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plot(cars)
lines(lowess(cars), col=2)

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# Muestras de sangre con glucosa (mg/100ml) en adultos
x = scan( text = " 75  92  80  80  84  72   84  77  81  77  75  81      80  92  72  77  78  76  77  86 
 77  92  80  78     68  78  92  68  80  81  87  76  80  87  77  86 " )

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table(x)    # Se genera la tabla de frecuencia

x
68 72 75 76 77 78 80 81 84 86 87 92 
 2  2  2  2  6  3  6  3  2  2  2  4 

X = scan(text="68 72 75 76 77 78 80 81 84 86 87 92") ; frec = scan(text="2  2  2  2  6  3  6  3  2  2  2  4")

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fac = cumsum(frec) ; N = sum(frec) ; pac = fac/N
mean(x) ; sd(x) # Aprox. media=80 y desvTip=6.   # Se genera la media y la desviacion tìpica

[1] 80.08333
[1] 6.198502

Z = ( X - 80 )/6  ; Z     # Se construye la variable estandarizada

 [1] -2.0000000 -1.3333333 -0.8333333 -0.6666667 -0.5000000 -0.3333333  0.0000000  0.1666667  0.6666667
[10]  1.0000000  1.1666667  2.0000000

PAC = pnorm(Z)  ; Difer = PAC-pac ; max(abs(Difer))  # El maximo de todas las diferencias absolutas

[1] 0.1560384

ts.plot(cbind(pac, PAC), col=c(2,4))

ks.test(x, "pnorm", 80, 6)   # Si hay empates muestra mensaje de precaciòn por la prueba KS

Warning in ks.test(x, "pnorm", 80, 6) :
  ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test

    One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  x
D = 0.15604, p-value = 0.3447
alternative hypothesis: two-sided

 ks.test(jitter(x), "pnorm", 80, 6) # Correrlo 5 veces: No deberia haber problemas de empates.

    One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  jitter(x)
D = 0.14433, p-value = 0.4031
alternative hypothesis: two-sided

 # La funcion jitter realiza una sacudida aleatoria de los datos

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