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
##       Nombre Edad Genero Estatura Peso
## 1     Alonso   22      M     1.85   85
## 2      Uriel   21      M     1.90   90
## 3      Ruben   22      M     1.75   75
## 4     Carlos   20      M     1.70   70
## 5     Martin   29      M     1.72   72
## 6       Juan   28      M     1.74   74
## 7      Pedro   15      M     1.78   78
## 8     Victor   25      M     1.80   80
## 9  Alejandro   20      M     1.72   72
## 10    Miguel   18      M     1.69   69
## 11    Sergio   22      M     1.82   82
## 12      Luis   21      M     1.68   68
## 13      Jose   24      M     1.70   70
## 14     Angel   23      M     1.74   74
## 15    Marcos   22      M     1.70   70
## 16   Giovani   22      M     1.80   80
## 17      Ivan   23      M     1.75   75
## 18    Irving   24      M     1.87   87
## 19 Alexander   20      M     2.00  100
## 20     Edgar   30      M     1.69   69
## 21    Ulises   20      M     1.78   78
## 22     Mario   17      M     1.84   84
## 23     Oscar   47      M     1.75   75
## 24   Agustin   18      M     1.90   90
## 25    Daniel   24      M     1.78   78
## 26 Margarita   20      F     1.65   65
## 27     Sofia   16      F     1.60   60
## 28     Karen   18      F     1.65   65
## 29 Alejandra   17      F     1.59   59
## 30    Sahory   23      F     1.70   70
## 31   Jessica   24      F     1.68   68
## 32      Tere   50      F     1.54   54
## 33     Vicky   43      F     1.68   68
## 34    Aurora   40      F     1.70   70
## 35    Alicia   42      F     1.56   56
## 36     Yenni   23      F     1.62   62
## 37     Paola   23      F     1.65   65
## 38 Valentina   17      F     1.70   70
## 39  Berenice   20      F     1.50   50
## 40   Mariana   20      F     1.69   69
## 41    Marlen   21      F     1.70   70
## 42   Anelice   25      F     1.64   64
## 43     Cindy   24      F     1.57   57
## 44     Carla   17      F     1.68   68
## 45    Jimena   18      F     1.72   72
## 46    Camila   16      F     1.65   65
## 47   Liliana   20      F     1.60   60
## 48     Arely   22      F     1.73   73
## 49   Tatiana   19      F     1.57   57
## 50   Viviana   20      F     1.68   68

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
## [1] 23.8
meanM2
## [1] 22.9
meanM3
## [1] 21.5
meanM4
## [1] 24.9
meanM5
## [1] 20.7

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$Edad)
## [1] 23.5
mean(datos$Peso)
## [1] 71
mean(datos$Estatura)
## [1] 1.71

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

mean(c(meanM1, meanM2, meanM3, meanM4, meanM5))
## [1] 22.76

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.