Parcial final
Jose David Solano Conde. u20221204424
2025-05-30
De la siguiente base de datos
La base de datos Pima Indians Diabetes contiene 8 variables predictoras relacionadas con medidas clínicas y personales, y 1 variable de salida (Outcome) que indica si una persona tiene diabetes.
Realizar: Descripción de la data Plantear hipótesis Validar normalidad de las variables (según la hipótesis) Realizar correlación Aplicar prueba estadística que corresponda según las variables Todo lo anterior realizarlo en un rpbus, enviar al correo el rmd y el enlace
library(readr)
# Definir la URL
urldada <- "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
# Leer los datos (como no tiene encabezados, los asignamos manualmente)
diabetes <- read.csv(urldada, header = FALSE)
# Asignar nombres a las columnas (según la documentación del dataset)
nombres_columnas <- c("Embarazos", "Glucosa", "PresionSanguinea", "GrosorPiel",
"Insulina", "IMC", "DiabetesPedigree", "Edad", "ResultadoDiabetes")
colnames(diabetes) <- nombres_columnas
print(diabetes)## Embarazos Glucosa PresionSanguinea GrosorPiel Insulina IMC
## 1 6 148 72 35 0 33.6
## 2 1 85 66 29 0 26.6
## 3 8 183 64 0 0 23.3
## 4 1 89 66 23 94 28.1
## 5 0 137 40 35 168 43.1
## 6 5 116 74 0 0 25.6
## 7 3 78 50 32 88 31.0
## 8 10 115 0 0 0 35.3
## 9 2 197 70 45 543 30.5
## 10 8 125 96 0 0 0.0
## 11 4 110 92 0 0 37.6
## 12 10 168 74 0 0 38.0
## 13 10 139 80 0 0 27.1
## 14 1 189 60 23 846 30.1
## 15 5 166 72 19 175 25.8
## 16 7 100 0 0 0 30.0
## 17 0 118 84 47 230 45.8
## 18 7 107 74 0 0 29.6
## 19 1 103 30 38 83 43.3
## 20 1 115 70 30 96 34.6
## 21 3 126 88 41 235 39.3
## 22 8 99 84 0 0 35.4
## 23 7 196 90 0 0 39.8
## 24 9 119 80 35 0 29.0
## 25 11 143 94 33 146 36.6
## 26 10 125 70 26 115 31.1
## 27 7 147 76 0 0 39.4
## 28 1 97 66 15 140 23.2
## 29 13 145 82 19 110 22.2
## 30 5 117 92 0 0 34.1
## 31 5 109 75 26 0 36.0
## 32 3 158 76 36 245 31.6
## 33 3 88 58 11 54 24.8
## 34 6 92 92 0 0 19.9
## 35 10 122 78 31 0 27.6
## 36 4 103 60 33 192 24.0
## 37 11 138 76 0 0 33.2
## 38 9 102 76 37 0 32.9
## 39 2 90 68 42 0 38.2
## 40 4 111 72 47 207 37.1
## 41 3 180 64 25 70 34.0
## 42 7 133 84 0 0 40.2
## 43 7 106 92 18 0 22.7
## 44 9 171 110 24 240 45.4
## 45 7 159 64 0 0 27.4
## 46 0 180 66 39 0 42.0
## 47 1 146 56 0 0 29.7
## 48 2 71 70 27 0 28.0
## 49 7 103 66 32 0 39.1
## 50 7 105 0 0 0 0.0
## 51 1 103 80 11 82 19.4
## 52 1 101 50 15 36 24.2
## 53 5 88 66 21 23 24.4
## 54 8 176 90 34 300 33.7
## 55 7 150 66 42 342 34.7
## 56 1 73 50 10 0 23.0
## 57 7 187 68 39 304 37.7
## 58 0 100 88 60 110 46.8
## 59 0 146 82 0 0 40.5
## 60 0 105 64 41 142 41.5
## 61 2 84 0 0 0 0.0
## 62 8 133 72 0 0 32.9
## 63 5 44 62 0 0 25.0
## 64 2 141 58 34 128 25.4
## 65 7 114 66 0 0 32.8
## 66 5 99 74 27 0 29.0
## 67 0 109 88 30 0 32.5
## 68 2 109 92 0 0 42.7
## 69 1 95 66 13 38 