library(pacman)
p_load("readr","DT","prettydoc","fdth","modeest")
datosob <- read_csv("datosob.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## mes = col_character(),
## temp = col_double(),
## prec = col_double()
## )
Primer repaso de la unidad 1 de la materia de estadística aplicada
Definición de estadística
Tabla de distribución de frecuencia
dist <- fdt(datosob, breaks = "Sturges")
dist
## temp
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [17.226,20.225) 3 0.25 25.00 3 25.00
## [20.225,23.223) 2 0.17 16.67 5 41.67
## [23.223,26.222) 1 0.08 8.33 6 50.00
## [26.222,29.22) 2 0.17 16.67 8 66.67
## [29.22,32.219) 4 0.33 33.33 12 100.00
##
## prec
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [0.396,19.365) 6 0.50 50 6 50
## [19.365,38.335) 3 0.25 25 9 75
## [38.335,57.304) 0 0.00 0 9 75
## [57.304,76.274) 0 0.00 0 9 75
## [76.274,95.243) 3 0.25 25 12 100
Histograma de distribución de frecuencia
Polígono de distribución de frecuencia
Medidas de tencencia central
Moda
## [1] 17.4 17.9 18.6 20.3 22.1 23.5 26.9 27.5 30.6 31.0 31.6 31.9
## [1] 0.4 2.2 4.6 6.4 11.4 14.2 20.8 25.0 28.7 83.6 85.3 94.3
Cuantiles
Valores máximos y mínimos
Gráfico (diagrama) de caja y bigote
Medidas de dispersión
Amplitud (rango, alcance)
Varianza
Desviacón estandar
Introducción a la probabilidad
Probablidad clásica
Probablidad distibuida
Distibuciones de frecuencia
Distibución normal
Distibución binomial
Distibución normal
Distibución exponencial
Análisis de correlación
Correlación de pearson
Diagramas de dispersión
Regresión lineal simple
Recta de mínimos cuadrados
Ecuación de la recta
Ajuste de la recta
Predicción
Intervalos de confianza
Análisis residuales
Pruebas de normalidad
Shapiro-wilk