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library(GGally) library(fields) library(CCA) library(vegan)
sustrato<-read.table(“VAR-IND-RENIG.csv”,sep=“;”) rendimiento<-read.table(“VAR-DEP-RENIG.csv”,sep=“;”) colnames(rendimiento)<-c(“Rendimiento [m3/Ton]”,“Metano [%]”) colnames(sustrato)<-c(“Gallinaza [ton]”,“Livsmart [ton]”,“Diana [ton]”, “Boca Deli [ton]”,“sustrato total [ton]”,“COV [kg MV/m3 b]”)
sustrato rendimiento
#gráficas la correlación dentro de cada conjunto de variables
ggpairs(rendimiento, title = “Desempeño DA”) ggpairs(sustrato, title = “mezcla de sustratos”)
#Para ambas variables
desemp <-cbind(rendimiento,sustrato) ggduo(desemp,columnsX = 1:2,columnsY = 3:8, types = list(continuous = “smooth_lm”), title = “Correlación entre variables Desempeño y sustratos”, xlab = “Desempeño DA”, ylab = “sustratos” )
#Correlacion canónica
mat_cor <-matcor(sustrato,rendimiento) mat_cor
cca1<- cc(sustrato,rendimiento) cca1
#Gráficos de correspondencia canónica
img.matcor(mat_cor, type = 2)
plt.cc(cca1,var.label=T)
cca2<- cca(sustrato,rendimiento) cca2
plot(cca2)
estim.regul(sustrato, rendimiento, grid1 = NULL, grid2 = NULL, plt = TRUE)
require(CCA) res<-cc(sustrato,rendimiento) res barplot(res$cor, xlab = “Dimension”,ylab = “Canonical correlations”, ylim = c(0,1))