Punto 1

a.Crear una función sin entradas pero que simule el lanzamiento de dos dados legales y sume el resulado de ellos.

sim_lanza=function(){
  dado1=1:6
  dado2=1:6
  x= sample(dado1,1)+sample(dado2,1)
  return(x)
} 

sim_lanza()
## [1] 7

Interpretación: En este caso la funcion nos esta lanzando los dados cada vez que llamemos la misma, lo unico es que no se sabe cuales valores exactamente estan siendo utilizados, ya que es una funcion general.

b.Generalizar la función para que tenga como entrada el total de lanzamientos y cuente los resultados de una condición en particular (ejemplo suma igual a 12).

#Opcion1 Interpretación: para la opcion 1, se utiliza una funcion con un ciclo for para poder seguir la condicion de parametros, en esta se generaliza para poder incorporar diferentes valores.

simula_multi_lanza=function(nlanza,valor_condi){
nlanza=100
lanzamientos=array(NA,nlanza)
for(i in 1:nlanza) {
  
  lanzamientos[i]=sim_lanza()
  
}

return(sum(lanzamientos==valor_condi))


}

simula_multi_lanza(nlanza = 500, valor_condi = 7)
## [1] 22

#Opcion2 Interpretación: Para la opción 2, se utiliza una funcion generalizando los valores, en esta se utiliza la primera funcion creada para el punto a, solo que se especifican mejor las variables y valores, para poder ver diferentes resultados.

simula_multi_lanza2=function(n_lanza,valor_condi){
  dado1=c(1:6)
  dado2=1:6
  x= sample(dado1,size = n_lanza,replace = TRUE)+sample(dado2,size = n_lanza,replace = TRUE)
  return(sum(x==valor_condi))
} 

simula_multi_lanza2(n_lanza = 500, valor_condi = 7)
## [1] 91

c.Con la función de b. compare los resultados de la simulación para 10000 lanzamientos con los resultados esperados de acuerdo a la probabilidad calculada con el total de combinaciones.

#Probabilidad teorica (combinaciones)
require(utils) 
dado1=1:6
dado2=1:6

espacio=expand.grid(dado1,dado2)
y=apply(espacio,1,sum)
data.frame(espacio,y)
##    Var1 Var2  y
## 1     1    1  2
## 2     2    1  3
## 3     3    1  4
## 4     4    1  5
## 5     5    1  6
## 6     6    1  7
## 7     1    2  3
## 8     2    2  4
## 9     3    2  5
## 10    4    2  6
## 11    5    2  7
## 12    6    2  8
## 13    1    3  4
## 14    2    3  5
## 15    3    3  6
## 16    4    3  7
## 17    5    3  8
## 18    6    3  9
## 19    1    4  5
## 20    2    4  6
## 21    3    4  7
## 22    4    4  8
## 23    5    4  9
## 24    6    4 10
## 25    1    5  6
## 26    2    5  7
## 27    3    5  8
## 28    4    5  9
## 29    5    5 10
## 30    6    5 11
## 31    1    6  7
## 32    2    6  8
## 33    3    6  9
## 34    4    6 10
## 35    5    6 11
## 36    6    6 12
prob_teorica=table(y)/36

prob_teorica
## y
##          2          3          4          5          6          7          8 
## 0.02777778 0.05555556 0.08333333 0.11111111 0.13888889 0.16666667 0.13888889 
##          9         10         11         12 
## 0.11111111 0.08333333 0.05555556 0.02777778
plot(2:12,prob_teorica,type = "b")

#Simulación
simula_multi_lanza2(n_lanza = 1000000, valor_condi = 7)/1000000
## [1] 0.166722

Punto 2

a.Genere una población con una cantidad dada de 0 y 1.

#Población con 10% de 1

pob=c(rep(x = 1,100),rep(x = 0,900))

b.Crear una función que obtenga una muestra de esa población de a. y calcule el porcentaje de 1.

