“AÑO DE LA INVERSIÓN PARA ELDESARROLLO RURAL Y LA SEGURIDAD ALIMENTARIA” NOMBRES: Iris Susana Montalbán Quispe. CURSO: Estadística Computacional PROFESOR: Lemin Abanto Cerna FACULTAD: Ciencias ESPECIALIDAD: Estadística EJERCICIOS: 1. Parte de un estudio de control de calidad tuvo como objetivo mejorar una línea de producción. Se midieron los pesos (en onzas) de 50 barras de jabón. Los resultados son los siguientes, ordenados de menor a mayor. 11.6 14.3 15.8 16.5 17.7 12.6 14.3 15.9 16.6 18.1 12.7 14.6 15.9 17.0 18.3 12.8 14.8 16.1 17.1 18.3 13.1 15.1 16.2 17.3 18.3 13.3 15.2 16.2 17.3 18.5 13.6 15.6 16.3 17.4 18.5 13.7 15.6 16.4 17.4 18.8 a. Construye un diagrama de tallos y hojas para estos datos. The decimal point is at the | 11 | 6 12 | 678 13 | 13678 14 | 13368 15 | 126678899 16 | 122345556 17 | 013344467 18 | 1333558 19 | 2 20 | 3 Los datos tienen una distribución asimetrica negativa. 13.8 15.7 16.5 17.4 19.2 14.1 15.8 16.5 17.6 20.3 6 4 0 2 Frequency 8 10 Histogram of x 12 14 16 18 20 x 12 14 16 18 20 c. Construye un histograma para estos datos. ¿Identificas datos atípicos? No se identifican valores atípicos. .b. Construye un diagrama de cajas para estos datos. 2. 657. d. Halla el primer cuartil y f. Halla la mediana.8366. 25% 75% 404 914 como . Geosciences Journal. Halla la media. En promedio las agua subterráneas tienen una conductividad eléctrica de 740. Halla la desviación típica. Las siguientes son las mediciones de la conductividad eléctrica (en microsiemens por centímetro) para 23 muestras de agua: 2099 528 2030 1350 1018 384 1499 1265 375 424 789 810 522 513 16 488 200 215 486 257 557 260 461 500 a. Kim y colaboradores. J. 2001: 339-348) presenta las mediciones de las propiedades de algunas aguas subterráneas poco profundas en cierto sistema de acuífero de Corea. Halla la media recortada al 10% e. Jeen. Halla el tercer cuartil. c.1579 La variabilidad de la conductividad eléctrica respecto al promedio de las aguas subterráneas es de 549.4348 (microsiemens por centímetro) b. El artículo “Hydrogeochemical Characteristics of Grounwater in a MidWestern Coastal Aquifer System” (S. El 50% de las aguas subterráneas tienen una conductividad eléctrica máximo 513 y el otro 50% supera esta cantidad. El 75% de las aguas subterráneas tiene una conductividad eléctrica como máxima de 914 y el 25% supera esta cantidad. Construye un diagrama de cajas y bigotes. 500 1000 1500 2000 h. Los datos presentan una distribución asimétrica positiva. i. si los hay. a la derecha o sería simétrico? . son atípicos? Dos puntos son atípicos j. ¿Cuáles puntos. Halla el rango intercuartílico. Si se hubiera construido un histograma.El 25% de las aguas subterráneas tiene una conductividad eléctrica como máxima de 404 y el 75% supera esta cantidad. ¿estaría sesgado a la izquierda. g. 505380453 0.713375056 [66] 0.998688494 0.695787646 1.A la derecha.784713469 [16] -1.814494722 -0.005686938 0.360380659 2.177580440 -0.567894474 -0.304646841 0. 