Compendio uno

COMPENDIO UNO

JENNIFER XIMENA SANCHEZ BARRIOSWALVIN JHOVANNY CAICEDO GARCIA

LIC. JORGE OBANDO

UNIVERSIDAD COOPERATIVA DE COLOMBIAVILLAVICENCIO – METACONTADURIA PÚBLICA

ESTADISTICA DESCRIPTIVAGRUPO 502

2015-1

CONTADURIA PUBLICAESTADISTICA DESCRIPTIVA

GRUPO 502

EJERCICIOS PARA PRACTICAR R

1.

Problema Solución en R

B 4+B5B6

; Donde B4= 8; B5=10;

B6=-3

> B4=8

> B5=10

> B6=-3

> (B4+B5)/B6

[1] -6

2.


5√ (B3+B2 )5

LOG (B2+B4 )Donde B2 = 10 B3= 2; B4 = 6

> B2=10

> B3=2

> B4=6

> (((B3+B2)^5)/(log(B2+B4)))^1/5

[1] 17949.43

EJERCICIOS PARA PRACTICAR EN R


GRUPO 502

1. Se tiene una población de 1500 estudiantes en un colegio. Se plantea el

problema de desnutrición en los primeros grados (De primero a Quinto) en donde

existes 500 estudiantes. La población vulnerada es fácil de entrevistar y los

padres están en disposición de brindar mucha información. Calcule en R el

tamaño de la muestra sobre la que se hará el estudio sabiendo que el margen de

error es del 1% mediante la fórmula: n= N

1+Nε2


n= N

1+Nε2Donde N=1500 E=0.01 ; n=(N)/(1+N*(E)^2)

> N=1500

> E=0.01

> n=(N)/(1+N*(E)^2)

> n

[1] 1304.348

2. desarrollar el polinomio

A1+A2A3

− 3A4+A5


A1+A2A3

− 3A4+A5

Donde A1=5,

A2=-2

A3=5, A4=8, A5=7

> A1=5

> A2=-2

> A3=5

> A4=8

> A5=7

> (A1+A2)/ (A3)-(3)/ (A4+A5)

[1] 0.4


GRUPO 502

GRAFICANDO FUNCIONES REALES EN R

y=3 X2−5∗X+16

Curve(x^2-5*x+16,-5,10)

Comandos en R Resultado Grafico

curve(x^2-5*x+16,

-5, 10)


GRUPO 502

y= x2

x2+1

Curve ((x^2)/(x^2+1),-10,10)


Curve

((x^2)/(x^2+1),-

10,10)


GRUPO 502

y=ln( x2

x2+1 )curve(log(x^2/(x^2+1)), -10,10)


curve(log(x^2/(x^2+1)), -10,10)


GRUPO 502

y=2x4−5 x3+3

Curve ((x^4-5*x^3+3),-10,12)


Curve ((x^4-5*x^3+3),-10,12)


GRUPO 502

EJERCICIOS DE APLICACION

Ejercicio 1

En las aulas del colegio ha brotado un virus. La alcaldía en compañía con

el hospital de la región ha levantado un estudio para evitar que el virus

se expanda en toda la comunidad. La droga que ataca el virus requiere

de una dosis que está sujeta a un peso. Con el objetivo de obtener un

peso promedio y brindar la dosis adecuada a todos los estudiantes se ha

tomado una muestra de 20 estudiantes y se obtuvieron los siguientes

resultados.

30,3 32,1 50,2 52,3 34,2 36,4 54,2 56,3 38,1 40,2

58,2 60,4 42,3 43,3 62,5 64,1 45,2 46,3 65,2 67,3

Determine para el problema una tabla de frecuencia para datos

agrupados y realice interpretación de algunos resultados, de la misma

manera llévelos a un archivo txt y cárguelos en el programa R.


GRUPO 502

Comandos en R Resultado

Construimos la tabla de frecuencias absolutas

>Resultados=read.table("pesos.txt",header=T)

> attach(Resultados)

> Resultados

> f=table(Resultados)

> f

Resultados

30,3 32,1 34,2 36,4 38,1 40,2

1 1 1 1 1 1

42,3 43,3 45,2 46,3 50,2 52,3 54,2

1 1 1 1 1 1 1

56,3 58,2 60,4 62,5 64,1 65,2 67,3

1 1 1 1 1 1 1

Ahora se ordena los datos

Resultados

30,3 32,1 34,2 36,4 38,1 40,2

1 1 1 1 1 1

42,3 43,3 45,2 46,3 50,2 52,3 54,2

1 1 1 1 1 1 1

56,3 58,2 60,4 62,5 64,1 65,2 67,3

1 1 1 1 1 1 1

Suma de frecuencias absolutas

n=sum(f)

n

[1] 20


GRUPO 502

Frecuencias relativas

h=(f/n)

h

Resultados

30,3 32,1 34,2 36,4 38,1 40,2 42,3

0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05

43,3 45,2 46,3 50,2 52,3 54,2 56,3

0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05

58,2 60,4 62,5 64,1 65,2 67,3

0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05

Frecuencias Absolutas Acumuladas

F=cumsum(f)

