Calcular probabilidades
A partir de varios conjuntos de datos calcular probabilidades.
Se requiere previa instalalción de estos paquetes. install.packages(“dplyr”, “gtools”, “readr”)
La función library significa cargar paquetes a memoria porque se van a utilizar algunas funciones específicas.
library(dplyr)
library(gtools)
library(readr)Se cargan funciones codificadas con anticipación.
source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Probabilidad-y-EstadIstica-VIRTUAL-DISTANCIA/main/funciones/funcion%20determinar%20frecuencia%20de%20conjuntos.r")Los datos contienen nombres de personas y la actividad o deporte que practican en una Institución educativa.
Puede haber varias actividades que participa una misma persona.
La variable datos es todo el espacio muestral de los alumnos que practican algún deporte.
Se van van a generar varios eventos a partir del todo el espacio muestral.
\[ datos = S = \text { { x | x es un estudiante que participa en equipos deportivos} } \]
datos <- read.csv(file = "https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Probabilidad-y-EstadIstica-VIRTUAL-DISTANCIA/main/datos/alumnos.deportes.2021.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = TRUE, encoding = "ISO-8859")
datos## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Adrián M TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 2 2 Adriana F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 3 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 4 4 Ana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 5 5 Angel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 6 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 7 7 Antonieta F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 8 8 Antonio M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 9 9 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 10 10 Arcelia F FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 11 11 Argelia F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 12 12 Armenia F FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 13 13 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 14 14 Arturo M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 15 15 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 16 16 Calixto M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 17 17 Carlos M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 18 Carmen F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 19 19 Consuelo F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 20 20 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 21 21 Dalia F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 22 22 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 23 23 Eduardo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 24 24 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 25 25 Eraclio M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 26 26 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 27 27 Ernesto M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 28 28 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 29 29 Federico M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 30 30 Felipe M TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE
## 31 31 Fernanda F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 32 32 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 33 33 Gabino M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 34 34 Gabriel M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 35 35 Gabriela F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 36 Genaro M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 37 37 Gerardina F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 38 38 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 39 39 Giovanni M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 40 40 Gonzalo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 41 Guillermina F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 42 42 Guillermo M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 43 43 Heladio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 44 44 Javier M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 45 45 Jeorgina F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 46 46 Joaquín M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 47 47 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 48 48 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 49 49 Julieta F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 50 50 Julio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 51 51 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 52 52 Laura F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 53 53 Leonardo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 54 54 Liliana F FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 55 55 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 56 56 Lucía F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 57 57 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 58 58 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 59 59 Luisa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 60 60 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 61 61 Manuel M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 62 62 Marcela F FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 63 63 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 64 64 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 65 65 Maria F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 66 66 Mario M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 67 67 Mary F TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 68 68 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 69 69 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 70 70 Mikaela F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 71 71 Orlando M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 72 72 Oscar M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 73 73 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 74 74 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 75 75 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 76 76 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 77 77 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 78 78 Perla F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 79 79 Plácido M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 80 80 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 81 81 Raul M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 82 82 Romualdo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 83 83 Ronaldo M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 84 84 Rosario F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 85 85 Rubén M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 86 86 Rubý F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 87 87 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 88 88 Sandra F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 89 89 Sandro M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 90 90 Sandy F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 91 91 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 92 92 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 93 93 Susana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 94 94 Teobaldo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 95 95 Teresa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 96 96 Tiburcio M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 97 97 Verónica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 98 98 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 99 99 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 100 100 Yuri F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEN significa el total de elementos de el espacio muestral
N <- nrow(datos)
N## [1] 100Se deben crear eventos o conjuntos de femeninos, masculinos, futbol, basquetbol, voleybol, atletismo, ajedrez, tenis
femenino <- filter(.data = datos, sexo == 'F')
femenino## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 2 Adriana F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 2 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 3 4 Ana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 4 6 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 5 7 Antonieta F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 6 9 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 7 10 Arcelia F FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 8 11 Argelia F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 9 12 Armenia F FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 10 15 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 11 18 Carmen F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 12 19 Consuelo F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 13 21 Dalia F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 14 22 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 15 26 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 16 31 Fernanda F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 17 35 Gabriela F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 37 Gerardina F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 19 41 Guillermina F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 20 45 Jeorgina F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 21 49 Julieta F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 22 52 Laura F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 23 54 Liliana F FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 24 56 Lucía F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 25 57 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 26 59 Luisa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 27 60 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 28 62 Marcela F FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 29 63 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 30 65 Maria F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 31 67 Mary F TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 32 70 Mikaela F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 33 73 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 34 75 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 35 76 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 78 Perla F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 37 80 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 38 84 Rosario F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 39 86 Rubý F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 88 Sandra F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 90 Sandy F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 42 93 Susana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 43 95 Teresa F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 44 97 Verónica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 45 98 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 46 99 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 47 100 Yuri F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEmasculino <- filter(.data = datos, sexo == 'M')
masculino## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Adrián M TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 2 5 Angel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 3 8 Antonio M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 4 13 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 5 14 Arturo M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 16 Calixto M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 17 Carlos M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 20 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 9 23 Eduardo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 10 24 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 11 25 Eraclio M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 12 27 Ernesto M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 13 28 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 14 29 Federico M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 15 30 Felipe M TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE
## 16 32 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 17 33 Gabino M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 34 Gabriel M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 19 36 Genaro M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 20 38 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 21 39 Giovanni M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
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## 23 42 Guillermo M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 24 43 Heladio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 25 44 Javier M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 26 46 Joaquín M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 27 47 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 29 50 Julio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 30 51 Lalo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 31 53 Leonardo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 32 55 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 33 58 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 34 61 Manuel M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 35 64 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 36 66 Mario M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 37 68 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 38 69 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 39 71 Orlando M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 72 Oscar M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 74 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 42 77 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 43 79 Plácido M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 44 81 Raul M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 46 83 Ronaldo M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
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## 50 91 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 51 92 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 52 94 Teobaldo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 53 96 Tiburcio M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSEfutbol <- filter(.data = datos, futbol == TRUE)
futbol## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Adrián M TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 2 2 Adriana F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 3 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 4 5 Angel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 5 6 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 6 15 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 16 Calixto M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 17 Carlos M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 9 21 Dalia F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 10 22 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 11 23 Eduardo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 12 24 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 13 25 Eraclio M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 14 26 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 15 30 Felipe M TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE
## 16 32 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 17 34 Gabriel M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 18 37 Gerardina F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 19 38 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 20 40 Gonzalo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 21 41 Guillermina F TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 22 47 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 23 48 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 24 55 Lorenzo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 25 56 Lucía F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 26 57 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 27 60 Lupita F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 28 66 Mario M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 29 67 Mary F TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 30 68 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 31 69 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 32 71 Orlando M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 33 73 Otilia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 34 74 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
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## 36 76 Paty F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 37 77 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 40 82 Romualdo M TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 41 83 Ronaldo M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
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## 44 87 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 45 91 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 46 94 Teobaldo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 47 97 Verónica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 48 98 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 49 100 Yuri F TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEbasquetbol <- filter(.data = datos, basquetbol == TRUE)
basquetbol## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 2 Adriana F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 2 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 3 5 Angel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 4 6 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 5 15 Bety F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 18 Carmen F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 22 Dany F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 27 Ernesto M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 9 28 Fabián M FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 10 33 Gabino M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 11 37 Gerardina F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 12 39 Giovanni M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 13 42 Guillermo M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 14 43 Heladio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 15 44 Javier M FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 16 45 Jeorgina F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 17 47 Jorge M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 23 63 Margarita F FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 24 65 Maria F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 25 66 Mario M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 26 67 Mary F TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 27 69 Miguel M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 30 77 Pedro M TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 31 80 Raquel F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 33 86 Rubý F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 34 90 Sandy F FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 35 97 Verónica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 36 98 Walter F TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 37 99 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEvoleybol <- filter(.data = datos, voleybol == TRUE)
voleybol## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Adrián M TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 2 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 3 6 Angélica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 4 12 Armenia F FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 5 13 Arnulfo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 6 20 Dagoberto M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 7 25 Eraclio M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 8 26 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
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## 17 57 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 18 58 Luis M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 19 67 Mary F TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 20 74 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
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## 22 91 Saul M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 23 92 Sotelo M FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 24 97 Verónica F TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
## 25 99 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEatletismo <- filter(.data = datos, atletismo == TRUE)
atletismo## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Adrián M TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 2 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 3 24 Efren M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 4 29 Federico M FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 5 30 Felipe M TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE
## 6 32 Fernando M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 7 43 Heladio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 8 48 Juan M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 9 50 Julio M FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 10 57 Lucy F TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
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## 15 75 Patricia F TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 16 87 Salvador M TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
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## 19 99 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEajedrez <- filter(.data = datos, ajedrez == TRUE)
ajedrez## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 1 Adrián M TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 2 3 América F TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
## 3 10 Arcelia F FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 4 26 Ernestina F TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 5 30 Felipe M TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE
## 6 37 Gerardina F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 7 39 Giovanni M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
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## 10 56 Lucía F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 11 66 Mario M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 12 68 Memo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 13 74 Paco M TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
## 14 83 Ronaldo M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 15 94 Teobaldo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 16 99 Xóchitl F FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSEtenis <- filter(.data = datos, tenis == TRUE)
tenis## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis
## 1 7 Antonieta F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 2 9 Aracely F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 3 10 Arcelia F FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 4 11 Argelia F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 5 12 Armenia F FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 6 19 Consuelo F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 7 36 Genaro M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 8 37 Gerardina F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 9 38 Gerardo M TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 10 39 Giovanni M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 11 42 Guillermo M FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 12 46 Joaquín M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 13 49 Julieta F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 14 53 Leonardo M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 15 56 Lucía F TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 16 64 Margarito M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 17 67 Mary F TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 18 79 Plácido M FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 19 83 Ronaldo M TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE
## 20 89 Sandro M FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 21 94 Teobaldo M TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUEEl experimento es seleccionar o elegir a una persona aleatoriamente para determinar y/o calcular probabilidades.