#Muestra

sum(sample(pob,size = 200))/200
## [1] 0.105

c.Repita este proceso una cantidad (mas de 1000 veces) y guarde los porcentajes de cada iteración.

#Opcion1

porcentajes_muestra=array(NA,1000)  
for(i in 1:1000) {
pob=c(rep(x = 1,100),rep(x = 0,900))
porcentajes_muestra[i]=sum(sample(pob,size = 200))/200

}   
porcentajes_muestra
##    [1] 0.070 0.080 0.120 0.130 0.090 0.105 0.085 0.110 0.080 0.090 0.090 0.110
##   [13] 0.110 0.070 0.070 0.065 0.105 0.095 0.100 0.110 0.080 0.090 0.100 0.100
##   [25] 0.070 0.095 0.125 0.130 0.105 0.095 0.095 0.155 0.060 0.075 0.100 0.105
##   [37] 0.110 0.130 0.065 0.095 0.090 0.115 0.095 0.090 0.140 0.070 0.075 0.105
##   [49] 0.120 0.110 0.095 0.055 0.090 0.075 0.090 0.110 0.100 0.120 0.100 0.115
##   [61] 0.080 0.100 0.100 0.085 0.095 0.100 0.115 0.135 0.090 0.075 0.100 0.090
##   [73] 0.085 0.085 0.120 0.100 0.100 0.095 0.070 0.060 0.120 0.090 0.100 0.110
##   [85] 0.075 0.110 0.090 0.075 0.100 0.105 0.080 0.080 0.100 0.115 0.095 0.115
##   [97] 0.090 0.085 0.130 0.105 0.095 0.085 0.090 0.065 0.100 0.100 0.115 0.085
##  [109] 0.120 0.075 0.080 0.100 0.125 0.125 0.115 0.120 0.095 0.125 0.105 0.100
##  [121] 0.100 0.095 0.080 0.115 0.080 0.120 0.120 0.085 0.095 0.095 0.065 0.075
##  [133] 0.110 0.115 0.110 0.105 0.095 0.105 0.095 0.105 0.145 0.095 0.095 0.070
##  [145] 0.060 0.105 0.090 0.095 0.105 0.080 0.085 0.130 0.075 0.095 0.060 0.130
##  [157] 0.120 0.120 0.100 0.080 0.120 0.115 0.095 0.095 0.110 0.095 0.090 0.135
##  [169] 0.105 0.130 0.095 0.085 0.070 0.110 0.085 0.115 0.130 0.115 0.080 0.080
##  [181] 0.115 0.090 0.085 0.070 0.095 0.100 0.110 0.095 0.085 0.120 0.125 0.115
##  [193] 0.085 0.060 0.110 0.120 0.075 0.100 0.085 0.100 0.075 0.155 0.090 0.095
##  [205] 0.100 0.095 0.090 0.095 0.095 0.105 0.075 0.075 0.095 0.085 0.100 0.110
##  [217] 0.085 0.070 0.105 0.110 0.090 0.105 0.120 0.110 0.095 0.125 0.105 0.085
##  [229] 0.085 0.105 0.100 0.110 0.070 0.095 0.080 0.100 0.080 0.095 0.115 0.095
##  [241] 0.075 0.100 0.110 0.090 0.115 0.080 0.105 0.100 0.060 0.095 0.100 0.095
##  [253] 0.095 0.080 0.090 0.070 0.105 0.100 0.100 0.160 0.100 0.070 0.075 0.100
##  [265] 0.105 0.130 0.075 0.095 0.130 0.095 0.120 0.085 0.085 0.110 0.120 0.080
##  [277] 0.095 0.075 0.115 0.100 0.115 0.105 0.095 0.085 0.070 0.065 0.100 0.110
##  [289] 0.130 0.115 0.105 0.130 0.055 0.100 0.105 0.065 0.085 0.100 0.085 0.090
##  [301] 0.095 0.095 0.115 0.105 0.115 0.070 0.115 0.090 0.115 0.130 0.090 0.090
##  [313] 0.100 0.110 0.095 0.080 0.115 0.080 0.090 0.075 0.085 0.085 0.105 0.155
##  [325] 0.115 0.105 0.105 0.080 0.100 0.120 0.145 0.120 0.125 0.100 0.110 0.095
##  [337] 0.080 0.090 0.100 0.100 0.095 0.105 0.105 0.095 0.080 0.085 0.095 0.090
##  [349] 0.110 0.095 0.140 0.105 0.120 0.120 0.130 0.065 0.070 0.095 0.090 0.095
##  [361] 0.100 0.090 0.115 0.090 0.090 0.125 0.080 0.100 0.110 0.080 0.125 0.070
##  [373] 0.105 0.115 0.090 0.125 0.075 0.120 0.095 0.080 0.090 0.110 0.105 0.105
##  [385] 0.100 0.115 0.100 0.095 0.130 0.095 0.105 0.095 0.100 0.135 0.100 0.085
##  [397] 0.105 0.085 0.075 0.105 0.085 0.090 0.090 0.115 0.095 0.130 0.100 0.075
##  [409] 0.100 0.105 0.085 0.085 0.085 0.095 0.095 0.090 0.120 0.145 0.155 0.085
##  [421] 0.105 0.075 0.100 0.110 0.135 0.105 0.115 0.100 0.100 0.090 0.120 0.100
##  [433] 0.110 0.120 0.115 0.105 0.090 0.105 0.115 0.085 0.085 0.125 0.075 0.105
##  [445] 0.070 0.100 0.100 0.100 0.090 0.125 0.110 0.090 0.140 0.105 0.085 0.075
##  [457] 0.095 0.110 0.130 0.115 0.105 0.125 0.125 0.095 0.095 0.115 0.115 0.075
##  [469] 0.090 0.100 0.110 0.100 0.055 0.080 0.095 0.075 0.090 0.085 0.080 0.110
##  [481] 0.125 0.095 0.075 0.150 0.090 0.055 0.130 0.085 0.075 0.075 0.080 0.095
##  [493] 0.130 0.060 0.115 0.110 0.135 0.075 0.080 0.125 0.080 0.090 0.110 0.130
##  [505] 0.135 0.095 0.100 0.095 0.105 0.110 0.095 0.095 0.095 0.110 0.060 0.090
##  [517] 0.100 0.100 0.110 0.130 0.095 0.115 0.065 0.110 0.075 0.100 0.075 0.105
##  [529] 0.095 0.085 0.110 0.090 0.075 0.110 0.115 0.135 0.115 0.105 0.115 0.095
##  [541] 0.090 0.080 0.085 0.090 0.135 0.120 0.090 0.085 0.080 0.065 0.090 0.120
##  [553] 0.095 0.140 0.105 0.140 0.105 0.095 0.100 0.085 0.090 0.090 0.080 0.090
##  [565] 0.105 0.095 0.105 0.130 0.070 0.120 0.095 0.070 0.110 0.095 0.110 0.090
##  [577] 0.120 0.105 0.120 0.095 0.075 0.090 0.115 0.115 0.110 0.145 0.090 0.095
##  [589] 0.090 0.115 0.105 0.095 0.085 0.090 0.090 0.115 0.130 0.080 0.105 0.095
##  [601] 0.130 0.055 0.095 0.115 0.095 0.110 0.105 0.085 0.090 0.110 0.090 0.090
##  [613] 0.125 0.105 0.125 0.105 0.080 0.110 0.105 0.120 0.090 0.115 0.095 0.115
##  [625] 0.115 0.120 0.100 0.120 0.075 0.110 0.125 0.120 0.100 0.130 0.145 0.115
##  [637] 0.140 0.095 0.130 0.080 0.075 0.075 0.095 0.110 0.105 0.110 0.105 0.130
##  [649] 0.115 0.090 0.080 