estadística descriptiva

Contenido Introduccion y Test inicial Estadstica Descriptiva Analisis de Varianza

R: Modulo II

Sociedad Ecuadoriana de EstadsticaSEE

Vctor Morales Onate

25/02/2015-10/03/2015

VMO

R: Modulo II


Introduccion y Test inicial

Estadstica Descriptiva

Analisis de Varianza

VMO

R: Modulo II


Estimador

Los datos siguientes provienen de una muestra aleatoria simple:

I 5 8 10 7 10 14

I Cual es la estimacion puntal de la media poblacional?

Como respuestas a una pregunta de una encuesta a 150 individuosde una muestra se obtuvieron 75 SI, 55 NO, y 20 individuos nodieron su opinion.

I Cual es la estimacion puntual de la proporcion que respondeSI?

I Cual es la estimacion puntual de la proporcion que respondeNO?

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Estimadores basicos

A continuacion se vera las funciones basicas estadsticas como:

I Media

I Varianza

I Desviacion Estandar

I Correlacion

Todas estas funciones y su interpretacion se analizaran a partir delarchivo table2 8.csv

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Exploracion grafica

Al parecer los datos no provienen de una distribucion normal. Real-izamos un test:

library(car)

scatterplot(TOTALEXP, FOODEXP, smooth=F,

main="Relacion entre el gasto total y gasto en comida",

xlab="Gasto total", ylab="Gasto en comida",grid=F)

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Normalizacion

Que ganamos con los datos normalizados?

mean(normtot)

sd(normtot)

var(TOTALEXP,FOODEXP) #varianza

cor(TOTALEXP,FOODEXP) #correlacion

var(normt1,normf1) #varianza

cor(normt1,normf1) #correlacion

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Normalizacion

Veamos los datos graficamente:

plot(normtot, normfood,

main=

"Relacion entre el gasto total

y gasto en comida (estandarizadas)",

xlab="Gasto total", ylab="Gasto en comida")

abline(v=0)

abline(h=0)

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Interpretacion

I Cuadrante 1: gasto total y en comida en comida mayor que elpromedio

I Cuadrante 2: gasto total inferior al promedio, pero gastanmas que el promedio en comida

I Cuadrante 3: tienen menos gasto total que el promedio y elgasto en comida es menor al promedio

I Cuadrante 4: tiene un gasto total mayor el promedio pero sugasto en comida es menor al promedio

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Contraste de medias

Abrimos la base de datos InsectSprays

str(InsectSprays)

names(InsectSprays)

summary(InsectSprays)

library(ggplot2)

qqnorm(InsectSprays$count)

tapply(InsectSprays$count,InsectSprays$spray,qqnorm)

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Contraste de medias

Al parecer los datos no provienen de una distribucion normal. Real-izamos un test:

shapiro.test(InsectSprays$count) # Ho: Pob Normal

tapply(ChickWeight$weight,ChickWeight$Diet,shapiro.test)

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Contraste de medias

La va alternativa es hacer un test no parametrico

boxplot(count ~ spray,data = InsectSprays, col = rainbow(6))

tapply(ChickWeight$weight,ChickWeight$Diet,mean)

kruskal.test(count ~ spray, data = InsectSprays) # Ho: Pob identicas

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Si hubiera sido de distribucion normal, pudimos haber usado elanalisis de varianza:

aov.spray1



Que sucede dentro de los grupos?

TukeyHSD(aov.spray1,"spray")

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