#PUNTO 1A: DADOS
#Primero creamos la función
sim_lanzamiento= function(){
dado1=1:6
dado2=1:6
x = sample(dado1,1) + sample(dado2,1)
return(x)
}
##Ahora usamos la función
sim_lanzamiento()
## [1] 5
#PUNTO1B: 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).
#Opción 1 de solución
simula_multi_lanza=function(nlanza,valor_condi){
lanzamientos = array(NA,nlanza)
for(i in 1:nlanza){
lanzamientos[i]=sim_lanzamiento()
}
return(sum(lanzamientos==valor_condi))
}
prueba1=simula_multi_lanza(nlanza=500,valor_condi = 8)
prueba2=simula_multi_lanza(nlanza=500,valor_condi = 2)
print(prueba1)
## [1] 66
print(prueba2)
## [1] 14
#En este ejemplo estamos ingresando 500 lanzamientos con dos dados (funcion sim_lanzamientos) y verificando el número de lanzamientos que cumplen que la suma de los dos dados sea igual a 8 (prueba 1) y en la prueba 2 que su suma sea igual a 2. Como las combinaciones para que la suma sea 2 son menores que las combinaciones para que la suma sea 8 entonces se espera un menor numero de lanzamientos que cumplan esa condición.
#Opción 2
simula_multi_lanza2=function(n_lanza,valor_condi){
dado1 = 1:6
dado2 = 1:6
x=sample(dado1,size = n_lanza, replace = TRUE) + sample(dado2,size = n_lanza, replace = TRUE)
#sample(dado1,n_lanza,replace = TRUE) ##Replace TRUE significa que en los otros lanzamientos se puede repetir el número
return(sum(x==valor_condi))
}
prueba1=simula_multi_lanza2(n_lanza=500,valor_condi = 8)
prueba2=simula_multi_lanza2(n_lanza=500,valor_condi = 2)
print(prueba1)
## [1] 70
print(prueba2)
## [1] 17
#En este ejemplo estamos ingresando 500 lanzamientos con dos dados (funcion sim_lanzamientos) y verificando el número de lanzamientos que cumplen que la suma de los dos dados sea igual a 8 (prueba 1) y en la prueba 2 que su suma sea igual a 2. Como las combinaciones para que la suma sea 2 son menores que las combinaciones para que la suma sea 8 entonces se espera un menor numero de lanzamientos que cumplan esa condición.
#PUNTO 1C:Con la función de b. compare los resultados dela simulación para 10000 lanzamientos con los resultados esperados de acuerdo a la probabilidad calculada con el total de combinaciones.
#Población teórica (combinaciones)
dado1 = 1:6
dado2 = 1:6
espacio = expand.grid(dado1,dado2) #espacio muestral al lanzar dos dados: muestra las combinaciones posibles
y=apply(espacio,1,sum)
data.frame(espacio,y) # muestra el espacio muestral incluytendo las combinaciones posibles y su suma
## 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 # calcula la probabilidad teórica de cada una de las 36 combinaciones posibles. Se divide entre 36 porque es la cantidad de posibilidades 6*6
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') #Muestra el gráfico de cada una de las sumas de combinaciones posibles (de 2 a 12) vs su probabilidad teórica de obtenerse
##Via Simulacion cual es el valor aproximado de la probabilidad
simula_multi_lanza(nlanza=1000000,valor_condi = 7)/1000000
## [1] 0.166968
#Este ejemplo computa para 1 millón de lanzamientos cuál es la probabilidad obtenida de obtener un 7 sumando los resultados de los dos dados. Este valor de probabilidad debe ser similar a 0.16666667 que fue el obtenido de la probabilidad teórica. Entre más lanzamientos se esperaría que la probabilidad real se acerca aún más al valor de la probabilidad teórica
#PUNTO2: Punto 2 - Simulación Concepto de Distribucción Muestral (Caso proporciones)
#PUNTO2A: a. Genere una población con una cantidad dada de 0 y 1.