0.100 0.130 0.075 0.070 0.090 0.115 0.105 0.110 0.105
##  [661] 0.065 0.130 0.080 0.115 0.105 0.095 0.100 0.105 0.085 0.130 0.105 0.100
##  [673] 0.100 0.095 0.075 0.110 0.110 0.085 0.105 0.090 0.080 0.105 0.080 0.080
##  [685] 0.100 0.110 0.085 0.120 0.060 0.105 0.100 0.105 0.090 0.095 0.105 0.105
##  [697] 0.095 0.095 0.075 0.100 0.085 0.110 0.110 0.070 0.115 0.085 0.115 0.090
##  [709] 0.085 0.060 0.100 0.070 0.080 0.085 0.085 0.120 0.100 0.125 0.090 0.095
##  [721] 0.110 0.085 0.105 0.110 0.125 0.080 0.105 0.100 0.105 0.120 0.085 0.080
##  [733] 0.115 0.080 0.065 0.110 0.105 0.120 0.100 0.060 0.100 0.095 0.110 0.075
##  [745] 0.080 0.090 0.095 0.115 0.085 0.085 0.100 0.095 0.105 0.090 0.075 0.080
##  [757] 0.100 0.085 0.125 0.085 0.100 0.085 0.120 0.100 0.095 0.085 0.075 0.105
##  [769] 0.140 0.085 0.115 0.115 0.095 0.130 0.100 0.070 0.075 0.120 0.105 0.090
##  [781] 0.080 0.075 0.095 0.100 0.075 0.080 0.125 0.115 0.110 0.105 0.095 0.115
##  [793] 0.085 0.095 0.075 0.100 0.090 0.090 0.100 0.070 0.100 0.090 0.090 0.085
##  [805] 0.105 0.120 0.075 0.095 0.095 0.090 0.075 0.115 0.100 0.120 0.110 0.115
##  [817] 0.145 0.090 0.070 0.125 0.085 0.105 0.105 0.115 0.100 0.115 0.115 0.100
##  [829] 0.100 0.105 0.090 0.105 0.085 0.140 0.125 0.115 0.110 0.110 0.100 0.100
##  [841] 0.120 0.090 0.095 0.105 0.085 0.075 0.115 0.120 0.115 0.105 0.130 0.095
##  [853] 0.105 0.115 0.075 0.090 0.090 0.110 0.070 0.125 0.115 0.105 0.120 0.095
##  [865] 0.090 0.080 0.115 0.115 0.110 0.115 0.120 0.100 0.140 0.090 0.110 0.075
##  [877] 0.110 0.095 0.100 0.110 0.085 0.075 0.095 0.100 0.105 0.125 0.080 0.115
##  [889] 0.115 0.080 0.100 0.105 0.100 0.085 0.080 0.080 0.105 0.145 0.090 0.105
##  [901] 0.120 0.085 0.125 0.100 0.115 0.075 0.095 0.085 0.065 0.100 0.125 0.095
##  [913] 0.100 0.080 0.125 0.110 0.090 0.120 0.100 0.110 0.120 0.130 0.080 0.095
##  [925] 0.080 0.120 0.105 0.110 0.120 0.090 0.085 0.120 0.100 0.080 0.085 0.120
##  [937] 0.115 0.090 0.100 0.105 0.075 0.110 0.120 0.100 0.075 0.085 0.095 0.090
##  [949] 0.105 0.110 0.115 0.105 0.060 0.120 0.115 0.130 0.100 0.140 0.120 0.120
##  [961] 0.115 0.085 0.120 0.065 0.100 0.125 0.120 0.055 0.055 0.120 0.095 0.095
##  [973] 0.090 0.085 0.100 0.100 0.105 0.095 0.080 0.110 0.115 0.100 0.125 0.095
##  [985] 0.100 0.110 0.110 0.105 0.110 0.120 0.075 0.120 0.080 0.110 0.095 0.100
##  [997] 0.115 0.090 0.135 0.090
#Opcion2

