Hola amigos...necesito de tu apoyo: he hecho lo siguiente:
a<-function(n){
poblacion<- seq(50,90,length=1000)
muestra<-sample(poblacion,n,replace=T)
x=poblacion
et<-sd(poblacion)/sqrt(n)
yest=dnorm(x,mean(poblacion),et)
plot(x,yest, type="l",col = "gray", lwd=2)
abline(v=mean(poblacion),col="red",lwd=2,lty=2)
l<- mean(sample(poblacion, n,replace=T))
li<- l - qnorm(0.975)*et
ls<- l + qnorm(0.975)*et
c(li,ls)
lines(c(li,ls),dnorm(c(0,0),mean(poblacion),et), col="orange",lwd=2)
points(l,0,col="blue", lwd=1.999,bg="blue",cex=1)
}
par(mfrow=c(4,5),mai=c(0.2,0.2,0.2,0))
for(i in 1:20){a(20)}
lo que deseo es que la dispersión de mis gráficas varién de acuerdo al tamaño de la muestra...logro hacer ello, pero aca viene el inconveniente no puedo hacer que en el eje X el rango de valores oscile entre los valores mínimos y máximos de la muestra obtenida...que puedo hacer....
LES GARDESCO SY APOYO ANTICIPADAMENTE
las recomendaciones y sugerencias me lo envian al correo: jackmc_21@hotmail.com
Prueba este código, solo agregue un bucle, pero no he conseguido hacer funcionar a la funcion "line" y la función "point"
a<-function(n)
{
par(mfrow=c(4,5),mai=c(0.2,0.2,0.2,0))
for(i in 1:20)
{
poblacion<- seq(50,90,length=1000)
muestra<-sample(poblacion,n,replace=T)
print(muestra)
x=poblacion
et<-sd(poblacion)
yest=dnorm(x,mean(poblacion),et)
plot(x,yest, type="l",col = "gray", lwd=2)
abline(v=mean(poblacion),col="red",lwd=2,lty=2)
l<- mean(sample(poblacion, n,replace=T))
li<- l - qnorm(0.975)*et
ls<- l + qnorm(0.975)*et
c(li,ls)
lines(c(li,ls),dnorm(c(0,0),mean(poblacion),et), col="orange",lwd=2)
points(l,0,col="blue", lwd=1.999,bg="blue",cex=1)
}
}
a<-function(n)
{
par(mfrow=c(4,5),mai=c(0.2,0.2,0.2,0))
for(i in 1:20)
{
poblacion<- seq(50,90,length=1000)
muestra<-sample(poblacion,n,replace=T)
print(muestra)
x=poblacion
et<-sd(poblacion)
yest=dnorm(x,mean(poblacion),et)
plot(x,yest, type="l",col = "gray", lwd=2)
abline(v=mean(poblacion),col="red",lwd=2,lty=2)
l<- mean(sample(poblacion, n,replace=T))
li<- l - qnorm(0.975)*et
ls<- l + qnorm(0.975)*et
c(li,ls)
lines(c(li,ls),dnorm(c(0,0),mean(poblacion),et), col="orange",lwd=2)
points(l,0,col="blue", lwd=1.999,bg="blue",cex=1)
}
}