#Se crea una población de 1000 unidades donde 900 son ceros y 100 son unos.
pob = c(rep(x=1,100),rep(x=0,900)) ## se crea poblacion concatenando
pob
## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [149] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [186] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [223] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [260] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [297] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [334] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [371] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [408] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [445] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [482] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [519] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [556] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [593] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [630] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [667] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [704] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [741] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [778] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [815] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [852] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [889] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [926] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [963] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [1000] 0
####
##PUNTO2B: Crear una función que obtenga una muestra de esa población de a. y calcule el porcentaje de 1
####
sum(sample(pob,size= 200))/200
## [1] 0.095
##PUNTO2C: Repita este proceso una cantidad (mas de 1000 veces) y guarde los porcentajes de cada iteración
##Opción 1
porcentajes_muestra = array(NA,1000)
for (i in 1:100) {
pob = c(rep(x=1,100),rep(x=0,900))
porcentajes_muestra[i]=sum(sample(pob,size= 200))/200
}
porcentajes_muestra
## [1] 0.095 0.120 0.095 0.060 0.125 0.090 0.110 0.100 0.095 0.080 0.105 0.100
## [13] 0.110 0.070 0.130 0.110 0.100 0.100 0.095 0.075 0.100 0.130 0.085 0.095
## [25] 0.105 0.100 0.080 0.145 0.100 0.110 0.130 0.090 0.080 0.085 0.120 0.120
## [37] 0.110 0.080 0.085 0.105 0.110 0.095 0.100 0.115 0.105 0.120 0.125 0.115
## [49] 0.095 0.105 0.075 0.095 0.105 0.060 0.085 0.075 0.115 0.080 0.115 0.090
## [61] 0.105 0.100 0.115 0.100 0.100 0.120 0.105 0.095 0.085 0.095 0.135 0.065
## [73] 0.075 0.105 0.110 0.095 0.130 0.065 0.110 0.115 0.105 0.105 0.075 0.095
## [85] 0.105 0.110 0.085 0.090 0.105 0.110 0.090 0.120 0.125 0.065 0.070 0.120
## [97] 0.100 0.110 0.080 0.095 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [109] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [121] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [133] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [145] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [157] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [169] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [181] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [193] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [205] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [217] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [229] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [241] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [253] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [265] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [277] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [289] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [301] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [313] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [325] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [337] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [349] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [361] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [373] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [385] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [397] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [409] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [421] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [433] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [445] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [457] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [469] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [481] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [493] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [505] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [517] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [529] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [541] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [553] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [565] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [577] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [589] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [601] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [613] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [625] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [637] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [649] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [661] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [673] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [685] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [697] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [709] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [721] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [733] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [745] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [757] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [769] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [781] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [793] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [805] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [817] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [829] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [841] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [853] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [865] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [877] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [889] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [901] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [913] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [925] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [937] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [949] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [961] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [973] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [985] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [997] NA NA NA NA
#OPCION2
#calcula los porcentajes de 1
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] 0.11
sapply(rep(200,1000),calc_por_uno)
## [1] 0.115 0.075 0.110 0.110 0.075 0.100 0.100 0.085 0.060 0.100 0.070 0.115
## [13] 0.090 0.075 0.120 0.110 0.115 0.095 0.080 0.105 0.085 0.110 0.105 0.090
## [25] 0.115 0.090 0.090 0.095 0.085 0.085 0.135 0.105 0.090 0.100 0.090 0.115
## [37] 0.110 0.110 0.075 0.105 0.125 0.080 0.070 0.110 0.090 0.090 0.085 0.105
## [49] 0.090 0.110 0.090 0.085 0.090 0.105 0.085 0.065 0.090 0.065 0.100 0.115
## [61] 0.080 0.120 0.085 0.070 0.115 0.100 0.120 0.115 0.100 0.080 0.130 0.095
## [73] 0.125 0.105 0.110 0.110 0.100 0.070 0.130 0.100 0.080 0.145 0.095 0.080
## [85] 0.095 0.100 0.115 0.095 0.100 0.080 0.080 0.105 0.100 0.095 0.120 0.135
## [97] 0.095 0.125 0.095 0.120 0.085 0.115 0.125 0.100 0.110 0.090 0.105 0.100
## [109] 0.105 0.075 0.090 0.095 0.100 0.110 0.115 0.075 0.095 0.105 0.125 0.120
## [121] 0.115 0.090 0.125 0.110 0.070 0.130 0.090 0.095 0.065 0.125 0.085 0.070
## [133] 0.095 0.080 0.130 0.080 0.095 0.100 0.115 0.090 0.105 0.100 0.105 0.070
## [145] 0.120 0.095 0.075 0.115 0.135 0.080 0.105 0.080 0.080 0.100 0.075 0.080
## [157] 0.115 0.100 0.075 0.100 0.115 0.090 0.100 0.125 0.115 0.100 0.135 0.105
## [169] 0.100 0.085 0.085 0.075 0.070 0.100 0.095 0.100 0.085 0.135 0.095 0.100
## [181] 0.140 0.105 0.090 0.110 0.085 0.085 0.160 0.085 0.100 0.095 0.080 0.095
## [193] 0.130 0.100 0.105 0.105 0.120 0.110 0.095 0.135 0.120 0.080 0.060 0.115
## [205] 0.095 0.120 0.100 0.110 0.115 0.130 0.135 0.085 0.135 0.095 0.110 0.095
## [217] 0.145 0.125 0.105 0.085 0.130 0.100 0.100 0.095 0.110 0.095 0.095 0.085
## [229] 0.105 0.080 0.095 0.065 0.115 0.125 0.110 0.100 0.115 0.090 0.090 0.120
## [241] 0.115 0.110 0.105 0.075 0.100 0.110 0.085 0.080 0.095 0.130 0.110 0.090
## [253] 0.115 0.090 0.090 0.085 0.085 0.095 0.085 0.095 0.090 0.090 0.100 0.075
## [265] 0.130 0.120 0.110 0.125 0.090 0.095 0.110 0.120 0.075 0.075 0.095 0.100
## [277] 0.080 0.135 0.080 0.130 0.050 0.120 0.105 0.100 0.090 0.120 0.085 0.110
## [289] 0.110 0.080 0.085 0.110 0.110 0.085 0.075 0.090 0.125 0.095 0.115 0.150
## [301] 0.100 0.120 0.105 0.105 0.075 0.105 0.100 0.085 0.080 0.145 0.125 0.110
## [313] 0.080 0.105 0.115 0.095 0.085 0.115 0.110 0.095 0.150 0.065 0.090 0.055
## [325] 0.075 0.090 0.075 0.120 0.110 0.105 0.085 0.115 0.090 0.115 0.100 0.090
## [337] 0.150 0.080 0.075 0.085 0.090 0.100 0.110 