F

30,3 32,1 34,2 36,4 38,1 40,2 42,3

1 2 3 4 5 6 7

43,3 45,2 46,3 50,2 52,3 54,2 56,3

8 9 10 11 12 13 14

58,2 60,4 62,5 64,1 65,2 67,3

15 16 17 18 19 20

Frecuencias Relativas Acumuladas

H=cumsum(h)

H

30,3 32,1 34,2 36,4 38,1 40,2

0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

42,3 43,3 45,2 46,3 50,2 52,3

0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60

54,2 56,3 58,2 60,4 62,5 64,1 65,2

0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

67,3

1.00

f h F H

30,3 1 0.05 1 0.05

32,1 1 0.05 2 0.10


GRUPO 502

Tabla de frecuencias

cbind(f,h,F,H)

34,2 1 0.05 3 0.15

36,4 1 0.05 4 0.20

38,1 1 0.05 5 0.25

40,2 1 0.05 6 0.30

42,3 1 0.05 7 0.35

43,3 1 0.05 8 0.40

45,2 1 0.05 9 0.45

46,3 1 0.05 10 0.50

50,2 1 0.05 11 0.55

52,3 1 0.05 12 0.60

54,2 1 0.05 13 0.65

56,3 1 0.05 14 0.70

58,2 1 0.05 15 0.75

60,4 1 0.05 16 0.80

62,5 1 0.05 17 0.85

64,1 1 0.05 18 0.90

65,2 1 0.05 19 0.95

67,3 1 0.05 20 1.00

Ejercicio 2


GRUPO 502

Los siguientes datos representan 50 (en miles de pesos) salarios de los

empleados de la secretaria de educación. Para tal distribución de datos

realizar la tabla de intervalos de clase.

50 300 178 320 350 280 145 220 145 220

200 400 392 235 289 400 230 400 220 256

100 400 270 187 400 175 400 189 100 187

120 180 125 248 400 300 178 256 400 200

150 230 280 300 220 276 235 400 386 400

De la misma manera llévelos a un archivo txt y cárguelos en el programa R


Construimos la tabla de frecuencias absolutas Datos2


GRUPO 502

> Datos2=read.table("salarios.txt",header=T)

> attach(Datos2)

> Datos2

> f=table(Datos2)

> f

50 100 120 125 145 150 175 178 180 1 2 1 1 2 1 1 2 1

187 189 200 220 230 235 248 256 270

2 1 2 4 2 2 1 2 1

276 280 289 300 320 350 386 392 400

1 2 1 3 1 1 1 1 10


Datos2

50 100 120 125 145 150 175 178 180 1 2 1 1 2 1 1 2 1

187 189 200 220 230 235 248 256 270

2 1 2 4 2 2 1 2 1

276 280 289 300 320 350 386 392 400

1 2 1 3 1 1 1 1 10


> n=sum(f)

> n

[1] 50

Datos2

50 100 120 125 145 150 175

0.02 0.04 0.02 0.02 0.04 0.02 0.02

178 180 187 189 200 220 230

0.04 0.02 0.04 0.02 0.04 0.08 0.04


GRUPO 502


> h=f/n

> h

235 248 256 270 276 280 289

0.04 0.02 0.04 0.02 0.02 0.04 0.02

300 320 350 386 392 400

0.06 0.02 0.02 0.02 0.02 0.20


F=cumsum(f)

F

50 100 120 125 145 150 175 178 180

1 3 4 5 7 8 9 11 12

187 189 200 220 230 235 248 256 270

14 15 17 21 23 25 26 28 29

276 280 289 300 320 350 386 392 400

30 32 33 36 37 38 39 40 50


H=cumsum(h)

H

50 100 120 125 145 150 175

0.02 0.06 0.08 0.10 0.14 0.16 0.18

178 180 187 189 200 220 230

0.22 0.24 0.28 0.30 0.34 0.42 0.46

235 248 256 270 276 280 289

0.50 0.52 0.56 0.58 0.60 0.64 0.66

300 320 350 386 392 400

0.72 0.74 0.76 0.78 0.80 1.00

f h F H

50 1 0.02 1 0.02

100 2 0.04 3 0.06

120 1 0.02 4 0.08

125 1 0.02 5 0.10

145 2 0.04 7 0.14


GRUPO 502


cbind(f,h,F,H)

