `43932` <dbl>, `43933` <dbl>, `43934` <dbl>, `43935` <dbl>,
## #   `43936` <dbl>, `43937` <dbl>, `43938` <dbl>, `43939` <dbl>, `43940` <dbl>,
## #   `43941` <dbl>, `43942` <dbl>, `43943` <dbl>, `43944` <dbl>, `43945` <dbl>,
## #   `43946` <dbl>, `43947` <dbl>, ...

MUESTREO DE FRACCION

Covid <- data.frame(COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS)
n <- 33
Covid <- sample(1:nrow(Covid), size=n, replace=FALSE)
head(Covid)

## [1] 22 19 26  7 18 31

#PRUEBA DE HIPOTESIS

library(readxl)
Covid <- read_excel("COVID_CONFIRMADOS_ESTADOS.xlsx")

knitr::kable(Covid)

cve_ent	poblacion	nombre	43843	43858	43859	43866	43873	43888	43889	43890	43892	43894	43895	43897	43898	43899	43900	43901	43902	43903	43904	43905	43906	43907	43908	43909	43910	43911	43912	43913	43914	43915	43916	43917	43918	43919	43920	43921	43922	43923	43924	43925	43926	43927	43928	43929	43930	43931	43932	43933	43934	43935	43936	43937	43938	43939	43940	43941	43942	43943	43944	43945	43946	43947	43948	43949	43950	43951	43952	43953	43954	43955	43956	43957	43958	43959	43960	43961	43962	43963	43964	43965	43966	43967	43968	43969	43970	43971	43972	43973	43974	43975	43976	43977	43978	43979	43980	43981	43982	43983	43984	43985	43986	43987	43988	43989	43990	43991	43992	43993	43994	43995	43996	43997	43998	43999	44000	44001	44002	44003	44004	44005	44006	44007	44008	44009	44010	44011	44012	44013	44014	44015	44016	44017	44018	44019
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22	2279637	QUERETARO	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1	0	0	2	2	3	0	1	0	3	4	2	1	4	2	1	1	4	3	1	4	1	0	4	5	3	3	2	3	1	8	8	2	6	5	2	2	5	2	7	9	10	1	2	3	9	12	6	8	12	4	9	10	9	14	26	26	19	47	33	29	41	50	28	18	48	61	42	37	35	22	12	51	38	35	29	33	28	21	39	49	43	40	38	28	28	51	38	37	32	36	34	22	53	39	39	31	28	24	15	48	34	34	37	45	15	16	47	41	46	47	26	13	22	6	0
23	1723259	QUINTANA ROO	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	0	4	0	3	4	2	5	1	3	4	3	8	10	9	7	7	3	22	15	24	11	13	8	10	32	23	26	8	22	17	22	22	17	20	31	34	45	23	45	42	34	47	23	31	31	43	42	38	34	32	69	29	32	25	41	39	26	19	22	44	37	27	39	21	18	13	43	34	44	41	44	38	25	49	32	42	43	47	25	22	45	62	43	38	39	22	29	52	49	56	56	50	28	52	88	61	64	68	82	39	54	109	92	83	97	130	57	61	168	143	121	146	103	46	20	1	0
24	2866142	SAN LUIS POTOSI	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	1	5	1	3	3	4	1	2	0	0	1	6	0	6	3	2	0	0	0	3	2	3	5	2	4	1	3	0	1	1	2	2	7	1	0	1	3	3	5	4	8	3	15	17	9	10	14	14	11	28	17	34	13	26	12	19	32	23	24	34	29	25	15	34	26	39	37	56	20	20	49	39	59	38	51	24	19	51	55	77	78	79	59	49	114	92	84	74	61	29	23	89	100	113	91	89	43	40	120	118	114	119	94	88	35	127	135	130	112	126	31	1	1	0
25	3156674	SINALOA	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	1	1	0	2	1	0	1	2	6	8	9	9	5	6	11	15	14	28	10	12	15	27	20	29	12	33	23	22	46	46	47	40	38	31	31	61	46	48	67	70	44	36	77	46	54	55	58	48	30	76	50	83	64	59	52	40	69	85	77	98	96	68	64	139	101	120	117	142	59	80	170	181	192	159	180	131	69	207	171	212	191	214	152	102	211	239	222	231	293	89	85	182	202	188	161	170	131	82	199	190	179	116	166	85	64	137	113	102	42	37	1	1	2	0
26	3074745	SONORA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	1	1	0	3	4	3	1	5	4	0	2	5	1	3	1	7	2	11	12	15	6	6	5	3	17	9	13	11	12	14	7	7	14	20	8	20	9	15	35	15	17	32	23	32	26	64	55	43	40	58	45	28	75	65	107	79	106	62	61	156	118	111	130	140	118	87	210	216	206	214	168	146	125	244	238	229	228	247	157	108	253	252	241	260	244	150	115	257	235	250	216	233	158	125	278	254	244	206	229	91	69	217	207	164	154	53	1	1	1	0
27	2572287	TABASCO	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	3	2	2	0	0	3	12	3	5	11	1	9	10	11	9	15	20	3	9	7	13	18	11	15	19	27	30	47	39	44	57	48	40	73	84	65	63	65	43	41	59	58	50	84	54	48	46	85	72	96	104	81	53	65	116	87	116	127	145	86	80	123	107	162	142	138	97	83	176	197	223	221	171	103	73	204	161	178	189	177	132	109	284	293	318	274	366	182	105	309	310	310	318	296	192	104	271	274	286	312	249	187	140	378	372	365	353	170	3	0	1	0
28	3650602	TAMAULIPAS	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	1	1	0	2	1	1	0	0	1	3	3	4	5	8	1	9	3	4	10	7	3	5	9	5	9	14	19	16	28	31	14	11	25	19	28	33	26	39	34	27	42	35	18	31	31	25	43	35	45	41	30	26	22	42	48	40	35	62	48	17	63	51	69	70	88	68	34	112	115	106	62	95	68	48	129	97	79	94	101	79	65	134	124	169	122	228	129	114	237	287	188	201	212	177	114	281	276	275	345	358	160	106	269	110	94	59	6	2	3	4	2
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0	127792286	Nacional	1	1	1	1	1	4	2	1	2	2	1	1	4	1	9	27	28	60	50	36	68	93	102	109	100	66	48	129	164	140	172	211	159	142	312	278	323	302	336	220	226	538	458	523	409	492	408	428	853	842	873	898	1023	731	673	1368	1318	1253	1340	1522	967	946	1728	1714	1703	1701	1325	1315	1205	2416	1996	2191	2287	2310	1448	1336	2823	2768	3001	2931	3333	2066	1551	3852	3389	3684	3752	3780	2145	1751	4400	4092	4234	4024	4131	2616	1993	5087	4548	4725	4678	4791	2822	2216	5860	5393	5418	5135	5336	2876	2433	6111	5952	5676	5568	5601	3209	2257	6382	6089	5731	5619	5710	3102	2349	6065	5352	4810	3790	2847	873	413	366	31

