set.seed(123)
cra = rnorm(n = 80, mean = 2.8, sd = 0.2)
hist(cra, xlim = c(2.2, 3.4), ylim = c(0, 20))
abline(v = mean(cra), col='red', lwd=3)library(readxl)
DatosDE <- read_excel("DatosDE.xlsx")
head(DatosDE)plot(DatosDE$cra60,DatosDE$cra80, pch=16, cex=1.5, xlab = "cra60", ylab ="cra80")#Coeficiente de correlacion
cor(DatosDE$cra60, DatosDE$cra80)Ejemplos de algunas areas
*Suelo: Si la MO de los primeros 20 cm y luego 40cm posiblemente se encuentre correlacion entre ambas medidas, a mayor profundidad habra menor MO. \[H_0: \mu_{20}= \mu_{40}\]
*Frutales: Se quiere medir el diametro de duraznos en dos fechas, seguramente estaran correlacionados ya que a mayor numero de dias se espera mayordiametro. \[H_0: \mu_{ddd_{70}}= \mu_{ddd_{100}}\]
*Microbiologia: A medir el diametro medio a colonias creciendo en agar , se puede estar interesado en comparar un diametro inicial y uno final, al realizar la medicion una medion posterior y se encuentra un patron similar. \[H_0: \mu_{10dias}= \mu_{30dias}\]
*Ecologia: Al medir el oxigeno disuelto en el agua, el cual depende de la temperatura de la laguna y la profundidad de la medida, por lo cual es probable que a una profundidad se encuentre en una concentracion diferente a una profundidad mayor, seguramente estaran correlacionadas. \[H_0: \mu_{oxigeno_{50cm}}= \mu_{oxigeno_{100cm}}\]
*Cafe: en la maduracion de los granos de cafe, cuando se mide el color existen diferentes espacios de color, entre los cuales estan LAB y RGB, con los que a su vez se pueden calcular diferentes indices, que permiten que los granos de cafe determinar el grado de maduracion dek grano si es mas verde (inmaduro) o rojo (madura). \[H_0: \mu_{GLI_{30ac}}= \mu_{GLI_{10ac}}\]
\[H_0: \mu_{CRA_{60}}= \mu_{CRA{80}}\]
#Prueba T-Student para 2 muestras pareadas
prueba3=t.test(DatosDE$cra60,DatosDE$cra80, alternative ="t", t=two.sided, mu=0, paired = TRUE )
ifelse(prueba3$p.value<0.05,'Rechazo Ho', 'No rechazo Ho')Conclusion que CRA 60 no es igual al CRA 80