calc_por_uno=function(n_muestra) {
pob=c(rep(x = 1,100),rep(x = 0,900))
return(sum(sample(pob,size = n_muestra))/n_muestra)

}

calc_por_uno(n_muestra = 200)
## [1] 0.075
sapply(rep(200,1000),calc_por_uno)
##    [1] 0.110 0.075 0.130 0.085 0.120 0.150 0.115 0.120 0.070 0.090 0.105 0.130
##   [13] 0.105 0.090 0.090 0.090 0.095 0.070 0.105 0.105 0.085 0.085 0.100 0.115
##   [25] 0.130 0.105 0.100 0.095 0.105 0.080 0.095 0.110 0.110 0.080 0.100 0.110
##   [37] 0.115 0.120 0.110 0.125 0.110 0.125 0.105 0.085 0.100 0.095 0.090 0.110
##   [49] 0.070 0.125 0.060 0.090 0.115 0.115 0.115 0.135 0.105 0.070 0.090 0.095
##   [61] 0.085 0.100 0.100 0.095 0.075 0.100 0.120 0.070 0.090 0.095 0.105 0.090
##   [73] 0.080 0.130 0.110 0.110 0.065 0.110 0.125 0.060 0.125 0.115 0.105 0.140
##   [85] 0.090 0.100 0.105 0.095 0.105 0.105 0.085 0.095 0.100 0.115 0.115 0.085
##   [97] 0.110 0.100 0.110 0.080 0.090 0.110 0.070 0.070 0.100 0.130 0.120 0.125
##  [109] 0.105 0.080 0.090 0.090 0.095 0.080 0.080 0.095 0.100 0.105 0.065 0.085
##  [121] 0.120 0.085 0.105 0.105 0.085 0.095 0.095 0.120 0.065 0.105 0.130 0.080
##  [133] 0.145 0.070 0.100 0.105 0.095 0.095 0.115 0.070 0.085 0.080 0.115 0.065
##  [145] 0.105 0.125 0.070 0.090 0.140 0.110 0.105 0.110 0.085 0.090 0.080 0.080
##  [157] 0.110 0.130 0.105 0.080 0.125 0.115 0.110 0.070 0.100 0.110 0.110 0.095
##  [169] 0.130 0.140 0.105 0.090 0.075 0.100 0.095 0.085 0.115 0.090 0.080 0.090
##  [181] 0.085 0.130 0.075 0.105 0.095 0.135 0.110 0.110 0.110 0.105 0.105 0.070
##  [193] 0.070 0.110 0.090 0.145 0.105 0.085 0.115 0.100 0.110 0.080 0.115 0.105
##  [205] 0.095 0.115 0.090 0.105 0.080 0.090 0.110 0.130 0.125 0.105 0.110 0.100
##  [217] 0.105 0.095 0.110 0.135 0.080 0.080 0.130 0.105 0.065 0.085 0.095 0.075
##  [229] 0.105 0.125 0.065 0.080 0.145 0.085 0.105 0.100 0.090 0.110 0.080 0.095
##  [241] 0.115 0.100 0.110 0.125 0.150 0.095 0.100 0.105 0.100 0.105 0.095 0.100
##  [253] 0.090 0.100 0.095 0.115 0.100 0.150 0.095 0.105 0.100 0.105 0.105 0.095
##  [265] 0.090 0.090 0.095 0.085 0.140 0.130 0.120 0.125 0.085 0.120 0.105 0.065
##  [277] 0.115 0.095 0.120 0.095 0.080 0.110 0.120 0.085 0.085 0.095 0.095 0.105
##  [289] 0.120 0.100 0.085 0.095 0.105 0.105 0.085 0.125 0.090 0.085 0.090 0.090
##  [301] 0.120 0.105 0.090 0.095 0.105 0.080 0.075 0.085 0.115 0.095 0.115 0.110
##  [313] 0.100 0.120 0.095 0.075 0.065 0.100 0.070 0.110 0.100 0.110 0.075 0.090
##  [325] 0.080 0.080 0.110 0.080 