Publications by Rigoberto Que Rosado
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...
2091 sym R (2923 sym/15 pcs) 3 img
Caso 1. Población y Muestra de FIFA
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...
5231 sym R (3521 sym/41 pcs)
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 ...
8711 sym R (3300 sym/31 pcs) 5 img
Caso 5. Medida 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...
12011 sym R (5053 sym/58 pcs) 3 img
Caso 8. Eventos del espacio muestral de 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...
7133 sym R (7472 sym/52 pcs) 3 img 1 tbl
Caso 9. Técnicas de Conteo. Principio Aditivo, Multiplicativo y Diagrama de Árbol
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...
7791 sym R (15791 sym/63 pcs) 1 img
Caso 12. Teoría 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...
7422 sym R (24482 sym/74 pcs) 7 img
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...
2739 sym R (33553 sym/32 pcs)
Caso 18. Variables Discretas
Objetivo Resolver cuestiones de casos de probabilidad en casos mediante la identificación de variables aleatorias, funciones de probabilidad,funciones acumuladas, media, varianza y desviación estándar de distribuciones de variables discretas; visualización gráfica relacionada con variables discretas. Descripción Desarrollar ejercicios rela...
11615 sym R (5236 sym/49 pcs) 8 img 13 tbl
Caso 19. Variables Aleatorias Continuas
Objetivo Identificar variables aleatorias continuas y calcular la función de densidad y probabilidades con la distribución de probabilidad uniforme. Descripción Realizar ejercicios del uso de variables continuas mediante la distribución de probabilidad uniforme. Fundamento teórico Una diferencia fundamental entre las variables aleatorias d...
12813 sym R (9426 sym/98 pcs) 12 img