PROBLEMA 01: Estimаción de prоpоrciоnes — Tipo de Egreso 1.1.- Estime lа proporción muestrаl de pacientes cuyo egreso es "Fallecido" (CONDICION_EGRESO == 'Fallecido').1.2.- Construya un intervalo de confianza al 99% para la proporción de pacientes fallecidos.1.3.- Interprete el intervalo obtenido y explique qué condiciones deben cumplirse para que sea válido. PROBLEMA 02: Análisis de la variable continua — Peso al Ingreso 2.1.- Calcule la media y la desviación estándar muestral del peso, considerando solo los pacientes con CONDICION_EGRESO == ‘Vivo’ y con pesos no nulos.2.2.- Suponiendo que el peso sigue una distribución normal, calcule la probabilidad de que un paciente tenga: - Peso menor a 55 kg. - Peso entre 65 kg y 80 kg. - Peso mayor a 100 kg.2.3.- Represente gráficamente la distribución normal obtenida usando los parámetros estimados. ¿Qué tan bien se ajusta este modelo a la distribución real? Justifique considerando forma, simetría y dispersión. PROBLEMA 03: Modelado Binomial — Diagnóstico Principal Se sabe que en la base de datos, aproximadamente un 50% de los pacientes fue diagnosticado con el cod J128, el cual corresponde a “Neumonia debida a otros virus". - Suponga que se toma una muestra aleatoria de 25 pacientes. Modele la variable aleatoria X ~ Bin(n=25, p=0.5).- Calcule: 3.1. - La probabilidad de que exactamente 18 de los 25 pacientes hayan sido diagnosticados con neumonía. 3.2.- La probabilidad de que al menos 20 hayan sido diagnosticados con neumonía. 3.3. - La probabilidad de que entre 15 y 20 (inclusive) hayan sido diagnosticados con neumonía. 3.4. - Grafique la función de masa de probabilidad (pmf) de X ~ Bin(25, 0.5) e interprete el comportamiento de esta variable aleatoria. ¿Es simétrica? ¿Cuál es el valor más probable (moda)?
With the infоrmаtiоn tо the аbove, is this person hаving a primary or secondary response? Describe TWO ways that you can tell: