Taller Estadistica

1. (valor 0,3) Escribir el enunciado del ejercicio que va a desarrollar donde especifique la variable dependiente “y” y la variable independiente “x”. Además, definir las unidades de medidas de cada una de las variables. 

El gobierno de Colombia desea determinar si hay relación lineal entre el número de casos del Covid 19 (por persona) y el porcentaje de muertes (porcentaje). Los datos que representan los casos (X) y el porcentaje de muertes (Y) fueron tomados de una muestra dentro del mes de Abril 2020. El gobierno considera importante este estudio debido a que tendrían una mejor idea de que tan fatal es el Covid 19.

2. (valor 0,2) Escribir la fuente donde obtuvo los datos con los que va a trabajar (colocar dirección página web, nombre y foto si es de un libro) 

https://es.wikipedia.org/wiki/Pandemia_de_COVID-19_en_Colombia

3. (valor 0,4) Mostrar la salida de las estadísticas descriptivas (summary). Interpretar 

[pic 1]

El valor más pequeño de la variable número de casos es de 1065 mientras que el valor más pequeño en la variable porcentaje de muertes es de 1.600. Además, el promedio de la variable número de casos es de 3390 mientras que la del color aparente es de 3,743.

4. (valor 0,6) Usando la función “par(mfrow=c(1,2))” mostrar los diagramas de cajas y bigotes al mismo tiempo de las dos variables de estudio (debe tener título, nombre eje y, color). Interpretar cada uno de los diagramas. 

[pic 2]

En el diagrama de cajas y bigotes  casos de covid se puede evidenciar que hay una mayor agrupación en la parte de abajo de la caja debido a que es más angosta que la parte superior, lo que significa que hay mas asimetría entre los resultados que están por debajo de la media.  

En el diagrama de cajas y bigotes del porcentaje de muertes se puede evidenciar que hay una mayor agrupación en la parte de arriba de la caja debido a que es más angosta que la parte de abajo, lo que significa que hay mas asimetría entre los resultados que están por encima de la media.  

5. (valor 0,6) Usando la función “par(mfrow=c(1,2))” mostrar los histogramas al mismo tiempo de las dos variables de estudio (debe tener título, nombre eje y, color). Interpretar cada uno de los histogramas. 

[pic 3]

En el histograma casos de covid se puede evidenciar que hay una mayor agrupación en la parte derecha del diagrama.

En el histograma de % de muertes se puede evidenciar que hay una mayor agrupación en la parte derecha del diagrama.

6. (valor 0,2) Usando la función “par(mfrow=c(1,2))” mostrar las densidades al mismo tiempo de las dos variables de estudio (debe tener título, color). 

[pic 4]

7. (valor 0,2) Usando la función “par(mfrow=c(1,2))” mostrar los histogramas y las densidades al mismo tiempo de las dos variables de estudio 

[pic 5]

8. (valor 0,4) El diagrama de dispersión (debe llevar título, los puntos en el diagrama debe llevar un color diferente al negro). Interpretar 

[pic 6]

Según el diagrama de dispersión, existe una relación directa entre las variables número de casos y porcentaje de muertes.

9. (valor 0,2) Escriba el modelo de regresión lineal estimado 

[pic 7]

Porcentaje de muertes= 1.9177143 + 0.0005385*número de casos

10. (valor 0,2) Interpretar 𝛽̂ 1

Al aumentar el número de casos en una persona, se espera que en promedio el porcentaje de muertes aumente en 0.0005385 por ciento.

11. (valor 0,5) Utilizar el “summary(modelo)” para que señale e Intérprete: 

[pic 8]

a) 𝛽̂ 0 𝑦 𝛽̂ 1: Bo= 1.918 , B1= 0.0005385

b) Escribir la hipótesis para probar la significancia 

[pic 9]

c) Error estándar de 𝛽̂ 1 = 0.00006634

d) Escribir el Tp y el Fp. Además ¿Se rechaza Ho? Justificar y escribir conclusión 

Tp= 8.117        t(0.975, 28)= 2.048              Fp= 65.89 

[pic 10]

              t= -2.048                        t= 2.048        Tp

e) Escribir el coeficiente de determinación. Interpretar 

0.7018

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