3.146704562 [71] 0.612672860 1.656262450 [81] -0.451141075 -1.264943987 2.008292136 0.263751165 0.500805441 1.204322800 [31] 0.682167159 0.996602426 [6] 1.175561039 -0.217911736 -1.727043913 -0.522978948 -0.674200828 -0.992556394 -1.607934459 0.895348254 0. Genera 100 valores correspondientes a una distribución normal N(0.641018829 0.186771925 -0.758445239 -0.036666934 [76] 0.791869258 0.464055134 -1.844308830 [56] -0.368209379 -1.390129028 -1.095219582 -1.196099270 [36] 0.993215915 -0.192042604 [61] 1.218751978 -0.516999472 0.205284025 -1.933534700 -0.628443301 1.926849086 -0.507474083 0.413846630 -0.579883089 -0.773539673 0.441711685 0.251980148 -1.186569697 [21] -0.223798262 0.493246859 [46] 0. Asimétrico positivo.620172197 1.793069296 -0.908416232 -0. 10000. ¿Qué observas? Haz lo mismo generando 1000.797374205 [11] 0.599182021 0.638349830 [41] -0.349444644 -1.240595638 -1.059908928 0.708929050 0.396016357 -1.948373756 [51] -0.260581791 1.068575349 -0.1) (puedes utilizar para ello la instrucción rnorm(100)).621646638 .530538904 [26] -0.296909130 -0.290783370 -0.663361579 [86] -0.738768672 -2.574095026 0.087465955 1.105413831 1.167283147 0. agrupando los datos en un diferente número de intervalos de acuerdo a las reglas de Sturges. Scott y FreedmanDiaconis.… > x<-rnorm(100) >x [1] -2.584761183 -0.354653874 -0. Represéntalos gráficamente mediante un histograma.267810943 -0.113328026 -0.713633549 1.885760357 -0.192247627 0.618047732 1. 228824269 0.392660088 0.132207317 -0.186913184 [96] 0.152077710 HISTOGRAMA: 10 0 5 Frequency 15 Histogram of x -3 -2 -1 0 x DE ACUERTO A LA REGLA DE SCOTT: 1 2 .[91] 0.096181917 -0.841982428 1.015361989 -1.323220002 -0.178062771 0. 20 15 0 5 10 Frequency 25 30 35 Histogram of x -3 -2 -1 0 x FD: 1 2 3 . 10 5 0 Frequency 15 Histogram of x -3 -2 -1 0 x 1 2 . 25 Histogram of x -4 -3 -2 -1 0 x Podemos observar 1 2 3 .00 0.20 0.05 0.OTROS INTERVALOS: 0.10 Density 0.15 0. 087465955 1.146704562 [71] 0.682167159 0.186913184 [96] 0.933534700 -0.192042604 [61] 1.727043913 -0.638349830 [41] -0.177580440 -0.926849086 -0.218751978 -0.814494722 -0.196099270 [36] 0.996602426 [6] 1.152077710 HISTOGRAMA .599182021 0.493246859 [46] 0.708929050 0.113328026 -0.992556394 -1.263751165 0.674200828 -0.797374205 [11] 0.758445239 -0.349444644 -1.290783370 -0.713633549 1.567894474 -0.612672860 1.656262450 [81] -0.844308830 [56] -0.516999472 0.413846630 -0.993215915 -0.132207317 -0.167283147 0.998688494 0.530538904 [26] -0.354653874 -0.392660088 0.304646841 0.036666934 [76] 0.895348254 0.885760357 -0.396016357 -1.267810943 -0.260581791 1.240595638 -1.948373756 [51] -0.105413831 1.621646638 [91] 0.059908928 0.908416232 -0.791869258 0.793069296 -0.223798262 0.841982428 1.500805441 1.738768672 -2.005686938 0.015361989 -1.574095026 0.522978948 -0.773539673 0.451141075 -1.507474083 0.[1] -2.296909130 -0.784713469 [16] -1.464055134 -1.505380453 0.695787646 1.360380659 2.192247627 0.641018829 0.618047732 1.008292136 0.178062771 0.217911736 -1.368209379 -1.579883089 -0.205284025 -1.186569697 [21] -0.228824269 0.713375056 [66] 0.607934459 0.264943987 2.095219582 -1.175561039 -0.068575349 -0.584761183 -0.186771925 -0.096181917 -0.204322800 [31] 0.441711685 0.390129028 -1.251980148 -1.620172197 1.323220002 -0.663361579 [86] -0.628443301 1. 