0.120 0.075 0.130 0.105 0.095 0.090 0.110 0.080
##  [337] 0.100 0.100 0.085 0.090 0.090 0.060 0.100 0.120 0.105 0.100 0.085 0.110
##  [349] 0.120 0.090 0.095 0.065 0.095 0.085 0.110 0.100 0.085 0.105 0.095 0.100
##  [361] 0.115 0.100 0.060 0.100 0.120 0.080 0.085 0.120 0.115 0.100 0.095 0.090
##  [373] 0.115 0.080 0.115 0.090 0.095 0.090 0.085 0.125 0.105 0.105 0.080 0.125
##  [385] 0.095 0.110 0.085 0.090 0.095 0.095 0.090 0.100 0.135 0.120 0.075 0.105
##  [397] 0.110 0.120 0.100 0.105 0.135 0.100 0.065 0.090 0.115 0.080 0.070 0.070
##  [409] 0.100 0.080 0.100 0.090 0.095 0.090 0.125 0.105 0.110 0.115 0.075 0.120
##  [421] 0.100 0.095 0.075 0.095 0.085 0.130 0.140 0.105 0.110 0.100 0.090 0.120
##  [433] 0.140 0.085 0.075 0.065 0.105 0.110 0.140 0.070 0.075 0.120 0.120 0.105
##  [445] 0.105 0.105 0.115 0.110 0.100 0.100 0.110 0.100 0.070 0.095 0.110 0.095
##  [457] 0.095 0.125 0.115 0.100 0.100 0.110 0.085 0.105 0.080 0.105 0.115 0.115
##  [469] 0.100 0.120 0.070 0.110 0.130 0.100 0.085 0.100 0.095 0.105 0.120 0.085
##  [481] 0.095 0.095 0.110 0.095 0.140 0.085 0.085 0.115 0.090 0.130 0.110 0.115
##  [493] 0.080 0.095 0.095 0.085 0.100 0.110 0.090 0.080 0.100 0.080 0.100 0.095
##  [505] 0.100 0.125 0.110 0.110 0.085 0.115 0.105 0.080 0.100 0.115 0.085 0.075
##  [517] 0.130 0.110 0.085 0.110 0.075 0.105 0.125 0.090 0.090 0.105 0.105 0.075
##  [529] 0.145 0.085 0.105 0.080 0.100 0.120 0.120 0.105 0.115 0.090 0.130 0.100
##  [541] 0.125 0.100 0.085 0.125 0.120 0.125 0.095 0.120 0.100 0.100 0.090 0.100
##  [553] 0.090 0.120 0.095 0.100 0.100 0.085 0.115 0.085 0.090 0.130 0.115 0.095
##  [565] 0.095 0.115 0.155 0.075 0.105 0.100 0.100 0.090 0.070 0.125 0.110 0.095
##  [577] 0.125 0.080 0.120 0.105 0.110 0.115 0.115 0.100 0.105 0.105 0.120 0.095
##  [589] 0.105 0.085 0.110 0.075 0.100 0.080 0.105 0.115 0.075 0.100 0.080 0.120
##  [601] 0.095 0.095 0.115 0.100 0.085 0.125 0.090 0.095 0.105 0.090 0.100 0.120
##  [613] 0.120 0.100 0.075 0.080 0.085 0.105 0.075 0.115 0.105 0.125 0.065 0.160
##  [625] 0.105 0.115 0.100 0.120 0.105 0.085 0.070 0.115 0.095 0.065 0.120 0.135
##  [637] 0.095 0.105 0.105 0.065 0.105 0.095 0.070 0.055 0.120 0.095 0.125 0.065
##  [649] 0.125 0.135 0.110 0.105 0.100 0.095 0.120 0.080 0.115 0.145 0.120 0.105
##  [661] 0.080 0.125 0.090 0.060 0.105 0.115 0.090 0.100 0.085 0.090 0.115 0.090
##  [673] 0.120 0.100 0.080 0.085 0.120 0.110 0.120 0.095 0.120 0.095 0.095 0.105
##  [685] 0.100 0.110 