19.6
## 70 4 146 85 27 100 28.9
## 71 2 100 66 20 90 32.9
## 72 5 139 64 35 140 28.6
## 73 13 126 90 0 0 43.4
## 74 4 129 86 20 270 35.1
## 75 1 79 75 30 0 32.0
## 76 1 0 48 20 0 24.7
## 77 7 62 78 0 0 32.6
## 78 5 95 72 33 0 37.7
## 79 0 131 0 0 0 43.2
## 80 2 112 66 22 0 25.0
## 81 3 113 44 13 0 22.4
## 82 2 74 0 0 0 0.0
## 83 7 83 78 26 71 29.3
## 84 0 101 65 28 0 24.6
## 85 5 137 108 0 0 48.8
## 86 2 110 74 29 125 32.4
## 87 13 106 72 54 0 36.6
## 88 2 100 68 25 71 38.5
## 89 15 136 70 32 110 37.1
## 90 1 107 68 19 0 26.5
## 91 1 80 55 0 0 19.1
## 92 4 123 80 15 176 32.0
## 93 7 81 78 40 48 46.7
## 94 4 134 72 0 0 23.8
## 95 2 142 82 18 64 24.7
## 96 6 144 72 27 228 33.9
## 97 2 92 62 28 0 31.6
## 98 1 71 48 18 76 20.4
## 99 6 93 50 30 64 28.7
## 100 1 122 90 51 220 49.7
## 101 1 163 72 0 0 39.0
## 102 1 151 60 0 0 26.1
## 103 0 125 96 0 0 22.5
## 104 1 81 72 18 40 26.6
## 105 2 85 65 0 0 39.6
## 106 1 126 56 29 152 28.7
## 107 1 96 122 0 0 22.4
## 108 4 144 58 28 140 29.5
## 109 3 83 58 31 18 34.3
## 110 0 95 85 25 36 37.4
## 111 3 171 72 33 135 33.3
## 112 8 155 62 26 495 34.0
## 113 1 89 76 34 37 31.2
## 114 4 76 62 0 0 34.0
## 115 7 160 54 32 175 30.5
## 116 4 146 92 0 0 31.2
## 117 5 124 74 0 0 34.0
## 118 5 78 48 0 0 33.7
## 119 4 97 60 23 0 28.2
## 120 4 99 76 15 51 23.2
## 121 0 162 76 56 100 53.2
## 122 6 111 64 39 0 34.2
## 123 2 107 74 30 100 33.6
## 124 5 132 80 0 0 26.8
## 125 0 113 76 0 0 33.3
## 126 1 88 30 42 99 55.0
## 127 3 120 70 30 135 42.9
## 128 1 118 58 36 94 33.3
## 129 1 117 88 24 145 34.5
## 130 0 105 84 0 0 27.9
## 131 4 173 70 14 168 29.7
## 132 9 122 56 0 0 33.3
## 133 3 170 64 37 225 34.5
## 134 8 84 74 31 0 38.3
## 135 2 96 68 13 49 21.1
## 136 2 125 60 20 140 33.8
## 137 0 100 70 26 50 30.8
## 138 0 93 60 25 92 28.7
## 139 0 129 80 0 0 31.2
## 140 5 105 72 29 325 36.9
## 141 3 128 78 0 0 21.1
## 142 5 106 82 30 0 39.5
## 143 2 108 52 26 63 32.5
## 144 10 108 66 0 0 32.4
## 145 4 154 62 31 284 32.8
## 146 0 102 75 23 0 0.0
## 147 9 57 80 37 0 32.8
## 148 2 106 64 35 119 30.5
## 149 5 147 78 0 0 33.7
## 150 2 90 70 17 0 27.3
## 151 1 136 74 50 204 37.4
## 152 4 114 65 0 0 21.9
## 153 9 156 86 28 155 34.3
## 154 1 153 82 42 485 40.6
## 155 8 188 78 0 0 47.9
## 156 7 152 88 44 0 50.0
## 157 2 99 52 15 94 24.6
## 158 1 109 56 21 135 25.2
## 159 2 88 74 19 53 29.0
## 160 17 163 72 41 114 40.9
## 161 4 151 90 38 0 29.7
## 162 7 102 74 40 105 37.2
## 163 0 114 80 34 285 44.2
## 164 2 100 64 23 0 29.7
## 165 0 131 88 0 0 31.6
## 166 6 104 74 18 156 29.9
## 167 3 148 66 25 0 32.5
## 168 4 120 68 0 0 29.6
## 169 4 110 66 0 0 31.9
## 170 3 111 90 12 78 28.4
## 171 6 102 82 0 0 30.8
## 172 6 134 70 23 130 35.4
## 173 2 87 0 23 0 28.9
## 174 1 79 60 42 48 43.5
## 175 2 75 64 24 55 29.7
## 176 8 179 72 42 130 32.7
## 177 6 85 78 0 0 31.2
## 178 0 129 110 46 130 