Problema 2:
En el distrito de Pueblo Libre se registro durante el mes de diciembre el numero de robos por dia. Datos: 14, 16, 15, 14, 15, 16, 13, 14, 13, 15, 15, 13, 14, 16, 12, 15, 14, 14, 12, 16, 15, 16, 15, 12, 16, 12, 12, 12, 14, 16, 16.
Determinar la distribucion de frecuencias y un diagrama de bastones.
Paso 1: Creamos la Base de Datos "robos"
robos<-c(15, 15, 12, 15, 16, 16, 14, 16, 14, 12, 16, 16, 16,16,15,16,14,14,13,16,16,15,14,16,15,14,15,16,14,13,14)
robos
## [1] 15 15 12 15 16 16 14 16 14 12 16 16 16 16 15 16 14 14 13 16 16 15 14 16 15
## [26] 14 15 16 14 13 14
summary(robos)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 12.00 14.00 15.00 14.81 16.00 16.00
Paso 2: Colocamos los datos en una tabla, y calculamos las frecuencias absolutas, relativas y los porcentajes
Para las frecuencias absolutas
table(robos)
## robos
## 12 13 14 15 16
## 2 2 8 7 12
Para las frecuencias relativas
mytable<-table(robos)
mytable/margin.table(mytable)
## robos
## 12 13 14 15 16
## 0.06451613 0.06451613 0.25806452 0.22580645 0.38709677
Para las frecuencias relativas acumuladas
cumsum(mytable)
## 12 13 14 15 16
## 2 4 12 19 31
cumsum(mytable)/margin.table(mytable)
## 12 13 14 15 16
## 0.06451613 0.12903226 0.38709677 0.61290323 1.00000000
Para los porcentajes de las categorias
mytable*100/margin.table(mytable)
## robos
## 12 13 14 15 16
## 6.451613 6.451613 25.806452 22.580645 38.709677
Para los porcentajes acumulados
cumsum(mytable)*100/margin.table(mytable)
## 12 13 14 15 16
## 6.451613 12.903226 38.709677 61.290323 100.000000
Paso 3: Realizamos los graficos de baston
Para todos los datos:
plot(robos, type = "h", col=2, xlab = "Robos",ylab = "Frecuencia de los robos")
Para los datos acumulados:
plot(table(robos), type = "h", col=2, xlab = "Robos",ylab = "Frecuencia de los robos")