tarea 2
Daniel Enrique Reyes
2024-07-21
R Markdown
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summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00Including Plots
You can also embed plots, for example:
Note that the echo = FALSE parameter was added to the
code chunk to prevent printing of the R code that generated the
plot.
data("ChickWeight")
ChickWeight## weight Time Chick Diet
## 1 42 0 1 1
## 2 51 2 1 1
## 3 59 4 1 1
## 4 64 6 1 1
## 5 76 8 1 1
## 6 93 10 1 1
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## 8 125 14 1 1
## 9 149 16 1 1
## 10 171 18 1 1
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## 20 138 14 2 1
## 21 162 16 2 1
## 22 187 18 2 1
## 23 209 20 2 1
## 24 215 21 2 1
## 25 43 0 3 1
## 26 39 2 3 1
## 27 55 4 3 1
## 28 67 6 3 1
## 29 84 8 3 1
## 30 99 10 3 1
## 31 115 12 3 1
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## [26] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 2 4 6
## [51] 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8
## [76] 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10
## [101] 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21pesodieta1<-dieta1[,1]
pesodieta1## [1] 42 51 59 64 76 93 106 125 149 171 199 205 40 49 58 72 84 103
## [19] 122 138 162 187 209 215 43 39 55 67 84 99 115 138 163 187 198 202
## [37] 42 49 56 67 74 87 102 108 136 154 160 157 41 42 48 60 79 106
## [55] 141 164 197 199 220 223 41 49 59 74 97 124 141 148 155 160 160 157
## [73] 41 49 57 71 89 112 146 174 218 250 288 305 42 50 61 71 84 93
## [91] 110 116 126 134 125 42 51 59 68 85 96 90 92 93 100 100 98 41
## [109] 44 52 63 74 81 89 96 101 112 120 124 43 51 63 84 112 139 168
## [127] 177 182 184 181 175 41 49 56 62 72 88 119 135 162 185 195 205 41
## [145] 48 53 60 65 67 71 70 71 81 91 96 41 49 62 79 101 128 164
## [163] 192 227 248 259 266 41 49 56 64 68 68 67 68 41 45 49 51 57
## [181] 51 54 42 51 61 72 83 89 98 103 113 123 133 142 39 35 43 48
## [199] 55 62 65 71 82 88 106 120 144 157 41 47 54 58 65 73 77 89
## [217] 98 107 115 117pesodieta2<-dieta2[,1]
pesodieta2## [1] 40 50 62 86 125 163 217 240 275 307 318 331 41 55 64 77 90 95
## [19] 108 111 131 148 164 167 43 52 61 73 90 103 127 135 145 163 170 175
## [37] 42 52 58 74 66 68 70 71 72 72 76 74 40 49 62 78 102 124
## [55] 146 164 197 231 259 265 42 48 57 74 93 114 136 147 169 205 236 251
## [73] 39 46 58 73 87 100 115 123 144 163 185 192 39 46 58 73 92 114
## [91] 145 156 184 207 212 233 39 48 59 74 87 106 134 150 187 230 279 309
## [109] 42 48 59 72 85 98 115 122 143 151 157 150pesodieta3<-dieta3[,1]
pesodieta3## [1] 42 53 62 73 85 102 123 138 170 204 235 256 41 49 65 82 107 129
## [19] 159 179 221 263 291 305 39 50 63 77 96 111 137 144 151 146 156 147
## [37] 41 49 63 85 107 134 164 186 235 294 327 341 41 53 64 87 123 158
## [55] 201 238 287 332 361 373 39 48 61 76 98 116 145 166 198 227 225 220
## [73] 41 48 56 68 80 83 103 112 135 157 169 178 41 49 61 74 98 109
## [91] 128 154 192 232 280 290 42 50 61 78 89 109 130 146 170 214 250 272
## [109] 41 55 66 79 101 120 154 182 215 262 295 321pesodieta4<-dieta4[,1]
pesodieta4## [1] 42 51 66 85 103 124 155 153 175 184 199 204 42 49 63 84 103 126
## [19] 160 174 204 234 269 281 42 55 69 96 131 157 184 188 197 198 199 200
## [37] 42 51 65 86 103 118 127 138 145 146 41 50 61 78 98 117 135 141
## [55] 147 174 197 196 40 52 62 82 101 120 144 156 173 210 231 238 41 53
## [73] 66 79 100 123 148 157 168 185 210 205 39 50 62 80 104 125 154 170
## [91] 222 261 303 322 40 53 64 85 108 128 152 166 184 203 233 237 41 54
## [109] 67 84 105 122 155 175 205 234 264 264promediodieta1<-tapply(pesodieta1,INDEX = factor1,FUN = mean)
promediodieta1## 0 2 4 6 8 10 12 14
