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server.R

@@ -1,23 +1,55 @@
-function(input, output, session) {
-
-  # Combine the selected variables into a new data frame
-  selectedData <- reactive({
-    iris[, c(input$xcol, input$ycol)]
-  })
-
-  clusters <- reactive({
-    kmeans(selectedData(), input$clusters)
-  })
-
-  output$plot1 <- renderPlot({
-    palette(c("#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A", "#984EA3",
-      "#FF7F00", "#FFFF33", "#A65628", "#F781BF", "#999999"))
-
-    par(mar = c(5.1, 4.1, 0, 1))
-    plot(selectedData(),
-         col = clusters()$cluster,
-         pch = 20, cex = 3)
-    points(clusters()$centers, pch = 4, cex = 4, lwd = 4)
-  })
-
-}
+library(shiny)
+
+shinyServer(function(input, output, session){
+
+  output$grafica <- renderPlot({
+    
+    if(input$tipo == "Proporcion"){
+      N <- input$Nprop
+      if (is.null(N)) N <- 500000000
+      e <- input$eprop
+      p <- input$p
+      nc <- seq(from=0.90, to=0.99, by=0.01)
+      z <- qnorm((1-nc)/2, lower.tail=F) 
+      if (input$Ncp=='No') n <- z^2 * p * (1-p) / e^2
+      if (input$Ncp=='Si') n <- N * z^2 * p * (1-p) / ((N-1) * e^2 + z^2 * p * (1-p))
+      n <- ceiling(n)
+      nc <- 100 * nc
+      plot(x=nc, y=n, axes=F,
+           cex=2, pch=19, col='deepskyblue3',
+           xlab='Nivel de confianza (NC)',
+           ylab='Tamaño de muestra',
+           main=expression(Tamaño~de~muestra~para~estimar~P))
+      Axis(side=1, at=nc)
+      Axis(side=2, at=n, las=1)
+      segments(x0=nc, y0=min(n), x1=nc, y1=n, lty='dotted', col=gray(0.5))
+      segments(x0=min(nc), y0=n, x1=nc, y1=n, lty='dotted', col=gray(0.5))
+
+    }
+    
+    if(input$tipo == "Media"){
+      N <- input$Nmean
+      e <- input$emean
+      sigma <- input$sigma
+      nc <- seq(from=0.90, to=0.99, by=0.01)
+      z <- qnorm((1-nc)/2, lower.tail=F)
+      if (input$Ncm=='No') n <- z^2 * sigma^2 / e^2
+      if (input$Ncm=='Si') n <- N * z^2 * sigma^2 / ((N-1) * e^2 + z^2 * sigma^2)
+      n <- ceiling(n)
+      nc <- 100 * nc
+      plot(x=nc, y=n, axes=F,
+           cex=2, pch=19, col='deepskyblue3',
+           xlab='Nivel de confianza (NC)',
+           ylab='Tamaño de muestra',
+           main=expression(Tamaño~de~muestra~para~estimar~mu))
+      Axis(side=1, at=nc)
+      Axis(side=2, at=n, las=1)
+      segments(x0=nc, y0=min(n), x1=nc, y1=n, lty='dotted', col=gray(0.5))
+      segments(x0=min(nc), y0=n, x1=nc, y1=n, lty='dotted', col=gray(0.5))
+      
+    }
+
+  })
+
+
+})

ui.R

@@ -1,16 +1,81 @@
-# k-means only works with numerical variables,
-# so don't give the user the option to select
-# a categorical variable
-vars <- setdiff(names(iris), "Species")
-
-pageWithSidebar(
-  headerPanel('Iris k-means clustering'),
-  sidebarPanel(
-    selectInput('xcol', 'X Variable', vars),
-    selectInput('ycol', 'Y Variable', vars, selected = vars[[2]]),
-    numericInput('clusters', 'Cluster count', 3, min = 1, max = 9)
-  ),
-  mainPanel(
-    plotOutput('plot1')
-  )
-)
+shinyUI(fluidPage(
+  titlePanel("Tamaños de muestra"),
+  h4(p("Esta aplicación entrega los tamaños de muestra para
+        diferentes niveles de confianza cuando el interés es
+        estimar una proporción o una media."), align="left"),
+  sidebarLayout(
+    sidebarPanel(
+      selectInput(inputId="tipo",
+                  label="Elija el tipo de problema para el cual quiere calcular n:",
+                  choices=c("Proporcion", "Media"),
+                  selected="Media"),
+
+#------- proporcion
+      
+      conditionalPanel(condition="input.tipo=='Proporcion'",
+                       
+                       selectInput(inputId="Ncp",
+                                    label="Conoce usted el tamaño N de la población?",
+                                    choices=c('Si', 'No'),
+                                    selected="No"),
+                       
+                       conditionalPanel("input.Ncp=='Si'",
+                       
+                         numericInput(inputId="Nprop",
+                                     label="Ingrese el tamaño de la población",
+                                     min=5,
+                                     value=500,
+                                     step=1) ),
+                       
+                       sliderInput(inputId="p",
+                                    label="Ingrese una estimación preliminar para p, 
+                                    caso no tenga idea use 0.5.",
+                                    min=0.01,
+                                    max=0.99,
+                                    value=0.8,
+                                    step=0.01),
+
+                       sliderInput(inputId="eprop",
+                                    label=HTML("Ingrese el error admisible &epsilon;:"),
+                                    min=0.01,
+                                    max=0.99,
+                                    value=0.06,
+                                    step=0.01)),
+#------- media
+
+      conditionalPanel(condition="input.tipo=='Media'",
+                       
+                       selectInput(inputId="Ncm",
+                                   label="Conoce usted el tamaño N de la población?",
+                                   choices=c('Si', 'No'),
+                                   selected="No"),
+                       
+                       conditionalPanel("input.Ncm=='Si'",
+                                        
+                         numericInput(inputId="Nmean",
+                                      label="Ingrese el tamaño de la población N",
+                                      min=2,
+                                      value=30,
+                                      step=1) ),
+                       
+                       numericInput(inputId="sigma",
+                                    label=HTML("Ingrese una estimación de &sigma;:"),
+                                    min=0.01,
+                                    max=1000,
+                                    value=12,
+                                    step=0.1),
+                       
+                       numericInput(inputId="emean",
+                                    label=HTML("Ingrese el error admisible &epsilon;:"),
+                                    min=0.01,
+                                    value=5,
+                                    step=0.1)),
+
+      p("App creada por el Semillero de R de la Universidad Nacional de Colombia."),
+      tags$a(href="https://srunal.github.io", "https://srunal.github.io")
+
+    ),
+
+
+    mainPanel(  plotOutput("grafica")  )
+  )))