100 0 50 Frequency 150 Histogram of x -3 -2 -1 0 x Scoot 1 2 3 . 100 0 50 Frequency 150 Histogram of x -3 -2 -1 0 1 2 1 2 3 x FD: 40 20 0 Frequency 60 80 Histogram of x -3 -2 -1 0 x 3 . 15 0.05 0.30 Histogram of x -4 -3 -2 -1 0 x PARA 10000 Histograma 1 2 3 .20 0.10 Density 0.INTERVALOS: 0.25 0.00 0. 1000 0 500 Frequency 1500 2000 Histogram of x -4 -2 0 2 x Scoot 4 . 400 0 200 Frequency 600 800 Histogram of x -2 0 2 x FD: 4 . 200 0 100 Frequency 300 400 Histogram of x -2 0 2 4 x Observo que a medida que generamos más valores los histogramas tienen hacer mas normales. . Se toma una muestra de 1000 bebés nacidos en cierto condado y los resultados han sido los siguientes: Puntuac 0 ión Nº de 1 bebés 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 2 4 25 35 198 367 216 131 18 a. Desviación estándar: 1. En promedio los recién nacidos tiene un puntaje de 7. ¿Cuáles son los cuartiles primero y tercero? 25% 75% 6 8 d. Halla la media de los puntajes de Apgar.781 . e.310982. ¿Qué proporción de puntajes es mayor que la media? La proporción de puntajes mayores que la media es 0. El puntaje de Apgar se usa para evaluar reflejos y respuestas de recién nacidos. El 50% de los recién nacidos tienen puntaje máximo de 7 y el otro 50% supera este puntaje. ¿Qué proporción de puntaje está dentro de una desviación típica de la media? La proporción de puntaje que está dentro de una desviación de la media es 0. b.310982 La variabilidad de los puntajes respecto al promedio es de 1. Halla la desviación típica de la muestra. A cada bebé un profesional de la medicina le asigna un puntaje y los valores posibles son enteros entre cero y diez. Halla la mediana muestral.138.365. c.4. 711. 772: Se pide: a.149. 599. 950. obtuvo (restando de nuevo 299000): 883. 774. 650. 816. MICHELSON: The decimal point is 2 digit(s) to the right of the | 6|5 7 | 46 8 | 558 9 | 0335888 10 | 07 0NEWCOMB: The decimal point is 2 digit(s) to the right of the | 5|8 6 | 018 7 | 17788 8 | 00228 9| 10 | 5 . 820. 980. 6. 980. 880. 760. 578. 930. En 1882 Newcomb. 781. 850. 740.. 682. para facilitar su manejo): 850. 1070. 611. 900. ¿Qué proporción de puntaje es mayor en una desviación típica que la media? La proporción de puntaje mayor en una desviación típica que la media es 0. Un diagrama de tallos y hojas para ambas distribuciones. en km/seg. 980. 778. 930.f. 1051. 796. 1000. 796. utilizando otro procedimiento. En 1879 Michelson obtuvo los siguientes valores para la velocidad de la luz en el aire (a los datos originales se les ha restado 299000. Las medias y las desviaciones típicas MECHELSON: Media: 896.9098 NEWCOMB: Media: 763. Y además las medias y desviaciones difieren.4692 c.b. ¿Qué conclusiones pueden extraerse? Que los métodos han obtenidos datos muy diferentes como observamos en los diagramas de tallos y hojas son muy diferentes.6667 Desviación estándar: 111.2 Desviación estándar: 119. .