###Objetivo: Elaborar un archivo markdown que identifique muestras y medias de cada muestra de un conjunto de datos.

####1. Crear un conjunto de datos de una población con variables. El conjunto de datos será un data.frame(). 50 registros *Crear un data.frame()

Nombre <- c("Alonso",'Uriel','Ruben','Carlos','Martin','Juan','Pedro','Victor','Alejandro','Miguel','Sergio','Luis','Jose','Angel','Marcos','Giovani','Ivan','Irving','Alexander','Edgar','Ulises','Mario','Oscar','Agustin','Daniel','Margarita','Sofia','Karen','Alejandra','Sahory','Jessica','Tere','Vicky','Aurora','Alicia','Yenni','Paola','Valentina','Berenice','Mariana','Marlen','Anelice','Cindy','Carla','Jimena','Camila','Liliana','Arely','Tatiana','Viviana')
Edad <- c(22,21,22,20,29,28,15,25,20,18,22,21,24,23,22,22,23,24,20,30,20,17,47,18,24,20,16,18,17,23,24,50,43,40,42,23,23,17,20,20,21,25,24,17,18,16,20,22,19,20)
Carrera <- c ("sistemas",'arqitectura', 'psicologia', 'mecatronica', 'medicina', 'geologia', 'administración', 'bioquimica', 'sistemas', 'mécanica','arqitectura', 'ing.forestal', 'gastronomia','astronomia','medicina', 'derecho','informatica', 'quimica', 'artes','odontologia', 'veterinaria','nutricion', 'odontologia', 'enfermeria', 'trabajo social', 'mecatronica', 'artes', 'enfermeria', 'quimica','informatica','derecho', 'informatica','contabilidad', 'odontologia', 'turismo', ', comnunicación','literaura', 'turismo', 'arquitectura', 'nutrición', 'dosencia', 'enfermertiaadministración', 'sistemas',  'geologia', 'derecho', 'contabilidad', 'administración', 'gastronomia', 'sistemas', 'derecho')
Genero <- c("M", 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F')
Estatura <- c(1.85,1.90, 1.75, 1.70, 1.72, 1.74, 1.78, 1.80, 1.72, 1.69, 1.82, 1.68, 1.70, 1.74, 1.70, 1.80, 1.75, 1.87, 2.0, 1.69, 1.78, 1.84, 1.75, 1.90, 1.78, 1.65, 1.60, 1.65, 1.59, 1.70, 1.68, 1.54, 1.68, 1.70, 1.56, 1.62, 1.65, 1.70, 1.50, 1.69, 1.70, 1.64, 1.57, 1.68, 1.72, 1.65, 1.60, 1.73, 1.57, 1.68)
Peso <- c(85,90, 75, 70, 72, 74, 78, 80, 72, 69, 82, 68, 70, 74, 70, 80, 75, 87, 100, 69, 78, 84, 75, 90, 78, 65, 60, 65, 59, 70, 68, 54, 68, 70, 56, 62, 65, 70, 50, 69, 70, 64, 57, 68, 72, 65, 60, 73, 57, 68)
datos <- data.frame(Nombre, Edad, Genero, Estatura, Peso)
datos

2. Crear 5 muestras de 10 registros de la población.

Utilizar una semilla set.seed Muestra de edades

set.seed(2020) # Semilla
muestra1 <- sample(datos$Edad, 10, replace = FALSE)
muestra2 <- sample(datos$Edad, 10, replace = FALSE)
muestra3 <- sample(datos$Edad, 10, replace = FALSE)
muestra4 <- sample(datos$Edad, 10, replace = FALSE)
muestra5 <- sample(datos$Edad, 10, replace = FALSE)

3. De cada muestra determinar la media mean(muestra1,muestar2…. muestra5) de la edad, del peso y de la estatura

meanM1 <- mean(muestra1)
meanM2 <- mean(muestra2)
meanM3 <- mean(muestra3)
meanM4 <- mean(muestra4)
meanM5 <- mean(muestra5)

meanM1
meanM2
meanM3
meanM4
meanM5

4. Comparar la media de cada muestra con la media de toda la población de la edad, del peso y de la estatura.

mean(datos$Edad)
mean(datos$Peso)
mean(datos$Estatura)

¿Qué pasa si determinar las media de las muestras comparadas con la media de la población?

mean(c(meanM1, meanM2, meanM3, meanM4, meanM5))

5. Descripción del caso

¿Cuántas observaciones se analizaron?, ¿cuántas variables? ¿Qué significa una muestra y una población? ¿Qué significa la media de una muestra y la media de una población? ¿Es parecido, semejante diferente o igual la media de las muestras con respecto a la media de la población? ¿Qué pasa si determinar las media de las muestras comparadas con la media de la población? #### COMENTARIOS Del caso Muestras y medias concluimos con la muestra de un conjunto de 10 elementos de nuestro universo equivalente a 50 registros de personas los cuales cuentan con nombre, edad, peso y estatrura.