ChickWeight c(“nfnGroupedData”, “nfGroupedData”, “groupedData”, “data.frame”)

Crear las cuatro tablas filtradas por tipo de dieta

dieta1 <- ChickWeight[ChickWeight\(Diet == 1, ] dieta2 <- ChickWeight[ChickWeight\)Diet == 2, ] dieta3 <- ChickWeight[ChickWeight\(Diet == 3, ] dieta4 <- ChickWeight[ChickWeight\)Diet == 4, ]

Crear los factores a partir de la columna Time de cada dieta

factor1 <- factor(dieta1\(Time) factor2 <- factor(dieta2\)Time) factor3 <- factor(dieta3\(Time) factor4 <- factor(dieta4\)Time)

Calcular los promedios de los pesos diarios por dieta usando tapply

promedios_diarios <- c( mean(tapply(dieta1\(weight, dieta1\)Time, mean)), mean(tapply(dieta2\(weight, dieta2\)Time, mean)), mean(tapply(dieta3\(weight, dieta3\)Time, mean)), mean(tapply(dieta4\(weight, dieta4\)Time, mean)) )

Para las Salidas a un vector numérico

promedios_diarios <- as.numeric(promedios_diarios)

library(ggplot2)

Creando un data frame para ggplot

data_plot <- data.frame( Dieta = factor(c(“Dieta 1”, “Dieta 2”, “Dieta 3”, “Dieta 4”)), Promedio_Peso = promedios_diarios )

para crear el grafico

ggplot(data_plot, aes(x = Dieta, y = Promedio_Peso, color = Dieta, group = 1)) + geom_line() + geom_point() + labs( title = “Promedio de Peso Diario por Tipo de Dieta”, x = “Tipo de Dieta”, y = “Promedio de Peso” )