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Datos del alumno Fecha Nombres: Richard Leonardo 25 /8/ Apellidos: Delgado Paredes
Desarrollo de la Actividad
Delgado_Richard_ CBCEESTAJUS_U3_ T
ESTADISTICA UNIDAD 3: TAREA 1
1. Una persona se sometió a una prueba para detectar una pandemia generalizada. El médico hizo un diagnóstico clínico de que la persona no tiene esta enfermedad. Más tarde, cuando se realizó un análisis de sangre, salió positivo. ¿Cuál de los siguientes errores ha cometido el médico? a) Error tipo 0 b) Error tipo c) Error tipo 1 d) No se cometió error
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2. Supongamos que está probando la eficacia de los programas de aprendizaje electrónico para mejorar la puntuación de los estudiantes. La puntuación media de los estudiantes se mide antes y después de la introducción de los programas de e- learning. Después de comparar las medias mediante una prueba de hipótesis, se obtiene un valor de p de 0, 02. Esto significa que: a) La probabilidad de la hipótesis nula es 2 % 3. En el archivo ventasprepost.csv se encuentran almacenadas las ventas promedio diaria de un mes de 100 negocios de dos sectores de la ciudad previo a la declaración de la emergencia sanitaria y las ventas promedio diarias de un mes posterior a la declaración del semáforo amarillo. Contestar las siguientes preguntas: a) ¿El promedio de las ventas pre emergencia sanitaria es igual a 2000 dólares? b) ¿El promedio de las ventas del SECTOR1 es mayor al promedio de las ventas del SECTOR2 previo a la emergencia sanitaria? c) ¿El promedio de las ventas post emergencia sanitaria es menor a 2000 dólares? d) ¿El promedio de las ventas del SECTOR1 es igual al promedio de las ventas del SECTOR2 posterior a la emergencia sanitaria? e) En general, ¿el promedio de las ventas pre emergencia sanitaria es mayor al promedio de las ventas post emergencia sanitaria?
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4. En el archivo PESOS.csv se encuentran almacenados los pesos promedios de un grupo
de hombres y mujeres previo y posterior a un tratamiento de reducción de peso que incluye ejercicios, una guía de nutrición y un medicamento inhibidor del apetito. a) ¿El promedio de los pesos de las mujeres previo al tratamiento es igual a 70 kg? b) ¿El promedio de los pesos de las mujeres previo al tratamiento es igual al promedio de los pesos de los hombres previo al tratamiento? c) ¿El promedio de los pesos de los hombres previo al tratamiento es menor a 80 kg.? d) ¿El promedio de los pesos de las mujeres posterior al tratamiento es menor al promedio de los pesos de los hombres posterior al tratamiento? e) En general, ¿el promedio de los pesos previo al tratamiento es mayor al promedio de los pesos posterior al tratamiento?
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6. El conjunto PimaIndianaDiabetes2 es un conjunto de datos de 9 medidas fisiológicas, como glucosa, ´índice de masa y presión arterial de 768 mujeres de la tribu Pima ubicada en el sur de Arizona. Los datos se encuentran en el paquete mlbench, para cargarlos puede utilizar el código: library(mlbench) data (PimaIndiansDiabetes2) a) Pruebe si la diferencia de medias de las variables insulin y mass es mayor que cero con un nivel de significancia de 0,05. b) Realice una prueba de hipótesis para decidir qué varianza, para las variables mass y tríceps, es menor. Sugerencia: pruebe si el cociente entre las varianzas es menor que 1.
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7. Un gimnasio ofrece un programa de acondicionamiento físico y pérdida de peso, según los administradores del gimnasio este programa dará como resultado una pérdida de peso mínima de 3 kg después de 30 días. Para verificar esta afirmación se estudiaron 16 clientes que se sumaron a este programa. Se compararon sus pesos antes y después de someterse a este programa. a) Con los datos mostrados en la tabla construya un data frame llamado programa Cuadro 1: Pesos antes y después del programa programa <- data.frame( cliente = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16), antes = c(56, 95, 78, 67, 59, 81, 60, 56, 70, 78, 84, 71, 90, 101, 54, 60), después = c(52, 91, 77, 65, 54, 78, 54, 55, 65, 76, 82, 66, 88, 94, 53, 55) t.test(programa$después - programa$antes, alternative = "greater", mu = 3) b) Realice la prueba adecuada para probar la hipótesis de que hay una pérdida de peso de por lo menos 3 kg. (suponiendo que los pesos de la población se distribuyen normalmente). Two Sample t-test data: programa$después
- programa$antes t = 6.0868, df = 15, p- value = 0. cliente antes después 1 56 52 2 95 91 3 78 77 4 67 65 5 59 54 6 81 78 7 60 54 8 56 55 9 70 65 10 78 76 11 84 82 12 71 66 13 90 88 14 101 94 15 54 53 16 60 55
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