Publications by Victor Borjas
Practica 11
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 aleatoriamente a una persona se conoce el género, Hombre o Mujer y se solicita encontrar l...
5002 sym R (2177 sym/36 pcs)
Practica 10
Caso. Dos bolsitas con bolitas rojas y negras Se tienen dos buzones. El Buzón 1 con 3 bolitas negras y 2 rojas. El Buzón 2, con 4 negras y 3 rojas. El experimento aleatorio, consiste en sacar una bolita del primer buzón e introducirla en el segundo, para después extraer una bolita de este último buzón y ahí preguntar probabilidades de ocur...
4034 sym R (1861 sym/15 pcs)
practica 9
Teorema de Bayes Marco conceptual En el estudio de la probabilidad condicional se observa que revisar las probabilidades cuando se obtiene más información es parte importante del análisis de probabilidades. Por lo general, se suele iniciar el análisis con una estimación de probabilidad inicial o probabilidad previa de los eventos que intere...
4863 sym R (2714 sym/29 pcs)
practica 8
title: “Medidas de Centrales y de Dispersión; Coeficiente de Variación” author: “Victor Borjas” date: “2/26/2020” output: PRACTICA 7 ### Se carga la librería library(readr) se cargan los datos datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/practicas%20R/unidad%202/alumnos.depor...
2449 sym R (22613 sym/88 pcs) 1 tbl
Document
title: “Medidas de Centrales y de Dispersión; Coeficiente de Variación” author: “Victor Borjas” date: “2/26/2020” output: PRACTICA 7 Se generan los nombres nombres <- c("Juan", "Paco", "Lalo", "Memo", "Paty", "Laura", "Oscar", "Luis", "Ernesto", "Lupita", "Carmen", "Eduardo", "Ana", "Luisa", "Maria", "Rosario", "Margarita", "Mar...
2689 sym R (9610 sym/121 pcs) 1 tbl
Datos de Alumnos
datos<- read.csv(“C:/Users/Victor/Desktop/Probabilidad y Estadistica/Datos/datosalumnos.csv”) Tabla de datos datos<- read.csv("C:/Users/Victor/Desktop/Probabilidad y Estadistica/Datos/datosalumnos.csv") datos ## NO NOMBRE GENERO EDAD ESTATURA PESO ## 1 1 ANAND M 18 176 72 ## 2 2 DIANA F 18 178 78 ...
2007 sym R (3427 sym/29 pcs) 1 img
Document
Preferencias de actividad deportiva y cultural en una muestra de 30 alumnos actividad <- c(‘Dibujo’, ‘Tiro con Arco’, ‘Baile’, ‘Voleybol’, ‘Futbol’, ‘Americano’, ‘Natación’, ‘Tahitiano’, ‘Natación’, ‘Tiro con Arco’, ‘Futbol’, ‘Americano’, ‘Basquetbol’, ‘Banda de Guerra’, ‘Voleybol’, �...
1000 sym
Actividades deportivas
Acividades actividad <- c("Dibujo", "Tiro arco","Baile", "Voleybol", "Futbol", "Americano", "Natación","Tahitiano", "Natación","Tiro arco", "Futbol", "Americano", "Basquetbol", "Banda de guerra", "Voleybol", "Futbol", "Oratoria","Tahitiano", "Box", "Futbol","Voleybol","Natación", "Pesas","Fotografía","Basquetbol", "Dibujo","Ajedrez","Dibujo",...
221 sym R (5758 sym/20 pcs) 1 img
Practica3
Generar 3 muestras de poblacion de 50 observaciones con un rabgo entre 70 y 100 set.seed(1000) dist1 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE) dist2 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE) dist3 <- sample(70:100, size = 50, replace=TRUE) dist1 ## [1] 85 73 80 91 88 93 98 72 98 87 91 75 82 75 70 78 98 95 95 97 92 87 74 99 88 ## [26] 85...
1722 sym R (13795 sym/91 pcs) 6 img
Document
set.seed(1000) datos <- sample(70:100, 1000, replace = TRUE) datos ## [1] 85 73 80 91 88 93 98 72 98 87 91 75 82 75 70 78 98 95 ## [19] 95 97 92 87 74 99 88 85 95 98 79 78 95 76 93 81 86 91 ## [37] 93 97 96 77 88 72 96 75 76 82 91 75 76 85 97 77 72 90 ## [55] 87 82 99 87 85 ...
908 sym R (29338 sym/32 pcs) 2 img