Estadística 2 PIA: Bootstrap

Universidad Autónoma de Nuevo León

Materia:

Estadística 2

PIA: Bootstrap

Alumno:

Matricula:

Profesor:

Resumen

Bootstrap es una excelente herramienta para crear interfaces de usuario limpias y totalmente adaptables a todo tipo de dispositivos y pantallas, sea cual sea su tamaño. Además, Bootstrap ofrece las herramientas necesarias para crear cualquier tipo de sitio web utilizando los estilos y elementos de sus librerías.

Introducción

En este documento pondremos en práctica el Bootstrap con los datos únicos que nos otorgo el maestro previamente en clase, utilizaremos nuestras habilidades de programador  para hacer un código en RStudios, y realizar lo pedido

Materiales:

Software de RStudios

Tema 1 BooPres

Datos Entregados por el profesor

Metodología

Razon de Momios

 [pic 1]

Datos de las muestras

[pic 2]

Codificación

teta = (174 / 7) / (58 / 10)

> SE = sqrt (1/ 98 + 1/ 83 + 1/34 + 1/34)

> LSup = log ( teta ) + qnorm (1 -0.05 /2)*SE

> LInf = log ( teta ) - qnorm (1 -0.05 /2)*SE

>

> cat("\nIntervalos con logaritmos:\n")

Intervalos con logaritmos:

> exp ( LInf )

[1] 2.452752

> exp ( LSup )

[1] 7.488464

>

> cat("\n\nIntervalos con bootstrap:\n")

Intervalos con bootstrap:

> n1 = 34 + 98 # tama ˜no muestra 1

> s1 = 98 # numero de exitos

> n2 = 34 + 83 # tama ˜no muestra 2

> s2 = 83 # numero de exitos

>

> p1pre = c( rep (1 , s1 ), rep (0 , n1 - s1 ))

> p2pre = c( rep (1 , s2 ), rep (0 , n2 - s2 ))

>

> p1 = sample ( p1pre , n1 ) # muestra 1

> p2 = sample ( p2pre ,n2 ) # muestra 2

>

> n.bs = 50000 # tomo n.bs muestras bootstrap

> # reservo dos vectores de ceros

> bs1 = rep (0 , n.bs )

> bs2 = rep (0 , n.bs )

>

> for (i in 1: n.bs ) {

+     # proporcion de exitos en muestras bootstrap 1 y 2

+     sample1 = sample (p1 , n1 , replace = TRUE )

+     sample2 = sample (p2 , n2 , replace = TRUE )

+     bs1 [i] = (sum(sample1==1)) / (sum(sample1==0))

+     bs2 [i] = (sum(sample2==1)) / (sum(sample2==0))

+ }

>

> # replicas de la estimacion bootstrap del ratio

> ratio = bs1/ bs2

> # histograma de las estimaciones del ratio

> lattice :: histogram ( ratio,breaks=50, main="With breaks=20",col="green" )

>

> ratio = sort(ratio)

> alfa = 0.025

> pos =  round(length(ratio)*alfa)

> print(ratio[pos])

[1] 0.6721968

> print(ratio[length(ratio)-pos])

[1] 2.08125

Resultados

[pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

Conclusión

Como conclusión podemos mencionar, que aunque es un modelo/estructura que se aplica principalmente en Europa, es un modelo fácil de llevar y aplicar en el desarrollo de software, a través del modelo de procesos con el que cuenta BOOTSTRAP.

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