\[ P(masculino) = \frac{n}{N} \]
n <- nrow(masculino)
n## [1] 53paste("La probabilidad de que se del género masculino es: ",fdeterminar.frecuencia(n,N))## [1] "La probabilidad de que se del género masculino es: 53 %"\[ P(femenino) = \frac{n}{N} \]
n <- nrow(femenino)
n## [1] 47paste("La probabilidad de que se del género femenino es: ",fdeterminar.frecuencia(n,N))## [1] "La probabilidad de que se del género femenino es: 47 %"summary.data.frame(datos)## X nombres sexo futbol basquetbol
## Min. : 1.00 Adrián : 1 F:47 Mode :logical Mode :logical
## 1st Qu.: 25.75 Adriana : 1 M:53 FALSE:51 FALSE:63
## Median : 50.50 América : 1 TRUE :49 TRUE :37
## Mean : 50.50 Ana : 1
## 3rd Qu.: 75.25 Angel : 1
## Max. :100.00 Angélica: 1
## (Other) :94
## voleybol atletismo ajedrez tenis
## Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
## FALSE:75 FALSE:81 FALSE:84 FALSE:79
## TRUE :25 TRUE :19 TRUE :16 TRUE :21
##
##
##
## summary (femenino)## X nombres sexo futbol basquetbol
## Min. : 2.00 Adriana : 1 F:47 Mode :logical Mode :logical
## 1st Qu.: 20.00 América : 1 M: 0 FALSE:26 FALSE:25
## Median : 56.00 Ana : 1 TRUE :21 TRUE :22
## Mean : 51.06 Angélica : 1
## 3rd Qu.: 77.00 Antonieta: 1
## Max. :100.00 Aracely : 1
## (Other) :41
## voleybol atletismo ajedrez tenis
## Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
## FALSE:38 FALSE:39 FALSE:40 FALSE:37
## TRUE :9 TRUE :8 TRUE :7 TRUE :10
##
##
##
## summary (masculino)## X nombres sexo futbol basquetbol
## Min. : 1 Adrián : 1 F: 0 Mode :logical Mode :logical
## 1st Qu.:29 Angel : 1 M:53 FALSE:25 FALSE:38
## Median :47 Antonio: 1 TRUE :28 TRUE :15
## Mean :50 Arnulfo: 1
## 3rd Qu.:72 Arturo : 1
## Max. :96 Calixto: 1
## (Other):47
## voleybol atletismo ajedrez tenis
## Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
## FALSE:37 FALSE:42 FALSE:44 FALSE:42
## TRUE :16 TRUE :11 TRUE :9 TRUE :11
##
##
##
## Los eventos son subconjuntos de todo el espacio muestral, se crearon distintos conjuntos de datos que permiten expresar probabilidades.
Para determina la probabilidad de un evento o de un conjunto se hace determinando la frecuencia relativa y porcentual, divider la cantidad de ocasiones (punto muestrales) que hay de ese conjunto con respecto al total del espacio meustral \(\frac{n}{N}\).
Con respecto al conjunto masculino tenemos que el porcentaje de masculinos es de 53% el de femenino corresponde al 47% del total del espacio muestral.
En el conjunto que corresponde a los deportes practicados tanto por masculinos y femeninos en el espacio muestral, los porcentajes quedan de la siguiente manera: Ajedrez 16% practican este deporte y 84% no lo hacen, Atletismo 19% lo practican y 81% no lo practican, Basquetbol 37% lo practican y 63% no lo practican, Futbol 49% lo practican y 51% no lo practican, Tenis 21% lo practican y 79% no lo practican y por último Voleybol 25% lo practican y 75% no lo practican.
Por consecuente se conoce que el deporte menos practicado por el total del espacio muestral es el Ajedrez con solo el 16% y el más practicado es el Futbol con 49%
Del conjunto Futbol que es el deporte mas practicado por el espacio muestral, 21 mujeres forman parte del conjunto y el restante esta dado por 28 hombres . Ahora del conjunto Ajedrez que es el deporte menos practicado solo 7 mujeres forman parte de este conjunto y 9 hombres complementan el conjunto Ajedrez.