Realizar operaciones de conjunto y con el resultado estimar e interpretar probabilidades.
Se cargan las librerías necesarias para ejecutar funciones
Generar conjuntos de datos
Construir todo el espacio muestral llamado S.muestra
Realizar operaciones de conjuntos
Estimar probabilidades con los conjuntos.
Interpretar probabilidades
El conjunto de todos los elementos que pertenecen a A o a B, o tanto a A como a B, se llama la unión de A y B y se escribe A ∪ B.
En la unión si hay elementos repetidos sólo se deja uno de ellos.
El conjunto de todos los elementos que pertenecen simultáneamente a A y B se llama la intersección de A y B y se escribe A ∩ B.
El conjunto que consiste en todos los elementos de A que no pertenecen a B se llama la diferencia de A y B y se escribe A – B.
Son todos los conjuntos con los elementos que no están en A y se escribe A’ ó C A. Son todos los elementos que faltan y que no están en A para complementar todo el espacio muestral.
Cargar librerías
# install.packages("dplyr")
library(dplyr)
Crear vectores en R con los conjuntos de datos de nombres de personas que participan en actividades deportivas y culturales.
Los vectores en R, representan los conjuntos, luego, se hacen operaciones sobre los mismos, finalmente se determina probabilidades que representan probabilidades de acuerdo a los resultados de las operaciones con los conjuntos.
B Basquetbol
F Futbol
K Karate
D Danza
R Rondalla
B <- c("Hugo", "Paty", "Paco", "Luis","Beto","Jean","Ami", "Criss")
F <- c("Guadalupe", "Luis", "Javier", "Marco", "Aurelio","Natalia", "Jimena","Caro","Fernado", "Wendy")
K <- c("Marco", "Mary", "Lucy", "Maria", "Belen", "Andrea","Pato","Reny")
D <- c("Lucy", "Mary","Renata", "Camila", "Julia","Maki","Olga")
R <- c("Sam", "Mia","Lia","Kary","Jesus")
# Ejemplo de nuevos conjuntos ....
# B <- c("Hugo", "Paty", "Paco", "Luis", "Javier", "Rubén", "Carlos", "Lola", "Lidia")
# F <- c("Guadalupe", "Luis", "Javier", "Marco", "Aurelio", "Carlos", "Lola", "Luisa", "Andrea", "Mayra")
# K <- c("Marco", "Mary", "Lucy", "Lola", "Rubén", "Aurelio")
# D <- c("Lucy", "Mary", "Carlos", "Marco", "Andrea", "Mayra")
# R <- c("Carlos", "Lola", "José", "Ernesto", "Andrea", "Sergio", "Lucy", "Luis")
Mostrar los vectores a manera de conjuntos
B
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Luis" "Beto" "Jean" "Ami" "Criss"
F
## [1] "Guadalupe" "Luis" "Javier" "Marco" "Aurelio" "Natalia"
## [7] "Jimena" "Caro" "Fernado" "Wendy"
K
## [1] "Marco" "Mary" "Lucy" "Maria" "Belen" "Andrea" "Pato" "Reny"
D
## [1] "Lucy" "Mary" "Renata" "Camila" "Julia" "Maki" "Olga"
R
## [1] "Sam" "Mia" "Lia" "Kary" "Jesus"
Con todos los elementos de todos los conjuntos determinar el espacio muestral. Con la función unique() se eliminan los repetidos y con la función c() de concatenar se integran todos los nombres a un solo conjunto de datos.
S.muestral <- unique(c(B, F, K, D, R))
S.muestral
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Luis" "Beto" "Jean"
## [7] "Ami" "Criss" "Guadalupe" "Javier" "Marco" "Aurelio"
## [13] "Natalia" "Jimena" "Caro" "Fernado" "Wendy" "Mary"
## [19] "Lucy" "Maria" "Belen" "Andrea" "Pato" "Reny"
## [25] "Renata" "Camila" "Julia" "Maki" "Olga" "Sam"
## [31] "Mia" "Lia" "Kary" "Jesus"
N <- length(S.muestral)
N
## [1] 34
La unión entre conjuntos se representa por la literal U.
