Caso Uno

Alfredo Quiñones Vasquez

CASO 1. Muestras y medias de variables de un conjunto de datos

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

nombres <- c("Bastian","Julián","Doutzen","Emiliano","Trevor","Elián","Thiago","Liam","Gianluca","Hiromi","Saúl","Ciro","Luciano","Mariano","Kendall","Brandon","Nicanor","Aitor","Matheo","Iker","JuanBautista","Alezandro","Federico","Ezequiel","Jerald","Kenay","Sacha","Deereck","Edric","Bruno","Bronx","Ian","Andry","Nícolas","Eliano","Aldo","Izan","Camilo","Bradley","Dylan","Noah","Alexi","Gael","Eithan","Lukas","Enzo","Alain","Yordani","Izan","Stefano")

edades <- c(19, 21, 25, 16, 29, 28, 29, 27, 25, 19, 29, 25, 28, 19, 25, 25, 26, 27, 25, 27, 24, 22, 21, 15, 23, 19, 15, 28, 15, 28, 20, 19, 17, 20, 30, 29, 25, 24, 27, 22, 27, 20, 20, 26, 18, 21, 21, 30, 16, 28)

estaturas <- c(1.71, 1.8, 1.52, 1.73, 1.84, 1.88, 1.97, 1.99, 1.8, 1.53, 1.64, 1.97, 1.85, 1.9, 1.99, 1.83, 1.58, 1.54, 1.87, 1.58, 1.73, 1.91, 1.85, 1.98, 1.95, 1.85, 1.97, 1.52, 1.64, 1.68, 1.51, 1.76, 1.58, 1.96, 1.98, 1.72, 1.69, 1.52, 1.65, 1.74, 1.69, 1.69, 1.53, 1.99, 1.83, 1.87, 1.88, 1.66, 1.94, 1.86)


datos <- data.frame(nombres, edades, estaturas)
datos

##         nombres edades estaturas
## 1       Bastian     19      1.71
## 2        Julián     21      1.80
## 3       Doutzen     25      1.52
## 4      Emiliano     16      1.73
## 5        Trevor     29      1.84
## 6         Elián     28      1.88
## 7        Thiago     29      1.97
## 8          Liam     27      1.99
## 9      Gianluca     25      1.80
## 10       Hiromi     19      1.53
## 11         Saúl     29      1.64
## 12         Ciro     25      1.97
## 13      Luciano     28      1.85
## 14      Mariano     19      1.90
## 15      Kendall     25      1.99
## 16      Brandon     25      1.83
## 17      Nicanor     26      1.58
## 18        Aitor     27      1.54
## 19       Matheo     25      1.87
## 20         Iker     27      1.58
## 21 JuanBautista     24      1.73
## 22    Alezandro     22      1.91
## 23     Federico     21      1.85
## 24     Ezequiel     15      1.98
## 25       Jerald     23      1.95
## 26        Kenay     19      1.85
## 27        Sacha     15      1.97
## 28      Deereck     28      1.52
## 29        Edric     15      1.64
## 30        Bruno     28      1.68
## 31        Bronx     20      1.51
## 32          Ian     19      1.76
## 33        Andry     17      1.58
## 34      Nícolas     20      1.96
## 35       Eliano     30      1.98
## 36         Aldo     29      1.72
## 37         Izan     25      1.69
## 38       Camilo     24      1.52
## 39      Bradley     27      1.65
## 40        Dylan     22      1.74
## 41         Noah     27      1.69
## 42        Alexi     20      1.69
## 43         Gael     20      1.53
## 44       Eithan     26      1.99
## 45        Lukas     18      1.83
## 46         Enzo     21      1.87
## 47        Alain     21      1.88
## 48      Yordani     30      1.66
## 49         Izan     16      1.94
## 50      Stefano     28      1.86

muestra1 <- sample(datos$edades, 10, replace = FALSE)
muestra2 <- sample(datos$edades, 10, replace = FALSE)
muestra3 <- sample(datos$edades, 10, replace = FALSE)
muestra4 <- sample(datos$edades, 10, replace = FALSE)
muestra5 <- sample(datos$edades, 10, replace = FALSE)

meanM1 <- mean(muestra1)
meanM2 <- mean(muestra2)
meanM3 <- mean(muestra3)
meanM4 <- mean(muestra4)
meanM5 <- mean(muestra5)

#Media de las 5 muestras

meanM1

## [1] 23.6

meanM2

## [1] 24.1

meanM3

## [1] 23.4

meanM4

## [1] 21.5

meanM5

## [1] 24.6

#Media de todos los datos
mean(datos$edades)

## [1] 23.28

5. Descripción del caso

• ¿Cuántas observaciones se analizaron? Se analizaron 2 observaciones.
• ¿cuántas variables? 6 variables en este caso.
• ¿Qué significa una muestra y una población? Una muestra es una fracción de alguna cantidad. Una población es la cantidad total.
• ¿Qué significa la media de una muestra y la media de una población? La media de una muestra es una simulación de la media de una población con la finalidad de hacer menos cuantioso el trabajo y la media de una población es un numero “exacto”
• ¿Es parecido, semejante diferente o igual la media de las muestras con respecto a la media de la población? Es aprximada, podrían hacerse calculos para minimizar la diferencia.
• ¿Qué pasa si determinar las media de las muestras comparadas con la media de la población? Se puede observar que las muestras tienden estar mas arriba o mas abajo por un par de puntos, por lo tanto una muestra nunca será exacta pero si puede usarse para aproximar la media de una población.

COMENTARIOS 70 a 100 palabras

Si observamos los datos que obtuve en cuanto a las medias de cada muestra y la media de la población total, podemos deducir que las medias de las muestras están alrededor de la cifra real, que es la media de todos los datos, pero ninguna es la cantidad exacta, esto quiere decir que podemos usar las muestras para hacer aproximaciones. Las muestras se pueden asemejar a las opiniones y puntos de vista de las personas, las cuales son verdades relativas y nunca serán la verdad absoluta, ya que todos miran a través de su filtro, la verdad siempre estará en las intersecciones