Espacios muestrales de eventos de función binomial

Paquetes y fuentes

prob, ggraph,igraph,tidyverse,summarytools

https://cran.r-project.org/web/packages/prob/vignettes/prob.pdf

https://stackoverflow.com/questions/25692325/list-the-sample-space

https://www.r-graph-gallery.com/334-basic-dendrogram-with-ggraph.html

https://www.r-graph-gallery.com/335-custom-ggraph-dendrogram.html

Variable binomial discreta, dos resultados posibles como aguila o sello,si o no, falso o verdadero, hombre o mujer

Espacio muestral de cinco monedas en gráfica y en tabla

cada=2


# create an edge list data frame giving the binomial dos opciones ocho enventos
d1 <- data.frame(from="origen", to=paste("rama", seq(1,cada), sep=""))
d2 <- data.frame(from=rep(d1$to, each=cada), to=paste("srama", seq(1,cada˄2), sep="_"))
d3 <- data.frame(from=rep(d2$to, each=cada), to=paste("ssrama", seq(1,cada˄3), sep="_"))
d4 <- data.frame(from=rep(d3$to, each=cada), to=paste("sssrama", seq(1,cada˄4), sep="_"))
d5 <- data.frame(from=rep(d4$to, each=cada), to=paste("ssssrama", seq(1,cada˄5), sep="_"))



#d6 <- data.frame(from=rep(d5$to, each=cada), to=paste("sssssrama", seq(1,cada˄6), sep="_"))
#d7 <- data.frame(from=rep(d6$to, each=cada), to=paste("ssssssrama", seq(1,cada˄7), sep="_"))
#d8 <- data.frame(from=rep(d7$to, each=cada), to=paste("sssssssrama", seq(1,cada˄8), sep="_"))

edges <- rbind(d1, d2, d3,d4,d5)
             
#,d4,d5,d6,d7,d8)
edges$res<-ifelse(((as.integer(substrRight(as.character(edges$to),1))/2)%%1) == 0,"águila","sello")
mygraph <- graph_from_data_frame(edges)

    pic<-ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram' , circular = FALSE) + 
    geom_edge_diagonal(aes(color = as.factor(res))) +
    geom_node_point() +
    theme_void()
    print(pic)

monedas<-params$n    

xt<- tosscoin(monedas, makespace = TRUE )

xt %>% 
  kable() %>%
  kable_styling(full_width = F,font_size = 20)
toss1 toss2 toss3 toss4 toss5 toss6 toss7 toss8 toss9 toss10 probs
H H H H H H H H H H 0.0009766
T H H H H H H H H H 0.0009766
H T H H H H H H H H 0.0009766
T T H H H H H H H H 0.0009766
H H T H H H H H H H 0.0009766
T H T H H H H H H H 0.0009766
H T T H H H H H H H 0.0009766
T T T H H H H H H H 0.0009766
H H H T H H H H H H 0.0009766
T H H T H H H H H H 0.0009766
H T H T H H H H H H 0.0009766
T T H T H H H H H H 0.0009766
H H T T H H H H H H 0.0009766
T H T T H H H H H H 0.0009766
H T T T H H H H H H 0.0009766
T T T T H H H H H H 0.0009766
H H H H T H H H H H 0.0009766
T H H H T H H H H H 0.0009766
H T H H T H H H H H 0.0009766
T T H H T H H H H H 0.0009766
H H T H T H H H H H 0.0009766
T H T H T H H H H H 0.0009766
H T T H T H H H H H 0.0009766
T T T H T H H H H H 0.0009766
H H H T T H H H H H 0.0009766
T H H T T H H H H H 0.0009766
H T H T T H H H H H 0.0009766
T T H T T H H H H H 0.0009766
H H T T T H H H H H 0.0009766
T H T T T H H H H H 0.0009766
H T T T T H H H H H 0.0009766
T T T T T H H H H H 0.0009766
H H H H H T H H H H 0.0009766
T H H H H T H H H H 0.0009766
H T H H H T H H H H 0.0009766
T T H H H T H H H H 0.0009766
H H T H H T H H H H 0.0009766
T H T H H T H H H H 0.0009766
H T T H H T H H H H 0.0009766
T T T H H T H H H H 0.0009766
H H H T H T H H H H 0.0009766
T H H T H T H H H H 0.0009766
H T H T H T H H H H 0.0009766
T T H T H T H H H H 0.0009766
H H T T H T H H H H 0.0009766
T H T T H T H H H H 0.0009766
H T T T H T H H H H 0.0009766
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T H T H T T H H H H 0.0009766
H T T H T T H H H H 0.0009766
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H H H T T T H H H H 0.0009766
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H T H T T T H H H H 0.0009766
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T H T T T T H H H H 0.0009766
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T T T T T T H H H H 0.0009766
H H H H H H T H H H 0.0009766
T H H H H H T H H H 0.0009766
H T H H H H T H H H 0.0009766
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H H T H H H T H H H 0.0009766
T H T H H H T H H H 0.0009766
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T T T H H H T H H H 0.0009766
H H H T H H T H H H 0.0009766
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T T T T H H T H H H 0.0009766
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T T T H T H T H H H 0.0009766
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H H H H H T T H H H 0.0009766
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H T H H H T T H H H 0.0009766
T T H H H T T H H H 0.0009766
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T H T H H T T H H H 0.0009766
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T T T T H T T H H H 0.0009766
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T H H H T T T H H H 0.0009766
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T T H H T T T H H H 0.0009766
H H T H T T T H H H 0.0009766
T H T H T T T H H H 0.0009766
H T T H T T T H H H 0.0009766
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T T T H H H H T H H 0.0009766
H H H T H H H T H H 0.0009766
T H H T H H H T H H 0.0009766
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T T H T H H H T H H 0.0009766
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H H H H T H H T H H 0.0009766
T H H H T H H T H H 0.0009766
H T H H T H H T H H 0.0009766
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H H T H T H H T H H 0.0009766
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T T T T T T T T T T 0.0009766

Cálculo de probabilidades

Tirar cinco monedas con un 50% de posibilidades de que sea águila o sello

#x es el número de águilas


# Probabilidad de un punto
dbinom(params$exitos, params$n, params$prob)
## [1] 0.2460938
q<-params$exitos

# probabilidad de menos de un punto acumula los menores
pbinom(q, params$n, params$prob, lower.tail = TRUE)
## [1] 0.6230469
#probabilidad inversa da el punto con esa probabilidad

p<-.3125
qbinom(p, params$n, params$prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
## [1] 4
#Distribución de probabilidad la x toma valores desde 0 a n
x <- seq(0, params$n, by = 1)

# Create the binomial distribution.
y <- dbinom(x,params$n,params$prob)

# Plot the graph for this sample.
plot(x,y)

a<-data.frame(x,y)

 
a %>% 
  kable() %>%
  kable_styling(full_width = F,font_size = 20)
x y
0 0.0009766
1 0.0097656
2 0.0439453
3 0.1171875
4 0.2050781
5 0.2460938
6 0.2050781
7 0.1171875
8 0.0439453
9 0.0097656
10 0.0009766