0.085 0.090 0.080 0.095 0.100 0.100 0.105 0.090 0.095 0.100
##  [697] 0.110 0.120 0.110 0.100 0.085 0.085 0.095 0.150 0.125 0.085 0.090 0.095
##  [709] 0.080 0.085 0.135 0.100 0.080 0.120 0.110 0.095 0.100 0.090 0.110 0.070
##  [721] 0.110 0.100 0.145 0.115 0.125 0.060 0.080 0.120 0.120 0.085 0.080 0.110
##  [733] 0.075 0.070 0.085 0.095 0.120 0.130 0.070 0.130 0.110 0.065 0.105 0.070
##  [745] 0.125 0.070 0.070 0.095 0.080 0.110 0.095 0.075 0.075 0.130 0.090 0.090
##  [757] 0.090 0.095 0.110 0.115 0.120 0.110 0.085 0.090 0.085 0.120 0.105 0.125
##  [769] 0.090 0.095 0.100 0.085 0.085 0.070 0.135 0.125 0.100 0.095 0.050 0.095
##  [781] 0.075 0.110 0.105 0.115 0.095 0.065 0.105 0.105 0.115 0.085 0.120 0.120
##  [793] 0.075 0.120 0.095 0.080 0.090 0.075 0.105 0.105 0.100 0.080 0.095 0.125
##  [805] 0.105 0.100 0.130 0.090 0.075 0.120 0.080 0.130 0.105 0.115 0.120 0.085
##  [817] 0.075 0.100 0.105 0.080 0.095 0.095 0.100 0.095 0.100 0.120 0.105 0.100
##  [829] 0.075 0.070 0.110 0.110 0.125 0.105 0.110 0.065 0.100 0.115 0.090 0.100
##  [841] 0.140 0.085 0.090 0.085 0.095 0.070 0.120 0.105 0.105 0.090 0.100 0.125
##  [853] 0.085 0.080 0.110 0.100 0.100 0.115 0.105 0.130 0.075 0.045 0.135 0.065
##  [865] 0.110 0.090 0.100 0.110 0.125 0.125 0.115 0.080 0.120 0.110 0.100 0.105
##  [877] 0.120 0.105 0.095 0.105 0.085 0.090 0.095 0.105 0.100 0.115 0.135 0.085
##  [889] 0.105 0.100 0.075 0.120 0.115 0.100 0.120 0.150 0.130 0.100 0.110 0.100
##  [901] 0.115 0.110 0.110 0.105 0.115 0.100 0.100 0.100 0.105 0.090 0.115 0.100
##  [913] 0.110 0.105 0.105 0.120 0.110 0.125 0.095 0.090 0.105 0.075 0.100 0.105
##  [925] 0.095 0.105 0.145 0.110 0.110 0.095 0.110 0.105 0.110 0.120 0.155 0.130
##  [937] 0.090 0.110 0.105 0.070 0.100 0.120 0.120 0.110 0.105 0.060 0.085 0.090
##  [949] 0.120 0.070 0.080 0.080 0.090 0.090 0.120 0.110 0.130 0.100 0.150 0.130
##  [961] 0.120 0.115 0.085 0.095 0.135 0.125 0.085 0.105 0.080 0.105 0.110 0.090
##  [973] 0.105 0.095 0.085 0.125 0.065 0.095 0.105 0.110 0.100 0.120 0.110 0.100
##  [985] 0.095 0.080 0.080 0.110 0.070 0.085 0.090 0.120 0.095 0.040 0.090 0.075
##  [997] 0.120 0.060 0.105 0.090

d.Grafique los resultados de estos porcentajes y calcule algunos indicadores descriptivos (compare los resultados con la población generada inicial).

summary(porcentajes_muestra)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## 0.05500 0.08500 0.10000 0.09957 0.11000 0.16000
hist(porcentajes_muestra)