App

.Rproj.user/9A1153C7/pcs/source-pane.pper

@@ -1,4 +1,4 @@
 {
-    "activeTab": 0,
+    "activeTab": 1,
     "activeTabSourceWindow0": 0
 }

.Rproj.user/9A1153C7/pcs/source-window.pper

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
     "sourceWindowGeometry": {
-        "w82hsabbadq8f": {
-            "ordinal": 4,
+        "wlgs0n0ezrjv8": {
+            "ordinal": 5,
             "x": 1920,
             "y": 37,
             "width": 1080,

.Rproj.user/9A1153C7/pcs/windowlayoutstate.pper

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
     "left": {
-        "splitterpos": 439,
+        "splitterpos": 440,
         "topwindowstate": "NORMAL",
         "panelheight": 944,
         "windowheight": 982

.Rproj.user/9A1153C7/sources/prop/B92398CD

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
     "source_window_id": "",
     "Source": "Source",
-    "cursorPosition": "5,0",
+    "cursorPosition": "126,74",
     "scrollLine": "0"
 }

.Rproj.user/9A1153C7/sources/prop/F6A8DCF6

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
-    "source_window_id": "w82hsabbadq8f",
+    "source_window_id": "",
     "Source": "Source",
-    "cursorPosition": "341,19",
-    "scrollLine": "297"
+    "cursorPosition": "0,14",
+    "scrollLine": "0"
 }

.Rproj.user/9A1153C7/sources/prop/INDEX

@@ -3,3 +3,4 @@
 ~%2FMEGA%2FProgramaci%C3%B3n%2FTrabajos%20en%20R%2FBookdown%2FCursos%20de%20Estad%C3%ADstica%2FApp%20Shiny%20de%20cursos%2FApp%20Estadistica%20II%2FApp%2Fui.R="4C7F59B4"
 ~%2FMEGA%2FProgramaci%C3%B3n%2FTrabajos%20en%20R%2FBookdown%2FCursos%20de%20Estad%C3%ADstica%2FApp%20Shiny%20de%20cursos%2FApp%20Estadistica%2FApp%2Fserver.R="F6A8DCF6"
 ~%2FMEGA%2FProgramaci%C3%B3n%2FTrabajos%20en%20R%2FBookdown%2FCursos%20de%20Estad%C3%ADstica%2FApp%20Shiny%20de%20cursos%2FApp%20Estadistica%2FApp%2Fui.R="B92398CD"
+~%2FMEGA%2FProgramaci%C3%B3n%2FTrabajos%20en%20R%2FBookdown%2FCursos%20de%20Estad%C3%ADstica%2FApp%20Shiny%20de%20cursos%2FApp%20Estadistica%2FREADME.md="7434C68C"

.Rproj.user/shared/notebooks/paths

@@ -1 +1,2 @@
-/home/daniel/MEGA/Programación/Trabajos en R/Bookdown/Cursos de Estadística/App Shiny de cursos/App Estadistica II/.Rbuildignore="D9492D28"
+/home/daniel/MEGA/Programación/Trabajos en R/Bookdown/Cursos de Estadística/App Shiny de cursos/App Estadistica/App/server.R="A028F835"
+/home/daniel/MEGA/Programación/Trabajos en R/Bookdown/Cursos de Estadística/App Shiny de cursos/App Estadistica/README.md="A87FC22D"

App/server.R

@@ -2,7 +2,6 @@ library(shiny)
 