0.105 0.095 0.060 0.115 0.095
## [349] 0.070 0.115 0.105 0.110 0.125 0.090 0.125 0.160 0.095 0.080 0.125 0.080
## [361] 0.095 0.100 0.100 0.150 0.085 0.075 0.115 0.115 0.110 0.100 0.100 0.090
## [373] 0.110 0.100 0.110 0.095 0.135 0.115 0.110 0.095 0.110 0.115 0.105 0.110
## [385] 0.095 0.095 0.080 0.110 0.105 0.110 0.095 0.070 0.075 0.090 0.090 0.125
## [397] 0.125 0.090 0.100 0.100 0.105 0.095 0.105 0.100 0.120 0.110 0.100 0.075
## [409] 0.095 0.085 0.090 0.100 0.095 0.065 0.125 0.110 0.085 0.105 0.075 0.130
## [421] 0.105 0.105 0.095 0.095 0.110 0.115 0.125 0.075 0.100 0.110 0.115 0.105
## [433] 0.070 0.095 0.090 0.080 0.100 0.080 0.140 0.125 0.090 0.090 0.100 0.110
## [445] 0.105 0.125 0.105 0.135 0.105 0.125 0.090 0.085 0.120 0.100 0.100 0.105
## [457] 0.095 0.115 0.120 0.125 0.085 0.100 0.120 0.105 0.120 0.095 0.130 0.100
## [469] 0.055 0.085 0.085 0.100 0.115 0.095 0.120 0.085 0.110 0.110 0.065 0.100
## [481] 0.105 0.125 0.090 0.095 0.080 0.110 0.090 0.110 0.105 0.095 0.100 0.105
## [493] 0.080 0.070 0.130 0.085 0.100 0.120 0.095 0.075 0.080 0.120 0.085 0.080
## [505] 0.065 0.090 0.090 0.085 0.085 0.105 0.105 0.130 0.130 0.085 0.095 0.105
## [517] 0.125 0.085 0.120 0.100 0.120 0.105 0.100 0.145 0.085 0.120 0.075 0.075
## [529] 0.085 0.105 0.120 0.090 0.110 0.130 0.075 0.125 0.100 0.105 0.105 0.095
## [541] 0.115 0.070 0.120 0.110 0.080 0.100 0.115 0.080 0.110 0.115 0.090 0.095
## [553] 0.115 0.105 0.070 0.095 0.105 0.100 0.095 0.135 0.080 0.125 0.115 0.110
## [565] 0.140 0.075 0.125 0.060 0.095 0.130 0.070 0.120 0.120 0.085 0.110 0.120
## [577] 0.105 0.125 0.085 0.065 0.095 0.075 0.095 0.100 0.095 0.060 0.090 0.090
## [589] 0.125 0.120 0.080 0.115 0.125 0.080 0.115 0.100 0.090 0.090 0.105 0.115
## [601] 0.125 0.110 0.105 0.070 0.110 0.100 0.095 0.105 0.090 0.115 0.090 0.135
## [613] 0.100 0.125 0.055 0.105 0.105 0.115 0.110 0.095 0.080 0.125 0.100 0.110
## [625] 0.105 0.115 0.100 0.090 0.090 0.090 0.075 0.065 0.095 0.115 0.075 0.110
## [637] 0.135 0.095 0.115 0.145 0.095 0.130 0.110 0.105 0.100 0.085 0.110 0.090
## [649] 0.105 0.130 0.105 0.060 0.085 0.110 0.110 0.140 0.100 0.100 0.105 0.105
## [661] 0.105 0.095 0.105 0.080 0.110 0.115 0.140 0.055 0.100 0.085 0.100 0.085
## [673] 0.085 0.085 0.070 0.110 0.100 0.085 0.090 0.100 0.110 0.090 0.060 0.105
## [685] 0.100 0.110 0.115 0.095 0.105 0.110 0.095 0.125 0.100 0.125 0.080 0.110
## [697] 0.085 0.110 0.110 0.105 0.110 0.115 0.115 0.105 0.110 0.100 0.085 0.095
## [709] 0.100 0.100 0.120 0.090 0.115 0.120 0.105 0.090 0.115 0.115 0.120 0.115
## [721] 0.110 0.090 0.090 0.125 0.100 0.095 0.090 0.100 0.095 0.105 0.075 0.080
## [733] 0.115 0.090 0.105 0.095 0.085 0.095 0.125 0.130 0.105 0.105 0.130 0.095
## [745] 0.105 0.080 0.125 0.100 0.120 0.090 0.090 0.110 0.095 0.095 0.115 0.100
## [757] 0.085 0.120 0.090 0.105 0.100 0.125 0.105 0.100 0.105 0.090 0.085 0.135
## [769] 0.100 0.095 0.110 0.095 0.065 0.125 0.050 0.100 0.085 0.100 0.095 0.085
## [781] 0.125 0.105 0.095 0.120 0.105 0.090 0.100 0.095 0.105 0.140 0.085 0.085
## [793] 0.110 0.100 0.115 0.100 0.085 0.095 0.100 0.115 0.100 0.085 0.055 0.100
## [805] 0.110 0.100 0.095 0.095 0.090 0.095 0.125 0.125 0.105 0.090 0.115 0.100
## [817] 0.070 0.100 0.125 0.110 0.105 0.110 0.120 0.105 0.075 0.095 0.110 0.105
## [829] 0.090 0.095 0.100 0.100 0.110 0.095 0.080 0.105 0.105 0.100 0.095 0.120
## [841] 0.085 0.100 0.100 0.125 0.095 0.080 0.055 0.120 0.085 0.090 0.110 0.115
## [853] 0.110 0.115 0.095 0.135 0.130 0.090 0.065 0.110 0.095 0.110 0.095 0.115
## [865] 0.120 0.105 0.120 0.115 0.100 0.130 0.095 0.075 0.110 0.115 0.115 0.110
## [877] 0.090 0.115 0.120 0.110 0.145 0.105 0.120 0.110 0.110 0.105 0.130 0.105
## [889] 0.125 0.115 0.105 0.110 0.060 0.090 0.065 0.095 0.115 0.095 0.080 0.110
## [901] 0.095 0.070 0.120 0.090 0.095 0.090 0.090 0.110 0.105 0.080 0.060 0.110
## [913] 0.090 0.110 0.090 0.075 0.105 0.140 0.065 0.100 0.095 0.070 0.085 0.120
## [925] 0.085 0.095 0.120 0.105 0.085 0.105 0.105 0.095 0.070 0.105 0.115 0.105
## [937] 0.115 0.090 0.090 0.100 0.105 0.095 0.080 0.115 0.080 0.100 0.115 0.100
## [949] 0.085 0.095 0.090 0.100 0.130 0.120 0.115 0.105 0.090 0.110 0.135 0.105
## [961] 0.115 0.105 0.095 0.095 0.095 0.105 0.070 0.105 0.085 0.070 0.070 0.100
## [973] 0.120 0.080 0.110 0.105 0.105 0.070 0.125 0.100 0.130 0.080 0.105 0.085
## [985] 0.120 0.110 0.085 0.130 0.100 0.105 0.050 0.085 0.120 0.085 0.075 0.120
## [997] 0.095 0.115 0.100 0.120
##PUNTOD: 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. NA's
## 0.0600 0.0900 0.1000 0.0998 0.1100 0.1450 900
hist(porcentajes_muestra)
abline(v=0.1,col="red",lwd=4)
#A pesar de que saco una muestra el porcentaje está centrado al valor real. Nos da nociones de que es un buen estimador