Publications by Vanessa Marquez
Promedio de Calificaciones de Alumnos Aleatorio con sample()
Promedios Alumnos Carreras Objetivo # Determinar la media poblacional y media muestral de un conjunto de registros de alumnos con datos generados aleatoriamente. Descripcion - Se establece una semilla de inicio - Se crean tres variables - Se generan tres variables que contienen, numeros consecutivos desde 1 a 7200, los promedios de 7200 alum...
683 sym R (1018 sym/6 pcs)
Probabilidades.
Cargamos las librerias. library(readr) Cargamos los datos. datos <- read.csv("C:/Users/vanessa/Downloads/alumnos.deportes.2020.csv") datos ## X nombres sexo futbol basquetbol voleybol atletismo ajedrez tenis ## 1 1 Ana F FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ## 2 2 Antonio M FALSE FALSE FALSE ...
8425 sym R (23636 sym/90 pcs)
Caso de computadoras.
Una tienda de electrónica vende un modelo particular de computadora portátil. Hay sólo cuatro computadoras en existencia y la gerente se pregunta cuál será la demanda de hoy para este modelo particular. En el departamento de marketing de que la distribución de probabilidad para x, la demanda diaria para la laptop es como se muestra: Objeti...
1048 sym R (723 sym/13 pcs) 2 img 2 tbl
Sesgo Género
Variables aleatorias discretas Descripción Determinar distribución de la probabilidad para variables aleatorias discertas, generar tabla de distribución y visualizar gráficas de barra y acumulada, determinar estadísticos: media, variaza y desviación así como realizar cálculos de probabilidad. CASO. Una compañía tiene SIETE solicitan...
3053 sym R (3498 sym/38 pcs) 2 img 2 tbl
Caso Pizzas. Estudiantes Ventas
Objetivo. Realizar prediciones con Regresión lineal Simple. Caso de restaurante pizzas y estudiantes. Librerías library(ggplot2) # Gráficos mas amigables ## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.3 Datos poblacion <- c( 2, 6, 8, 8, 12, 16, 20, 20, 22, 26) ventas <- c(58, 105, 88, 118, 117, 137, 157, 169, 149,...
1226 sym R (4086 sym/50 pcs) 2 img
Distribución Poisson Fallas en Componentes Electrónicos
CASO: Una empresa electrónica observa que el número de componentes que fallan antes de cumplir 100 horas de funcionamiento es una variable aleatoria de Poisson. Si el número promedio de estos fallos es 8 1. ¿Cuál es la media de que falle un componente en 25 horas? media <- 25 * 8 / 100 media ## [1] 2 2. Determinar tabla de distribución p...
1248 sym R (2761 sym/44 pcs)
Distribucion Normal Estandar
Objetivo Realizar algunos cálculos de probabilidad haciendo uso de la Distribución Normal Estándard y mediante la función dnorm() Las librerías library(mosaic) ## Warning: package 'mosaic' was built under R version 3.6.3 ## Loading required package: dplyr ## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.3 ## ## Attaching package...
1349 sym R (3151 sym/52 pcs) 5 img
Caso Esperanza de Vida en una Ciudad
Descripción Un estudio quiere generar un modelo que permita predecir la esperanza de vida media de los habitantes de una ciudad en función de diferentes variables. Se dispone de información sobre: habitantes, analfabetismo, ingresos, esperanza de vida, asesinatos, universitarios, heladas, área y densidad poblacional. Objetivo Realizar un an�...
7843 sym R (9008 sym/29 pcs)