Objetivo Analizar datos para identificar medias ponderadas y geometricas

Media Ponderada 1

*Dadas la notas de un alumno de universitario en 4 cursos con distinto creditaje de acuerdo a su importancia. Hallar su promedio o Media Ponderada

n <- c(80, 75, 85, 73)
c <- c(0.40, 0.30, 0.50, 0.20)

media.ponderada <- sum(n * c) / sum(c)
round(media.ponderada, 2)
## [1] 79.71

Media Geometrica 1

*Supongase que las utilidades obtenidas por una compañia cosntructora en cuatro proyectos fueron de 3%, 2%, 4% y 6%, respectivamente ¿cual es la media geometrica de las ganancias?

u <- c(0.03, 0.02, 0.04, 0.06)
n <- length(u)
media.geom=prod(u)^(1/n)
media.geom
## [1] 0.03464102

Media Ponderada 2

Notas y pesos de los cinco exámenes realizados por un alumno: Calcular la nota media ponderada. Si todos los exámenes tuvieran el mismo peso, ¿cuál sería la media ponderada? Sacar la media geometrica de los pesos

N <- c(10, 4, 15, 7, 10)
P <- c(0.15, 0.20, 0.30, 0.35, 0.40)

Calcular la nota media ponderada

media.ponderada <- sum(N * P) / sum(P)
round(media.ponderada, 2)
## [1] 9.46

Si todos los exámenes tuvieran el mismo peso, ¿cuál sería la media ponderada?

media.ponderada.2 <- sum(N) / sum(5)
round(media.ponderada.2, 2)
## [1] 9.2

Media Geometrica 2

pesos <- c(0.15, 0.20, 0.30, 0.35, 0.40)

media.geo<-function(pesos) exp(sum(log(pesos))/length(pesos))
media.geo(pesos)
## [1] 0.2630717

Interpretación

En nuestro primer ejercicio podemos apreciar que nuestra media geometrica es de 0.03464, esto nos puede ser de gran ayuda en dado caso que queramos ver los cambios porcentuales de nuestros datos. nuestra media ponderada es de 79.7, esto se debe a que la media poderada da mayor importancia a los valores mas grandes En nuestro segundo caso se muestra algo un poco diferente ya que nuestra media ponderada es de 9.56, pero en dado caso de tomar los examenes con el mismo peso se convertira en 9.2