Publications by Edgar Carrillo Yee
Caso 16 Personas que trabajan en sectores y sean mujeres y hombres. Teorema Bayes
Objetivo Realizar cálculo de probabilidades implementanto Teorema de Bayes Descripción Caso: personas que trabajan en sectores y sean mujeres y hombres Las personas de cualquier género trabajan en algún sector, en función del género determinado de manera inicial se trata de encontrar la probabilidad del sector en donde laboran. Al elegir a...
9517 sym R (2678 sym/39 pcs) 6 img
Caso 13 Operaciones de conjuntos
Objetivo Realizar operaciones de conjunto y con el resultado estimar e interpretar probabilidades. Descripción Se cargan las librerías necesarias para ejecutar funciones Generar conjuntos de datos Construir todo el espacio muestral llamado S.muestra Realizar operaciones de conjuntos Estimar probabilidades con los conjuntos. Interpretar probab...
5946 sym R (4241 sym/73 pcs) 4 img
Caso 12 Teoria de probabilidad
Objetivo Desarrollar ejercicios para encontrar la probabilidad de eventos de un espacio muestral. 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. Marco teórico Para cuando los espacios muestrales...
7982 sym R (25063 sym/82 pcs) 7 img
Caso 11 Permutaciones
Encontrar probabilidad con base en frecuencia o contabilizar eventos específicos del espacio muestral Interpretar el caso Cargar librerías Se van a utilizar funciones de la librería “gtools” por lo que se necesario instalarla previamente: install.packages(“gtools”). Esta librería permitirá hacer combinaciones y permutaciones. # inst...
5961 sym R (106487 sym/48 pcs)
Caso 10 Factorial y Combinaciones
Objetivo Construir combinaciones de conjuntos de datos de personas y de nombres de equipos deportivos. 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 datos I...
6490 sym R (18840 sym/37 pcs) 2 img
Caso 6. Medidas de dispersión
Objetivo Determinar medidas de dispersión de datos como edades, sueldos y calificaciones. 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 estándard. Se visualiza la dispersión de los datos en relación a la ...
9555 sym R (3407 sym/34 pcs) 5 img
Caso 5. Medidas de localización. Media, mediana y moda
Objetivo Determinar medidas estadísticas de localización media, mediana, moda, máximos mínimos y rango de un conjunto de datos usando funciones de R. 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 d...
12474 sym R (5053 sym/58 pcs) 3 img
Caso 3: Datos desagrupados y agrupados datos cualitativos
Objetivo Agrupar datos cualitativos Descripción El caso identifica un conjunto de datos que representan mediante una variable cualitativa llamada nombres los valores de 50 alumnos 50 alumnos de una institución educativa. Se carga un archivo mediante librería readr() que contiene varias columnas entre ellas el nombre del alumno que será la va...
2921 sym R (3058 sym/19 pcs) 3 img
Caso 4.Límites de clase
Objetivo Encontrar límites de clase Descripción Se simula la creación de una muestra con una variable de los ingresos mensuales en pesos mexicanos que reciben un conjunto de trabajadores. Se crea una tabla de frecuencia de los datos ingresos, se visualiza un histograma de los ingresos así como se crean los estadísticos mínimo, máximo, ran...
3128 sym R (7142 sym/27 pcs) 1 img
Caso 2: Datos desagrupados y agrupados con datos numericos
Objetivo Agrupar datos Descripción El caso identifica un conjunto de datos que representan mediante una variable numérica llamada edades los valores precisamente de las edades de 50 alumnos de una institución educativa que tienen edades entre 18 y 24 años. Se simula una muestra mediante la función sample(), la población de manera imaginari...
4234 sym R (930 sym/12 pcs) 2 img