Publications by Noel Carrillo Castañeda
Caso 5. Medidas de localizacion. 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...
11957 sym R (5053 sym/58 pcs) 3 img
Caso 1. Poblacion y muestra
Objetivo Identificar datos de población y muestra. Descripción Se cargan datos de un archivo que representa una población de jugadores de fútbol a nivel mundial y se extraen muestras que permiten observar algunos estadísticos. Las variables de interés son nacionalidad, edad, altura y peso. La población contiene datos de futbolistas regist...
5130 sym R (3521 sym/41 pcs)
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...
2600 sym R (2923 sym/15 pcs) 3 img
Caso 6. Medidas de dispersion
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 ...
9047 sym R (3300 sym/31 pcs) 5 img
Caso 4. Limites 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...
2529 sym R (7033 sym/24 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...
3953 sym R (792 sym/9 pcs) 2 img
Caso 7. Frecuencias y medidas de tendencia central y dispersion
Objetivo Realizar análisis descriptivo de los datos Descripción De un conjunto de datos que tiene variables como el nombre de la persona y la edad se debe identificar los siguientes: La frecuencia de nombre y saber cual nombre tiene mayor y menor frecuencia Determinar un gráfico de barra de los nombres Determinar las media y mediana de la va...
1985 sym R (1432 sym/18 pcs) 2 img 1 tbl
CASO 9. Tecnicas de conteo Principio aditivo multiplicativo y diagrama de arbol
Objetivo Aplicar y simular algunas técnicas de conteo para determinar probabilidades. 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 Marco conce...
8718 sym R (15911 sym/63 pcs) 1 img
CASO 8. Eventos del espacio muestral alumnos
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...
7304 sym R (7472 sym/52 pcs) 3 img 1 tbl
Caso 17. Calcular probabilidades
Objetivo Calcular probabilidades Descripción A partir de varios conjuntos de datos calcular probabilidades. Desarrollo Cargar librerías Se requiere previa instalalción de estos paquetes. install.packages(“dplyr”, “gtools”, “readr”) La función library significa cargar paquetes a memoria porque se van a utilizar algunas funciones...
2478 sym R (33553 sym/32 pcs)