## 41.40000 47.25000 56.47368 66.78947 79.68421 93.05263 108.52632 123.38889
## 16 18 20 21
## 144.64706 158.94118 170.41176 177.75000promediodieta2<-tapply(pesodieta2,INDEX = factor2,FUN = mean)
promediodieta2## 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21
## 40.7 49.4 59.8 75.4 91.7 108.5 131.3 141.9 164.7 187.7 205.6 214.7promediodieta3<-tapply(pesodieta3,INDEX = factor3,FUN = mean)
promediodieta3## 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21
## 40.8 50.4 62.2 77.9 98.4 117.1 144.4 164.5 197.4 233.1 258.9 270.3promediodieta4<-tapply(pesodieta4,INDEX = factor4,FUN = mean)
promediodieta4## 0 2 4 6 8 10 12 14
## 41.0000 51.8000 64.5000 83.9000 105.6000 126.0000 151.4000 161.8000
## 16 18 20 21
## 182.0000 202.9000 233.8889 238.5556promedios<-c(promediodieta1,promediodieta2,promediodieta3,promediodieta4)
promedios## 0 2 4 6 8 10 12 14
## 41.40000 47.25000 56.47368 66.78947 79.68421 93.05263 108.52632 123.38889
## 16 18 20 21 0 2 4 6
## 144.64706 158.94118 170.41176 177.75000 40.70000 49.40000 59.80000 75.40000
## 8 10 12 14 16 18 20 21
## 91.70000 108.50000 131.30000 141.90000 164.70000 187.70000 205.60000 214.70000
## 0 2 4 6 8 10 12 14
## 40.80000 50.40000 62.20000 77.90000 98.40000 117.10000 144.40000 164.50000
## 16 18 20 21 0 2 4 6
## 197.40000 233.10000 258.90000 270.30000 41.00000 51.80000 64.50000 83.90000
## 8 10 12 14 16 18 20 21
## 105.60000 126.00000 151.40000 161.80000 182.00000 202.90000 233.88889 238.55556dietas<-c(factor1,factor2,factor3,factor4)
dietas## [1] 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0
## [26] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2
## [51] 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4
## [76] 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 2 4 6 8
## [101] 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10
## [126] 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12
## [151] 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14
## [176] 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 0 2 4 6
## [201] 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8
## [226] 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10
## [251] 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12
## [276] 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14
## [301] 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16
## [326] 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
## [351] 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
## [376] 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21
## [401] 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0
## [426] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2
## [451] 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4
## [476] 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6
## [501] 8 10 12 14 16 18 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12
## [526] 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14
## [551] 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 21 0 2 4 6 8 10 12 14 16
## [576] 18 20 21factor<-c(rep("dieta1",length(promediodieta1)))
factor<-c(factor,rep("dieta2",length(promediodieta2)))
factor<-c(factor,rep("dieta3",length(promediodieta2)))
factor<-c(factor,rep("dieta4",length(promediodieta4)))library(ggplot2)
qplot(factor,promedios,color=factor,shape=factor,main="Grafica de Dietas de Pollitos",xlab = "Dias",ylab="Pesos(Gramos)")+geom_line()## Warning: `qplot()` was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
Dias<-c(0,5,10,15,20,25)
Dias## [1] 0 5 10 15 20 25```