 function(input, output, session) {
 
-
   ### Distribuciones muestrales
 
   observeEvent(input$distribucionDM1,{
@@ -392,6 +391,70 @@ function(input, output, session) {
       })
     }
   })
+
+  ### Pruebas de hipótesis
+
+  # Función para generar el gráfico del estadístico de prueba
+
+  # Función para generar el gráfico del IC
+  grafico_IC_PH = function(ic, mediaMuestra, varianza, mu0, tipoPH, nMuestra){
+
+    limites = mu0 + c(-1,1)*3*sqrt(varianza/nMuestra)
+
+    valores_x = seq(from = limites[1], to = limites[2], by = 0.01)
+    plot(x = valores_x, y = dnorm(x = valores_x, mean = mu0, sd = sqrt(varianza/nMuestra)),
+         main = "Distribución de la media", xlab = "Valores del promedio", ylab = "Densidad",
+         las = 1, xaxt = "n", type = "l", bty = "n")
+    axis(side = 1, at = round(c(limites[1], mu0, limites[2]), 3),
+         labels = round(c(limites[1], mu0, limites[2]), 3),
+         col.axis = "darkblue", cex.axis = 1.2)
+
+  }
+
+  valor_critico = function(confianza, tipo, mu0, varianza, nMuestra, mediaMuestra){
+    if(tipo == "two.sided") {
+      valor_critico = qnorm(1 - (1 - confianza)/2)
+    } else if(tipo == "less") {
+      valor_critico = qnorm(1 - confianza)
+    } else {
+      valor_critico = qnorm(confianza)
+    }
+
+    estadistico_prueba = (mediaMuestra - mu0)/(sqrt(varianza/nMuestra))
+
+    return(c(estadistico_prueba, valor_critico))
+  }
+
+
+  observeEvent(input$go_PH, {
+    confianza = input$confianzaPH/100
+    mu0 = input$mu0PH
+    mediaMuestra = input$mediaMuestraPH
+    tipoPH = switch(input$tipoPH, "Bilateral" = "two.sided", "Unilateral derecha" = "greater", "Unilateral izquierda" = "less")
+    extremos = switch(tipoPH, "two.sided" = 1:2, "less" = 2, "greater" = 1)
+    varianza = input$sigma2PH
+    nombre_media = "Una"
+    nMuestra = input$nPH
+
+    # Los argumentos data debe ser el promedio n veces para que calce con el cálculo del IC de la función "calculo_IC"
+    ic = calculo_IC(data1 = rep(mediaMuestra, nMuestra), tipo = tipoPH, varianzas_conocidas = TRUE, varianza = varianza,
+                    extremos = extremos, confianza = confianza, media = mediaMuestra, tamanos_muestrales = nMuestra)
+
+    valor_critico = valor_critico(confianza = confianza, tipo = tipoPH, mu0 = mu0, varianza = varianza,
+    nMuestra = nMuestra, mediaMuestra = mediaMuestra)
+
+    output$plot_ph = renderPlot({
+      plot(ic[1], ic[2])
+    }, height = 400)
+
+    output$plot_ic_ph = renderPlot({
+      grafico_IC_PH(ic = ic, media = mediaMuestra, varianza = varianza, mu0 = mu0, tipoPH = tipoPH, nMuestra = nMuestra)
+    }, height = 400)
+
+  })
+
+
+# End general function  
 }
 
 
@@ -402,3 +465,33 @@ function(input, output, session) {
 
 
 
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+

App/ui.R

@@ -17,13 +17,8 @@ panelLateral = dashboardSidebar(
       "Distribuciones muestrales", startExpanded = TRUE, tabName = "DM",
       menuSubItem("TCL", tabName = "DM1")
     ),
-    menuItem("IC: Intervalos de confianza", tabName = "IC")#,
-    # menuItem(
-    #   "Pruebas de Hipótesis", tabName = "PH", startExpanded = TRUE,
-    #   menuSubItem("Para una media", tabName = "PH1"),
-    #   menuSubItem("Para dos medias", tabName = "PH2"),
-    #   menuSubItem("Para varianzas", tabName = "PH3")
-    # ),
+    menuItem("IC: Intervalos de confianza", tabName = "IC"),
+    menuItem("Pruebas de Hipótesis", tabName = "PH")#,
     # menuItem(
     #   "Regresión Lineal", tabName = "RL", startExpanded = TRUE,
     #   menuSubItem("Simple", tabName = "RL1"),
@@ -117,12 +112,37 @@ cuerpo_IC = sidebarLayout(
   )
 )
 
+simulador3 = actionButton(inputId = "go_PH", label = "Simular")
+
+cuerpo_PH = sidebarLayout(
+  sidebarPanel(
+    width = 3,
+    radioButtons(inputId = "mediasPH", label = "Medias", choices = c("Una")),#, "Dos")),
+    radioButtons(inputId = "varianazasPH", label = "Varianzas", choices = c("Conocidas")),#, "Desconocidas")),
+    radioButtons(inputId = "tipoPH", label = "Tipo de prueba", choices = c("Bilateral", "Unilateral derecha", "Unilateral izquierda")),
+    sliderInput(inputId = "mu0PH", label = "Media bajo Hipótesis nula", min = -20, max = 20, value = 0, step = 0.1),
+    sliderInput(inputId = "sigma2PH", label = "Varianza poblacional", min = 1, max = 20, value = 6, step = 0.1),
+    sliderInput(inputId = "mediaMuestraPH", label = "Media muestral", min = -20, max = 20, value = 2, step = 0.1),
+    sliderInput(inputId = "nPH", label = "Tamaño muestral", min = 10, max = 200, value = 120, step = 10),
+    sliderInput(inputId = "confianzaPH", label = "% Confianza", min = 10, max = 99, value = 95, step = 1),
+    simulador3
+  ),
+  mainPanel(
+    width = 9,
+    fluidRow(
+      column(width = 6, plotOutput("plot_ph")),
+      column(width = 6, plotOutput("plot_ic_ph"))
+    )
+  )
+)
+
 # Asignando los cuerpos por filtro
 hoja_DM = tabItem(tabName = "DM1", fluidPage(cuerpo_DM1))
 hoja_IC = tabItem(tabName = "IC", fluidPage(cuerpo_IC))
+hoja_PH = tabItem(tabName = "PH", fluidPage(cuerpo_PH))
 
 cuerpo = dashboardBody(
-  tabItems(hoja_DM, hoja_IC)
+  tabItems(hoja_DM, hoja_IC, hoja_PH)
 )
 
 # Despliegue general

README.md

@@ -0,0 +1 @@
+# Aplicació web de conceptos básicos de Estadística