Publications by Alejandro Medrano
Caso Mediciones
library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union library(mosaic) ## Loading required package: lattice ## Loading required package: ggformula ## Loading requir...
1492 sym R (6297 sym/72 pcs) 14 img 2 tbl
Caso Esperanza
Descripción Un estudio quiere generar un modelo que permita predecir la esperanza de vida media de los habitantes de una ciudad en función de diferentes variables. Se dispone de información sobre: habitantes, analfabetismo, ingresos, esperanza de vida, asesinatos, universitarios, heladas, área y densidad poblacional. Objetivo Realizar un aná...
5049 sym R (8832 sym/24 pcs) 3 tbl
Distribucion Poisson
title: “Distribucion poisson” author: “Alejandro Medrano” date: “19/6/2020” output: html_document CASO: Una empresa electrónica observa que el número de componentes que fallan antes de cumplir 100 horas de funcionamiento es una variable aleatoria de Poisson. Si el número promedio de estos fallos es 8 1. ¿Cuál es la media de q...
1207 sym R (2747 sym/44 pcs) 1 tbl
Caso pizzas
library(ggplot2) # Gráficos mas amigables Datos poblacion <- c( 2, 6, 8, 8, 12, 16, 20, 20, 22, 26) ventas <- c(58, 105, 88, 118, 117, 137, 157, 169, 149, 202) datos <- data.frame(poblacion, ventas) datos ## poblacion ventas ## 1 2 58 ## 2 6 105 ## 3 8 88 ## 4 8 118 #...
238 sym R (2531 sym/28 pcs) 2 img
Distribucion normal estandar
title: “Dist normal” author: “Alejandro Medrano” date: “19/6/2020” output: html_document —Objetivo Realizar algunos cálculos de probabilidad haciendo uso de la Distribución Normal Estándard y mediante la función dnorm() Las librerías library(mosaic) ## Loading required package: dplyr ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The fo...
1397 sym R (2759 sym/46 pcs) 5 img
Variables aleatorias
title: “Variables aleatorias” author: “Alejandro Medrano” date: “19/6/2020” output: html_document —Variables aleatorias discretas Descripción Determinar distribución de la probabilidad para variables aleatorias discertas, generar tabla de distribución y visualizar gráficas de barra y acumulada, determinar estadísticos: media, v...
1799 sym R (592 sym/25 pcs) 2 img 2 tbl
Distribucion hiper
Objetivo Determinar la probabilidad de una variable discreta bajo la distribución y hipergeométrica. Se utilizará la función dhyper() para encontrar proabildiades de p(x=0,1….n) Se utilizará la función phyper() para encontrar probabilidades acumuldas de f(x=0,1….n) CASO: Una empresa fabrica fusibles que empaca en cajas de doce unidades ...
2560 sym R (1272 sym/23 pcs)
Caso dados
Caso: Dos Dados -Identificar los valores de x y de probabilidad de x en la tabla de distribución mediante combinaciones… -Determinar valor esperado ∑xp(x) -Determinar la probabilidad acumulada F(X) de x -Determinar y visualizar la tabla de distribución de probabilidad con columnas de x, p(x), F(x) o probabilidad acumulada o función de la d...
1066 sym R (2647 sym/45 pcs) 2 img 2 tbl
Sesgo genero
Variables aleatorias discretas Descripción Determinar distribución de la probabilidad para variables aleatorias discertas, generar tabla de distribución y visualizar gráficas de barra y acumulada, determinar estadísticos: media, variaza y desviación así como realizar cálculos de probabilidad. # CASO Una compañía tiene SIETE solicitantes...
3350 sym R (2540 sym/31 pcs) 2 img 2 tbl
Teorema de bayes trabajadores
Evento sectores Prob.Servi <- 0.40 Prob.Salud <- 0.35 Prob.Otros <- 0.25 cat("Las probabilidades por cada servicio: ") ## Las probabilidades por cada servicio: Prob.Servi; Prob.Salud; Prob.Otros ## [1] 0.4 ## [1] 0.35 ## [1] 0.25 Eventos mujeres y hombres Sector servicios PServ.Mujer <- 0.30 PServ.Hombre <- 0.70 PServ.Mujer; PServ.Hombre ...
1500 sym R (1900 sym/36 pcs)