BUK <- union(B, K)
BUK
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Luis" "Beto" "Jean" "Ami" "Criss"
## [9] "Marco" "Mary" "Lucy" "Maria" "Belen" "Andrea" "Pato" "Reny"
BUK es a unión de los conjuntos Basquetbol con Karate y n es la cantidad de eventos de ese conjunto resultante.
n <- length(BUK)
n
## [1] 16
Determinando la probabilidad de BUK.
P.BUK <- n/N
paste("Existen ", n, " elementos de BUK, ", " lo que representa la probabilidad de ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 16 elementos de BUK, lo que representa la probabilidad de 47.06 %"
KUD es la unión de Karate con Danza y n es la cantidad de eventos de ese conjunto
KUD <- union(K, D)
n <- length(KUD)
n
## [1] 13
Determinando la probabilidad
P.KUD <- n/N
paste("Existen ", n, " elementos de KUD, ", " lo que representa la probabilidad de ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 13 elementos de KUD, lo que representa la probabilidad de 38.24 %"
La intersección entre conjuntos representa por el símbolo matemático ∩ y con la letra I de instersección.
¿Cuáles y cuántas personas juegan Basquetbol y Futbol y que probabilidad representan?
BIF <- intersect(B, F)
BIF
## [1] "Luis"
n <- length(BIF)
n
## [1] 1
Determinando la probabilidad del conjunto BIF
paste ("Hay ", n, " personas que juegan Basquetbl y Futbol, de un total de ", N, " lo que representa el ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Hay 1 personas que juegan Basquetbl y Futbol, de un total de 34 lo que representa el 2.94 %"
¿Cuáles y cuántas personas practican Krate y Danza y que probabilidad representan?
KID <- intersect(K, D)
KID
## [1] "Mary" "Lucy"
n <- length(KID)
n
## [1] 2
Determinando la probabilidad del conjunto KID
paste ("Hay ", n, " personas que juegan Karate y Danza, de un total de ", N, " lo que representa el ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Hay 2 personas que juegan Karate y Danza, de un total de 34 lo que representa el 5.88 %"
La operación de diferencia se representa matemáticamente con el símbolo de “-” y en código de R se usarán la frase símbolo “dif” como parte de la variable.
BdifF <- setdiff(B, F)
BdifF
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Beto" "Jean" "Ami" "Criss"
n <- length(BdifF)
n
## [1] 7
Determinando la probabilidad del conjunto BdifF
paste ("Hay ", n, " personas están en Basquetbol y que no están en Futbol de un total de ", N, " lo que representa el ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Hay 7 personas están en Basquetbol y que no están en Futbol de un total de 34 lo que representa el 20.59 %"
BdifK <- setdiff(B, K)
BdifK
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Luis" "Beto" "Jean" "Ami" "Criss"
n <- length(BdifK)
n
## [1] 8
Determinando la probabilidad del conjunto BdifK
paste ("Hay ", n, " personas están en Basquetbol y que no están en Karate de un total de ", N, " lo que representa el ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Hay 8 personas están en Basquetbol y que no están en Karate de un total de 34 lo que representa el 23.53 %"
Significa determinar los elementos que no están en un conjunto para complementar otro conjunto o de todo el espacio muestral.
En R se rerpesentará con la letra C
Todos los que no están en Basquetbol CB. Para encontrar el complemento se reutiliza la función setdiff() que en realidad encuentra aquellos que no están en otro subconjunto.
