Universidad Cooperativa de ColombiaVillavicencio

Segundo Parcial Estadística Descriptiva

Profesor: Jorge Alejandro Obando Bastidas

1. El código redactado en R determinado para la siguiente estructura permite calcularPaisaje=read.table("DatosEjer5.4.txt",header=T)attach(Paisaje)f=table(Paisaje)X=c(6,7,8,9,10)X.f=X*fn=sum(f)Media=sum(X.f)/ncbind(X,f,X.f)Media

A. La media para datos agrupados en una tabla de frecuenciasB. La media para datos agrupados leídos directamente en RC. La Media para datos no agrupados en una tabla de frecuenciasD. La Media para datos no agrupados leídos directamente en R

Datos=c(9,10,8,7,7,9,9,9,8,10,7,8,7,9,9,10,7,7,6,6)> summary (Datos) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 6.0 7.0 8.0 8.1 9.0 10.0

2. (valor 1 punto) Dado los datos relacionados con la valoración del Paisaje del Coroncoro de Villavicencio, arroja un valor promedio de ? Y una mediana con un valor de? 9 10 8 7 7 9 9 9 8 10 7 87 9 9 10 7 7 6 6

1. 8.12. 7.23. 84. 7

> Datos=read.table("paisaje.txt",header=T)> attach(Datos)> f=table(Datos)> fDatos 6 7 8 9 10 2 6 3 5 3 > X=c(6,7,8,9,10)> X.f=X*f> n=sum(f)> Media=8.1> cbind(X,f,X.f) X f X.f 6 2 12 7 6 42 8 3 24 9 5 45 10 3 30

> var=sum(X.f)> var=sum(X.f)^2> Varianza=var/n> Varianza[1] 1232.053> De=sqrt(Varianza)> De[1] 35.10061> Cv=De/Media> Cv[1] 4.333408> Cv=De/Media*100> Cv[1] 433.3408

3. En el anterior ejercicio el cálculo del coeficiente de variación permite determinar que:

1. La media es un medida que no es significativa, 2. Los datos ofrecen valoraciones dispersas3. Los datos de la valoración rodean la media4. La media representa una valoración representativa

> Datos=read.table("paisaje.txt",header=T)> attach(Datos)> f=table(Datos)> fDatos 6 7 8 9 10 2 6 3 5 3 > X=c(6,7,8,9,10)> X.f=X*f> n=sum(f)> Media=8.1> cbind(X,f,X.f) X f X.f 6 2 12 7 6 42 8 3 24 9 5 45 10 3 30> var=sum(X.f)> var=sum(X.f)^2> Varianza=var/n> Varianza[1] 1232.053> De=sqrt(Varianza)> De[1] 35.10061> Cv=De/Media> Cv

[1] 4.333408> Cv=De/Media*100> Cv[1] 433.3408

4. El Boxplot de los datos de la valoración del paisaje del Coroncoro toma el siguiente aspecto.

a. b.

c. d.

5. Los cuartiles para las distribuciones corresponden a:

A. 6, 8, 9B. 6, 5, 7.25

C. 6, 8, 9.25D. 6, 7, 7.25

> Paisajes=c(6,6,7,7,7,7,7,7,8,8,8,9,9,9,9,9,9,10,10,10)> quantile(Paisajes,prob=seq(0,1,length=5),type=6) 0% 25% 50% 75% 100% 6 6 8 9 10

6. (Valor 1 punto) para los datos categóricos E S A S D I A S E D A I S E D A S A D I, se puede afirmar que:

A. El 20% de los estudiantes tiene notas de D y 5 de ellos están en AB. El 15% de ellos se valoraron con E, lo que corresponde 3 de ellosC. El 20% de ellos se valoraron con E, lo que corresponde 5 de ellosD. El 25% de ellos se valoraron con A, lo que corresponde 4 de ellos

> Notas=c(5,4,3,4,1,2,3,4,5,1,3,2,4,5,1,3,4,3,1,2 + ) > quantile(Paisajes,prob=seq(0,1,length=6),type=6) 0% 20% 40% 60% 80% 100% 6.0 7.0 7.4 9.0 9.0 10.0 > quantile(Paisajes,prob=seq(0,1,length=5),type=6) 0% 25% 50% 75% 100% 6 7 8 9 10

7. Para los datos Datos=c(5,6,7,4,6,3,5,7,6), la desviación media en R, tiene un valor de:A. 1B. 1.06C. 0.6D. 1.6

8. Para la codificación determinada para

Cv<-function(x=NA){

n=length(x)media=sum(x)/nv<-(sqrt(sum((x-media) ^2)/n))/mediareturn(v)}Datos= c(5,6,8,9,7,10,11,12,20,5,4,6,7,11)Cv(Datos)

1. Coeficiente de variación implicaría poca dispersión de los valores de X

2. Coeficiente de variación implicaría gran dispersión de los valores de X

3. No existen puntos outliers ya que la distribución no es dispersa4. Existen puntos Outlieres ya que la distribución es dispersa