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Simulando estimadores puntuales

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mucha teoria 😦
-Podrian hacer un curso de Esatadistica Descriptiva y Estadistica Iferencial en RStudio, con supuestos por favor, gracias

Buenas Compañeros dejo mi notebook de la clase: https://colab.research.google.com/drive/1s6HYGiIo1X8dVTJmEsxmhliGXYn46Oej?usp=sharing
😀👍🏼




# Distribucion normal

tamano_muestral <- 35
iteraciones <- 100

medias <- vector()
desv_est <- vector()

media_poblacional <- 3
desv_est_poblacional <- 5

for(i in seq_len(iteraciones)){
  muestra <- rnorm(tamano_muestral, media_poblacional, desv_est_poblacional)
  medias[i] <- mean(muestra)
  desv_est[i] <- sd(muestra)
}

plot(medias, desv_est)
points(media_poblacional, desv_est_poblacional, col = 2, cex = 3, pch = 20)


#regresion lineal

tamano_muestral <- 35
iteraciones <- 100

beta_0 <- 1
beta_1 <- 0.3

beta_0_estimado <- vector()
beta_1_estimado <- vector()

genera_y <- function(x, beta0, beta_1){
  beta_1 * x + beta_0 + rnorm(length(x), 0, 0.5)
}

for (i in seq_len(iteraciones)){
  X <- seq(-3, 3, length.out = tamano_muestral)
  Y <- genera_y(X, beta_0, beta_1)
  betas_estimados <- coef(lm(Y ~ X))
  beta_0_estimado[i] <- betas_estimados[1]
  beta_1_estimado[i] <- betas_estimados[2]
}

plot(beta_0_estimado, beta_1_estimado)
points(beta_0, beta_1, col = 2, cex = 3, pch = 20)


R es completamente nuevo para mi y me ha gustado bastante como hemos podido llevarlo en el curso. 😁
Les comparto mis variaciones de los estimadores puntuales.

Distribución Normal
tamano_muestral <- 3500
iteraciones <- 500
media_poblacional <- 10
desv_est_poblacional <- 2


Regresión Lineal
tamano_muestral <- 3500
iteraciones <- 300
beta_0 <- 1
beta_1 <- 0.4

Modelo de Regresión Lineal

Tamaño de Muestra = 35

Tamaño de Muestra = 350

Tamaño de Muestra = 3500

Tamaño de Muestra = 35000

Tamaño de Muestra = 350000

No he podido descargar R…