Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 9. Teoría de probabilidad
1 Objetivo Desarrollar ejercicios para encontrar la probabilidad de eventos de un espacio muestral. 2 Descripción Construir ejercicios de probabilidad conforme a partir de datos conforme la teoría de probabilidad. A partir de un conjunto de datos generados estimar y determinar las probabilidades. 3 Marco teórico Para cuando los espacios mue...
8157 sym R (25686 sym/82 pcs) 2 img
Caso 8. Permutaciones
1 Objetivo Construir permutaciones de conjuntos de datos de personas y de nombres de equipos deportivos 2 Descripción A partir de conjuntos datos (valores individuales) realizar permutaciones para conocer el número de las mismas y el acomodo de los valores para su interpretación en términos de probabilidad. La diferencias entre permutacione...
6432 sym R (62667 sym/36 pcs)
Caso 7. Factorial y Combinaciones
1 Objetivo Construir combinaciones de conjuntos de datos de personas y de nombres de equipos deportivos. 2 Descripción A partir de conjuntos datos (valores individuales) realizar combinaciones para conocer el número de las mismas y el acomodo de los valores para su interpretación en términos de probabilidad. Cargar librerías Cargar los d...
5812 sym R (17543 sym/37 pcs)
CASO 6. Técnicas de conteo Principio aditivo multiplicativo y diagrama de árbol
1 Objetivo Aplicar y simular algunas técnicas de conteo para determinar probabilidades. 2 Descripción Cargar librerías Generar datos a partir de la función source() Aplicar técnicas de conteo aditivo y multiplicativo Interpretar resultados de técnicas de conteo Interpretar diagrama de árbol Interpretar probabilidades elementales 3 Marco ...
8509 sym
Caso 5. Espacio muestral
Objetivo Crear eventos a partir de un espacio muestral de alumnos. Descripción Se crea un espacio muestral de alumno llamando una función que se encuentra en la dirección de github.com Se carga ejecutando la función Se describen los datos con summary() Se crean algunos eventos relativos al espacio muestral Fundamento teórico Al hacer dise�...
8440 sym 1 tbl
Caso 4. Medidas de dispersión
1 Objetivo Determinar medidas de dispersión de datos como edades, sueldos y calificaciones. 2 Descripción Simular muestra de varios conjuntos de datos Se identifica media de los datos Se muestran tablas de frecuencias Se calculan medidas de dispersión, varianza y desviación estándar. Se visualiza la dispersión de los datos en relación a la...
9103 sym R (14735 sym/40 pcs) 5 img
Caso integral 2
Objetivo Importar y analizar datos de alumnos # Desarrollo ##Cargar librerias library(readr) library(modeest) Cargar datos datos <- read.csv(file="https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/2023/datos/exams.csv") #datos Filtrar datos datos_interes <- datos[, c(6, 7 ,8)] #datos_interes Primeras 10 0bservaciones ...
378 sym R (2799 sym/27 pcs)
Caso integral
Objetivo Medidas de Tendencia Central Desarrollo Cargar librerias library(modeest) Crear datos promedios <- c(90, 86, 88, 92, 94, 100, 72, 84, 86, 96, 92, 86, 84, 83, 84, 94, 88, 86, 84) promedios ## [1] 90 86 88 92 94 100 72 84 86 96 92 86 84 83 84 94 88 86 84 Ordenar datos ordenados <- sort(promedios) ordenados ## [1] 72 ...
153 sym R (585 sym/12 pcs)
Caso 3. Medidas de localización. Media, mediana y moda
1 Objetivo Determinar medidas estadísticas de localización media, mediana, moda, máximos mínimos y rango de un conjunto de datos usando funciones de R. 2 Descripción El proceso de este caso permite identificar las medidas de localización de media, mediana, moda, máximos, mínimos, rango y el significado de las mismas para interpretar si una...
13051 sym R (5208 sym/63 pcs) 7 img
Caso 02. Agrupación de datos
1 Objetivo Agrupar datos y describir datos visualmente de variables de edades y generos usando función fdt y fdt_cat de la librería fdth. 2 Descripción Se cargan librerías adecuadas de caso Se construyen y simulan datos con dos variables de interés edades y géneros de personas. Se determina las clase para construir tablas de frecuencias de l...
8129 sym R (3319 sym/20 pcs) 5 img