1.- Caso salón de clases Tenemos 7 salones de clases y cada uno tiene 25 niños y una probabildiad de que reprueben del 15%, estime según bayes la comparación entre la previa y la posterior.
numsal <- 7
niñ <- rep(25, numsal)
prep <- 0.15
reprobados <- rbinom(numsal, size=niñ, prob= prep)
reprobados
## [1] 3 3 3 1 5 4 0
alpha <- 1
beta <- 1
alpha_p <- alpha + sum(reprobados)
beta_p <- beta + sum(niñ - reprobados)
alpha_p / (alpha_p + beta_p)
## [1] 0.1129944
2.- Caso de rifa Se tienen 10 series y cada uno tiene 15 cachitos de loteria y una probabilidad de ganar de 2% por serie, estime según bayes el contraste entre la previa y la posterior.
tot <- 10
cadau <- rep(15, tot)
pgan <- 0.02
ganar <- rbinom(tot, size=cadau, prob= pgan)
ganar
## [1] 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0
alpha2 <- 1
beta2 <- 1
alpha_p2 <- alpha2 + sum(ganar)
beta_p2 <- beta2 + sum(cadau - ganar)
alpha_p2 / (alpha_p2 + beta_p2)
## [1] 0.01973684