150 1 0.02 8 0.16

175 1 0.02 9 0.18

178 2 0.04 11 0.22

180 1 0.02 12 0.24

187 2 0.04 14 0.28

189 1 0.02 15 0.30

200 2 0.04 17 0.34

220 4 0.08 21 0.42

230 2 0.04 23 0.46

235 2 0.04 25 0.50

248 1 0.02 26 0.52

256 2 0.04 28 0.56

270 1 0.02 29 0.58

276 1 0.02 30 0.60

280 2 0.04 32 0.64

289 1 0.02 33 0.66

300 3 0.06 36 0.72

320 1 0.02 37 0.74

350 1 0.02 38 0.76

386 1 0.02 39 0.78

392 1 0.02 40 0.80

400 10 0.20 50 1.00

Ejercicio 3

Complete el siguiente cuadro

Intervalos

de Clases

Intervalos con

limites reales

F F h H


GRUPO 502

20 _ 24

_56

325341232

Total

Cuando el cuadro este completo realice cargue la tabla desde un archivo Excel.

Ejercicio 4

Un corto circuito daño dos monitores de la sala de sistemas del colegio, se

consultó en 30 almacenes de la ciudad el precio de monitores para

computador y se obtuvo los siguientes resultados en miles de pesos.

100 101 120 115 130 150 112 145 138 121

126 115 140 137 143 118 147 149 150 115

100 127 135 149 146 137 122 118 135 129

Elabore una distribución de frecuencias, para datos agrupados, indicando los

valores de los límites reales. De la misma manera llévelos a un archivo txt y

cárguelos en el programa R.


Construimos la tabla de frecuencias absolutas

> Precios=read.table("monitores.txt",header=T)Precios

100 101 112 115 118 120 121 122 126


GRUPO 502

> attach(Precios)

> Precios

> f=table(Precios)

> f

2 1 1 3 2 1 1 1 1

127 129 130 135 137 138 140 143 145

1 1 1 2 2 1 1 1 1

146 147 149 150

1 1 2 2


Precios

100 101 112 115 118 120 121 122 126

2 1 1 3 2 1 1 1 1

127 129 130 135 137 138 140 143 145

1 1 1 2 2 1 1 1 1

146 147 149 150

1 1 2 2


> n=sum(f)

> n

[1] 30


> h=f/n

> h

Precios

100 101 112

0.06666667 0.03333333 0.03333333

115 118 120

0.10000000 0.06666667 0.03333333

121 122 126

0.03333333 0.03333333 0.03333333

127 129 130


GRUPO 502

0.03333333 0.03333333 0.03333333

135 137 138

0.06666667 0.06666667 0.03333333

140 143 145

0.03333333 0.03333333 0.03333333

146 147 149

0.03333333 0.03333333 0.06666667

150

0.06666667


F=cumsum(f)

F

100 101 112 115 118 120 121 122 126

2 3 4 7 9 10 11 12 13

127 129 130 135 137 138 140 143 145

14 15 16 18 20 21 22 23 24

146 147 149 150

25 26 28 30


H=cumsum(h)

H

100 101 112

0.06666667 0.10000000 0.13333333

115 118 120

0.23333333 0.30000000 0.33333333

121 122 126

0.36666667 0.40000000 0.43333333

127 129 130

0.46666667 0.50000000 0.53333333

135 137 138


GRUPO 502

0.60000000 0.66666667 0.70000000

140 143 145

0.73333333 0.76666667 0.80000000

146 147 149

0.83333333 0.86666667 0.93333333

150

1.00000000


cbind(f,h,F,H)

f h F H

100 2 0.06666667 2 0.06666667

101 1 0.03333333 3 0.10000000

112 1 0.03333333 4 0.13333333

115 3 0.10000000 7 0.23333333

118 2 0.06666667 9 0.30000000

120 1 0.03333333 10 0.33333333

121 1 0.03333333 11 0.36666667

122 1 0.03333333 12 0.40000000

126 1 0.03333333 13 0.43333333

127 1 0.03333333 14 0.46666667

129 1 0.03333333 15 0.50000000

130 1 0.03333333 16 0.53333333

135 2 0.06666667 18 0.60000000

137 2 0.06666667 20 0.66666667

138 1 0.03333333 21 0.70000000

140 1 0.03333333 22 0.73333333

143 1 0.03333333 23 0.76666667

145 1 0.03333333 24 0.80000000


GRUPO 502

146 1 0.03333333 25 0.83333333

147 1 0.03333333 26 0.86666667

149 2 0.06666667 28 0.93333333

150 2 0.06666667 30 1.00000000

Compendio uno

Law

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