Publications by Ricardo Esparza Alarcon
Caso 1. Población 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...
5165 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...
1784 sym R (2923 sym/15 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...
2511 sym R (7033 sym/24 pcs) 1 img
Caso 36. Intervalos de Confianza para media poblacional
Objetivo Determinar intervalos de confianza de media poblacional con desviación estándar de la población conocida y desconocida. Descripción Se calculan intervalos de confianza de medias poblacionales con varios ejercicios extraídos de la literatura Fundamento teórico La inferencia estadística, específicamente la toma y predicción de d...
11259 sym R (5831 sym/83 pcs) 8 img
Caso 32. Muestreo y Tipos de Muestreo
1 Objetivo Determinar y simular muestreos 2 Descripción Con un conjunto de datos utilizar mecanismos de programación para determinar muestreos mediante técnicas de aleatorio simple, aleatorio sistemático, aleatorio estratificado y por conglomerados. 3 Sustento teórico El propósito de la estadística inferencial consiste en determinar y co...
6687 sym R (7790 sym/36 pcs) 4 img 22 tbl
Caso 35. Teorema de Límite Central
Objetivo Demostrar el teorema de límite central Descripción Se cargan unos de datos de población y se aplica el teorema de límite central Fundamento teórico Los conceptos de error muestral y la aplicación a la distribución muestral de medias presentados anteriormente; permite utilizar la distribución de probabilidad normal para crear in...
12852 sym R (8113 sym/67 pcs) 5 img 3 tbl
Caso 33. Error de Muestreo
Objetivo Determinar el error de muestreo. Descripción Se simula población y muestra de sueldo de trabajadores de una Institución educativa. Se crean datos relacionados con la población y se determinan los parámetros descriptivos. Se crean datos relacionados con muestra y se determinas los estadísticos descriptivos. Se determina el error mu...
3135 sym R (5065 sym/33 pcs) 1 img
Caso 34. Distribución muestral de la media
Objetivo Determinar la distribución muestral de la media. Descripción Se simula población con sueldos de trabajadores de una Institución educativa. Se crean datos relacionados con la población y se determinan los parámetros descriptivos. Se crean 100 y 1000 muestras diferentes con n elementos diferentes relacionados con la población y se ...
5103 sym R (7210 sym/37 pcs) 3 img 3 tbl
Caso 31. Prueba de significancia de correlación y prueba significancia de pendiente
1 Objetivo Realizar pruebas de significancia del coeficiente de correlación y el coeficiente la pendiente en modelos de regresión lineal simple. 2 Descripción Se construyen unos datos relacionados con el caso anterior de llamadas y ventas y en otros datos aleatorios x e y. Se determina el coeficiente de correlación de Pearson \(r\) Se determ...
10542 sym R (9576 sym/70 pcs) 12 img 1 tbl
Caso 30. Correlación y Regresión Lineal Simple
1 Objetivo Determinar predicciones de datos bajo el modelo de regresión lineal simple. 2 Descripción De un conjunto de datos con dos variables (bivariable) en donde una de ellas es \(X\) variable independiente y otra de ellas \(Y\) variable dependiente, predecir el valor de Y conforme la historia de X. 3 Fundamento teórico 3.1 Coeficiente d...
13243 sym R (11896 sym/94 pcs) 11 img 4 tbl