U1A3

Prueba de hipótesis para un experimento

Se utilizarán datos de google trends para analizar si existe una relación entre las búsquedas de reyes magos con las roscas.

Importar

Biblioteca y datos

dia de reyes

library(readr) #para leer datos
library(DT) # tablas interactivas
library(prettydoc) #documentos con mejor formato
setwd("~/paola 6to semestre/eamj1130") # folder de trabajo
datos <- read_csv("datos.csv") #importar datos

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   `reyes magos` = col_double(),
##   rosca = col_double()
## )

#visualizar datos en tabla 

Visualizar

Gráfica de Google Trends

Tabla interactiva de datos

datatable(datos) #visualizar datos en tabla

Gráficas

Exploraremos la relación que existe entre las variables del dia de los reyes magos con roscas por medio de una matriz de diagrama de dispersión.

pairs(datos)

Modelar

Coeficiente de correlación de pearson

¿Existe alguna relación?

• Matriz de coeficientes de correlación

cor(datos)

##             reyes magos     rosca
## reyes magos   1.0000000 0.9671031
## rosca         0.9671031 1.0000000

Conclusión

Con un índice de correlación Pearson de 0.96 determinamos que existe una correlación.

Cálculo y representación de la recta de mínimos cuadrados

regresion = lm(`reyes magos` ~  rosca, data=datos)
summary(regresion)

## 
## Call:
## lm(formula = `reyes magos` ~ rosca, data = datos)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -15.2917  -1.0765  -1.0765  -0.0765  16.3196 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -0.08900    0.18292  -0.487    0.627    
## rosca        1.16546    0.01909  61.065   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.826 on 258 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9353, Adjusted R-squared:  0.935 
## F-statistic:  3729 on 1 and 258 DF,  p-value: < 2.2e-16

Como podemos observar en nuestros datos tenemos un punto mínimo de -15.2917 nuestro primer curtil es de -1.0765 y una mediana de -1.0765 nustro tercer cuartil de -0.0765 y un punto máximo de 16.3196

Ecuación de la recta de mínimos cuadrados \[ y=-0.08900 + 1.16546x \] Con esta ecuación podemos modelar y predecir valores relacionados con las variables estudiadas en este caso.

rosca