3.3 Simulacion estadistica del Coeficiente de variacion de Pearson del Ejercicio 1.3

 x1 <- c(rep(10,5),rep(25,5),rep(35,6),rep(45,10),rep(55,38) 
,rep(65,30) ,rep(75,20),rep(85,4),rep(95,2));
 
cvp <- function(x) {

 ni<- table(x);

n<-sum(ni);
 

m1<- mean(x);
s1 <-sd(x)*sqrt((n-1)/n);
cv<- s1/abs(m1);
cv
  }

cvp(x1)

[1] 12.52664

x1 := Join[ConstantArray[10, 5], ConstantArray[25, 5], 
   ConstantArray[35, 6], ConstantArray[45, 10], ConstantArray[55, 38]
, ConstantArray[65, 30], ConstantArray[75, 20], ConstantArray[85, 4]
, ConstantArray[95, 2]];
   
ni := Tally [x1];

n := Sum[ni[[i, 2]], {i, Length[ni]}];

m1:=Mean[x1]

s1:=StandardDeviation[x1]  Sqrt[(n - 1)/n];

cv:= (s1/Abs[m1])

N[cv]

0.297009