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# ingesta pre y post menstruacion
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pre<-scan(text = '
5260 5470 5640 6180 6390 6515 6805 7515 7515 8230 8770')

post<-scan(text = '
3910 4220 3885 5160 5645 4680 5265 5975 6790 6900 7335')

dife<-pre-post
par(mfrow=c(1,3))
hist(pre,probability=T)
hist(post,probability=T)
hist(dife,probability=T) #cual o cuales de los graficos hay que mirar?
qqnorm(pre)
qqnorm(post)
qqnorm(dife)
shapiro.test(pre)
shapiro.test(post)
shapiro.test(dife) #cual de estos pvalores importa?
t.test(pre,post,alternative="two.sided",paired=T) #o habria que hacer un test no parametrico?

par(mfrow=c(1,1))

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# precios en ciudad gotica
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precios<-scan(text = '
21.92  25.75  28.41  33.00  45.00  49.79  51.47  53.55  62.91  63.90  75.01  96.99 
              102.52 124.33 129.44 135.76 143.42 144.93 156.99 159.99')

hist(precios,probability = T)
qqnorm(precios)
shapiro.test(precios)
wilcox.test(precios,mu=120,alternative ="two.sided")
#calculemos a mano el estad?stico
precios-120
precios-120>0
abs(precios-120)
rank(abs(precios-120)) #rangos del valor absoluto de los D_i

# el valor del estadistico del test  de mann whitney wilcoxon para una muestra
sum(rank(abs(precios-120))[ precios-120>0]) 
library(BSDA)
SIGN.test(precios,md = 120)
t.test(precios,mu=120)  #puede usar este test?

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# zapatos
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A<-scan(text = '
8.14 22.84  6.17 11.88 22.93 14.79 42.84 31.72  7.42  9.52  5.32  3.92')

B<-scan(text = '
18.05 21.79 10.16 23.23 33.39 13.35 37.09 42.05 12.50 16.31 15.43 18.52')
 
boxplot(A,B,A-B,names=c("A","B","A-B"))
par(mfrow=c(2,2))
qqnorm(A)
qqnorm(B)
qqnorm(A-B)
par(mfrow=c(1,1))
shapiro.test(A-B)
t.test(A-B)

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# respiracion del suelo
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claro<-scan(text = '
22   29   13   16   15   18   14   6')

denso<-scan(text = '
17   20   170   315   22   190   64')

par(mfrow=c(2,2))  #dividimos la pantalla gr?fica en dos
hist(claro,probability=T)
hist(denso,probability=T)

qqnorm(claro)
qqnorm(denso)
par(mfrow=c(1,1)) #restauramos la pantalla grafica a su forma habitual
shapiro.test(claro)
shapiro.test(denso)
wilcox.test(denso, claro)

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# datos generados
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datos<-rexp(50,rate=1/4)
par(mfrow=c(2,2)) 
hist(datos,probability=T)
qqnorm(datos)
boxplot(datos)
par(mfrow=c(1,1))
shapiro.test(datos)
#cual test se puede usar? Dan conclusiones parecidas?
t.test(datos,mu=4)
SIGN.test(datos,md=4)
wilcox.test(datos,mu=4)


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# ingesta
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ingesta<-scan(text = '
5260  	5470		5640		6180		6390		6515		6805		7515		7515		8230		8770')

mean(ingesta)
sd(ingesta)
t.test(ingesta,mu=7752)
t.test(ingesta,mu=7752,conf.level = 0.90)
t.test(ingesta,mu=7752,conf.level = 0.99)