CB <- setdiff(S.muestral, B)
CB
## [1] "Guadalupe" "Javier" "Marco" "Aurelio" "Natalia" "Jimena"
## [7] "Caro" "Fernado" "Wendy" "Mary" "Lucy" "Maria"
## [13] "Belen" "Andrea" "Pato" "Reny" "Renata" "Camila"
## [19] "Julia" "Maki" "Olga" "Sam" "Mia" "Lia"
## [25] "Kary" "Jesus"
n
## [1] 8
paste ("El complemento de Basquetbol tiene", n , " elementos que representan ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "El complemento de Basquetbol tiene 8 elementos que representan 23.53 %"
La probabilidad de complemento de un conjunto es restar su probabilidad a 1:
\[ Complemento.Basquetbol = 1 - P(Basquetbol) \]
paste("Matemáticamente de acuerdo a fórmula de complemento es lo mismo que 1-P(Basquetbol)", 1 - length(B) / N, " representando el ", (1 - length(B) / N) * 100, "%")
## [1] "Matemáticamente de acuerdo a fórmula de complemento es lo mismo que 1-P(Basquetbol) 0.764705882352941 representando el 76.4705882352941 %"
La unión es el conjunto de datos que tienen 2 o mas conjuntos de datos y que forman un universo
La intersección son los datos en común que tienen 2 o mas conjuntos de datos
La diferencia son los datos que no tienen en común
Nos ayuda a identificar los datos de cierto suceso y poder organizarlos
Se tiene que determinar ambas probabilidades y aquella que sea mayor es la respuesta
# Pendiente
n <- length(union(K, F))
PKUF <- n/N
PKUF
## [1] 0.5
n <- length(setdiff(F, D))
PFdifD<- n/N
PFdifD
## [1] 0.2941176
paste("Es mas probable que haya una persona que participe en Karate o Futbol que una persona que participe en Futbol y no esté en Danza.
")
## [1] "Es mas probable que haya una persona que participe en Karate o Futbol que una persona que participe en Futbol y no esté en Danza. \n"
# Pendiente
CD <- setdiff(S.muestral, D)
CD
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Luis" "Beto" "Jean"
## [7] "Ami" "Criss" "Guadalupe" "Javier" "Marco" "Aurelio"
## [13] "Natalia" "Jimena" "Caro" "Fernado" "Wendy" "Maria"
## [19] "Belen" "Andrea" "Pato" "Reny" "Sam" "Mia"
## [25] "Lia" "Kary" "Jesus"
n <- length(union(K, D))
PFdifD<- n/N
PFdifD
## [1] 0.3823529
paste("Es mas probable que haya una persona que participe en Danza")
## [1] "Es mas probable que haya una persona que participe en Danza"
BUK
BUK <- union(B, K)
BUK
## [1] "Hugo" "Paty" "Paco" "Luis" "Beto" "Jean" "Ami" "Criss"
## [9] "Marco" "Mary" "Lucy" "Maria" "Belen" "Andrea" "Pato" "Reny"
P.BUK <- n/N
paste("Existen ", n, " elementos de BUK, ", " lo que representa la probabilidad de ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 13 elementos de BUK, lo que representa la probabilidad de 38.24 %"
RUD <- union(R, D)
RUD
## [1] "Sam" "Mia" "Lia" "Kary" "Jesus" "Lucy" "Mary" "Renata"
## [9] "Camila" "Julia" "Maki" "Olga"
P.RUD <- n/N
paste("Existen ", n, " elementos de RUD, ", " lo que representa la probabilidad de ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 13 elementos de RUD, lo que representa la probabilidad de 38.24 %"
DUR <- union(D, R)
DUR
## [1] "Lucy" "Mary" "Renata" "Camila" "Julia" "Maki" "Olga" "Sam"
## [9] "Mia" "Lia" "Kary" "Jesus"
P.BUKUD <- n/N
paste("Existen ", n, " elementos de BUKUD, ", " lo que representa la probabilidad de ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "Existen 13 elementos de BUKUD, lo que representa la probabilidad de 38.24 %"