boxplot(Covid$poblacion ~ Covid$nombre, col = "Green"  )

cve_ent <- subset(Covid, nombre == "Conf"    )
cve_ent<- subset(Covid, nombre == "Neg"   )

hist(Covid$cve_ent)

summary(Covid$cve_ent)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       0       8      16      16      24      32

sd(Covid$cve_ent)

## [1] 9.66954

Prueba de shapiro wilk

shapiro.test(Covid$cve_ent)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Covid$cve_ent
## W = 0.95698, p-value = 0.212

Prueba de k.s.

ks.test(Covid$cve_ent,"pnorm", mean=mean(Covid$cve_ent), sd=sd(Covid$cve_ent))

## 
##  One-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  Covid$cve_ent
## D = 0.068705, p-value = 0.9947
## alternative hypothesis: two-sided

Normalidad de varianzas

var.test(Covid$cve_ent, Covid$cve_ent)

## 
##  F test to compare two variances
## 
## data:  Covid$cve_ent and Covid$cve_ent
## F = 1, num df = 32, denom df = 32, p-value = 1
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.4938884 2.0247487
## sample estimates:
## ratio of variances 
##                  1

Números de Tukey

fivenum(Covid$cve_ent)

## [1]  0  8 16 24 32

Comparativo de caja y bigote, comparativo de caja y bigote con desviación

op <- par(mfrow =c(1,2), cex.axis=.7, cex.lab=.9 )

boxplot(Covid$cve_ent ~ Covid$nombre, col="gray", main="A"  )
barplot(tapply(Covid$cve_ent, list(Covid$poblacion), mean ), beside = T, main="B")

PREGUNTA DE RESCATE

¿La gente realmente quiere ser feliz o es una idea que nos vendieron?

Me pondre como ejemplo personal, yo en ciertas veces he tenido problemas personal e incluso he tenido ciertos economicos de los cuales no me dejan feliz del todo, agrego esos dos tenemas, Felicidad y Economia, porque uno no es feliz aun teniendolo todo puedes no ser feliz, puede que no haya algo o alguien que te llene e inclusive ese alguien no tiene que ser una persona en comun, puedes ser tu mismo. Estoy en desacuerdo en que haya sido una broma que nos vendieron porque dado si fuera el caso, habria muchas personas con muy mala actitud, la gente realmente quiere ser feliz con lo poco o lo que le da la vida, un talento, una habilidad que de gran beneficio a su rutina diaria, una gran meta que alcanzar y sobretodo una gran motivacion siendo en claro que no siempre se podra ser feliz, pero siempre la mayor parte del transcurso, ejemplo yo soy una persona que aunque este muy mal el asunto, aunque el problema no se resuelva o haya algo que no me gusto oir o ver, se que al momento voy a ser feliz de nuevo, voy a andar por la calle con una frente en alto, lleno de mas retos, lleno de mas motivacion y superacion a mi mismo.

E3U3

Luis Mario

8/7/2020