library(readxl)
mi_archivo_final <- read_excel("mi_archivo_final.xlsx")
View(mi_archivo_final)

Boxplot

Se hace un diagrama de caja de bigotes de cada una de las variables cuantitativas, para así determinar el rango de estas.

boxplot(x=mi_archivo_final$totalCulmen,horizontal = TRUE,xlab="Culmen total")

boxplot(x=mi_archivo_final$exposedCulmen,horizontal =TRUE,xlab="Culmen expuesto")

boxplot(x=mi_archivo_final$billDepth,horizontal = TRUE, xlab="Profundidad del pico")

boxplot(x=mi_archivo_final$billWidth,horizontal=TRUE,xlab="Ancho del pico")

boxplot(x=mi_archivo_final$wingLength,horizontal =TRUE,xlab="Longitud del ala")

boxplot(x=mi_archivo_final$tailLength,horizontal = TRUE, xlab="Longitud de la cola")

boxplot(x=mi_archivo_final$Tarsus,horizontal=TRUE,xlab="Longitud de las patas")

boxplot(x=mi_archivo_final$Weight_Dunning2008,horizontal =TRUE,xlab="Peso durante 2008")

Debido a que la tabla que se está utilizando, se tienen un gran número de especies, géneros y familias, es de esperarse que los graficos de caja y bigotes sea tan disperso. Esto debido a que la morfología de estas aves depende del ambiente para el cual se adaptaron

Pearson

Se procede a hacer las correlaciones de Pearson junto con los diagramas de puntos de las variables del mismo tipo (Culmen, Pico, etc).

Debido a que no hay nada con quien relacionar el largo de las alas,el largo de la cola, el tarso y el peso; se van a relacionar entre si

##Se procede a hacer las correlaciones de Pearson y diagramas de puntos en de las variables del mismo tipo (Culmen, pico, etc)

cor_totalCulmen_exposedCulmen<-cor(x=mi_archivo_final$totalCulmen,y=mi_archivo_final$exposedCulmen,method = c("pearson"))
print(paste("La correlacion entre el Culmen total y el Culmen expuesto es: ",cor_totalCulmen_exposedCulmen))
## [1] "La correlacion entre el Culmen total y el Culmen expuesto es:  0.991811298957119"
plot(x=mi_archivo_final$totalCulmen,xlab="Culmen total",
     y=mi_archivo_final$exposedCulmen,ylab="Culmen expuesto",
     col="#00067a",pch=20)

linea_de_tendencia_totalCulmen_exposedCulmen<-lm(mi_archivo_final$exposedCulmen ~ mi_archivo_final$totalCulmen)

abline(linea_de_tendencia_totalCulmen_exposedCulmen,col="red",lwd=2)

cor_billDepth_billWidth<-cor(x=mi_archivo_final$billDepth,y=mi_archivo_final$billWidth,method = c("pearson"))

print(paste("La correlación entre la profundidad y la anchura del pico es: ",cor_billDepth_billWidth))
## [1] "La correlación entre la profundidad y la anchura del pico es:  0.899672297711039"
plot(x=mi_archivo_final$billDepth,xlab="Profundidad del pico",
     y=mi_archivo_final$billWidth,ylab="Anchura del pico",
     col="#36649a",pch=20)

linea_de_tendencia_billDepth_billWidth<-lm(mi_archivo_final$billWidth~mi_archivo_final$billDepth)

abline(linea_de_tendencia_billDepth_billWidth,col="red",lwd=2)

##Debido a que no hay nada con quien relacionar el largo de las alas,el largo de la cola, el tarso y el peso; se van a relacionar entre si

cor_wingLength_Weight<-cor(x=mi_archivo_final$wingLength,y=mi_archivo_final$Weight_Dunning2008,method = c("pearson"))
print(paste("La correlacion entre el Largo de las alas y el Peso es: ",cor_wingLength_Weight))
## [1] "La correlacion entre el Largo de las alas y el Peso es:  0.867749832298307"
plot(x=mi_archivo_final$wingLength,xlab="Largo de las alas",
     y=mi_archivo_final$Weight_Dunning2008,ylab="Peso",
     col="#00067a",pch=20)

linea_de_tendencia_wingLength_Weight<-lm(mi_archivo_final$Weight_Dunning2008~mi_archivo_final$wingLength)

abline(linea_de_tendencia_wingLength_Weight,col="red",lwd=2)

cor_tailLenght_Tarsus<-cor(x=mi_archivo_final$tailLength,y=mi_archivo_final$Tarsus,method = c("pearson"))
print(paste("La correlación entre el largo de la cola y el largo de las patas es: ",cor_tailLenght_Tarsus))
## [1] "La correlación entre el largo de la cola y el largo de las patas es:  0.442174273619254"
plot(x=mi_archivo_final$tailLength,xlab="Largo de la cola",
     y=mi_archivo_final$Tarsus,ylab="Largo de las patas",
     col="#05506d",pch=20)

linea_de_tendencia_tailLenght_Tarsus<-lm(mi_archivo_final$Tarsus~mi_archivo_final$tailLength)

abline(linea_de_tendencia_tailLenght_Tarsus,col="red",lwd=2)

Debido a que la mayoría de correlaciones dan un resultado favorable, se va a hacer una análisis posterior. Mientras que la correlación que no es favorable (Ancho de la cola vs Lago de las patas) no se va a trabajar más con este par.

Quizás se retomen posteriormente con otras parejas, pero no es sertero