Diseno

library(readxl)
clase3 <- read_excel("C:/Users/jandr/Downloads/U/Diseño de experimentos/Data excel clase 3.xlsx")

## New names:
## * `` -> ...3

# View(clase3)

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), col="darkblue", main = 'Capacidad de retencion')
abline(v= mean(cra), col="red", lwd=5)

plot(clase3$cra60, clase3$cra80, pch = 16, cex1=1.5, xlab = 'cra60', ylab = 'cra80')

## Warning in plot.window(...): "cex1" is not a graphical parameter

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## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "cex1" is not a
## graphical parameter

## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "cex1" is not a
## graphical parameter

## Warning in box(...): "cex1" is not a graphical parameter

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# Coeficiente de correlacion 

cor(clase3$cra60, clase3$cra80)

## [1] 0.9942462

Ejemplos

• Suelos: si se mide la MO de los primeros 20cm y luego a 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 tener mayor diametro \(H_0: \mu_{70_{ddd}} =\mu_{100_{ddd}}\)

• Microbiologia: Al medir el diametro de colonias creciendo en afar se puede estar interezado en comparar un diametro inicial y uno final, al realizar una medicion posterior y se encuentre un patron similar. \(H_0: \mu_{10dias} =\mu_{30dias}\)

• Ecologia: Al medir el oxigeno disuelto en 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 una concetracion diferente a una profundidad mayor, seguramente estaran correlacionadas. \(H_0: \mu_{oxigeno_{50cm}} =\mu_{oxigeno_{100cm}}\)

• Cafe: en la maduracion de granos de cafe, cuando se mide el color existen diferentes espacios de color, entre las cuales pueden estar LAB o RGB con los que a su vez se pueden calcular diferentes indices (por ejemplo \(GLI=\frac{(2*G -(R+B)}{2*G+R+B}\)), que permiten en los granos de cafe para determinar el grado de maduracion del grano si es mas verde (inmaduro) o rojo (maduro).

– Prueba t-student para 2 muestras pareadas

# Prueba t-student para 2 muestras pareadas
prueba3 = t.test(x = clase3$cra60,
       y = clase3$cra80,
       alternative = "t", #t = two.sided
       mu =0,
       paried = TRUE)
ifelse(prueba3$p.value<0.05, "rechazo Ho", "No Rechazo Ho")

## [1] "rechazo Ho"

boxplot(clase3)