67.1
## 179 5 143 78 0 0 45.0
## 180 5 130 82 0 0 39.1
## 181 6 87 80 0 0 23.2
## 182 0 119 64 18 92 34.9
## 183 1 0 74 20 23 27.7
## 184 5 73 60 0 0 26.8
## 185 4 141 74 0 0 27.6
## 186 7 194 68 28 0 35.9
## 187 8 181 68 36 495 30.1
## 188 1 128 98 41 58 32.0
## 189 8 109 76 39 114 27.9
## 190 5 139 80 35 160 31.6
## 191 3 111 62 0 0 22.6
## 192 9 123 70 44 94 33.1
## 193 7 159 66 0 0 30.4
## 194 11 135 0 0 0 52.3
## 195 8 85 55 20 0 24.4
## 196 5 158 84 41 210 39.4
## 197 1 105 58 0 0 24.3
## 198 3 107 62 13 48 22.9
## 199 4 109 64 44 99 34.8
## 200 4 148 60 27 318 30.9
## 201 0 113 80 16 0 31.0
## 202 1 138 82 0 0 40.1
## 203 0 108 68 20 0 27.3
## 204 2 99 70 16 44 20.4
## 205 6 103 72 32 190 37.7
## 206 5 111 72 28 0 23.9
## 207 8 196 76 29 280 37.5
## 208 5 162 104 0 0 37.7
## 209 1 96 64 27 87 33.2
## 210 7 184 84 33 0 35.5
## 211 2 81 60 22 0 27.7
## 212 0 147 85 54 0 42.8
## 213 7 179 95 31 0 34.2
## 214 0 140 65 26 130 42.6
## 215 9 112 82 32 175 34.2
## 216 12 151 70 40 271 41.8
## 217 5 109 62 41 129 35.8
## 218 6 125 68 30 120 30.0
## 219 5 85 74 22 0 29.0
## 220 5 112 66 0 0 37.8
## 221 0 177 60 29 478 34.6
## 222 2 158 90 0 0 31.6
## 223 7 119 0 0 0 25.2
## 224 7 142 60 33 190 28.8
## 225 1 100 66 15 56 23.6
## 226 1 87 78 27 32 34.6
## 227 0 101 76 0 0 35.7
## 228 3 162 52 38 0 37.2
## 229 4 197 70 39 744 36.7
## 230 0 117 80 31 53 45.2
## 231 4 142 86 0 0 44.0
## 232 6 134 80 37 370 46.2
## 233 1 79 80 25 37 25.4
## 234 4 122 68 0 0 35.0
## 235 3 74 68 28 45 29.7
## 236 4 171 72 0 0 43.6
## 237 7 181 84 21 192 35.9
## 238 0 179 90 27 0 44.1
## 239 9 164 84 21 0 30.8
## 240 0 104 76 0 0 18.4
## 241 1 91 64 24 0 29.2
## 242 4 91 70 32 88 33.1
## 243 3 139 54 0 0 25.6
## 244 6 119 50 22 176 27.1
## 245 2 146 76 35 194 38.2
## 246 9 184 85 15 0 30.0
## 247 10 122 68 0 0 31.2
## 248 0 165 90 33 680 52.3
## 249 9 124 70 33 402 35.4
## 250 1 111 86 19 0 30.1
## 251 9 106 52 0 0 31.2
## 252 2 129 84 0 0 28.0
## 253 2 90 80 14 55 24.4
## 254 0 86 68 32 0 35.8
## 255 12 92 62 7 258 27.6
## 256 1 113 64 35 0 33.6
## 257 3 111 56 39 0 30.1
## 258 2 114 68 22 0 28.7
## 259 1 193 50 16 375 25.9
## 260 11 155 76 28 150 33.3
## 261 3 191 68 15 130 30.9
## 262 3 141 0 0 0 30.0
## 263 4 95 70 32 0 32.1
## 264 3 142 80 15 0 32.4
## 265 4 123 62 0 0 32.0
## 266 5 96 74 18 67 33.6
## 267 0 138 0 0 0 36.3
## 268 2 128 64 42 0 40.0
## 269 0 102 52 0 0 25.1
## 270 2 146 0 0 0 27.5
## 271 10 101 86 37 0 45.6
## 272 2 108 62 32 56 25.2
## 273 3 122 78 0 0 23.0
## 274 1 71 78 50 45 33.2
## 275 13 106 70 0 0 34.2
## 276 2 100 70 52 57 40.5
## 277 7 106 60 24 0 26.5
## 278 0 104 64 23 116 27.8
## 279 5 114 74 0 0 24.9
## 280 2 108 62 10 278 25.3
## 281 0 146 70 0 0 37.9
## 282 10 129 76 28 122 35.9
## 283 7 133 88 15 155 32.4
## 284 7 161 86 0 0 30.4
## 285 2 108 80 0 0 27.0
## 286 7 136 74 26 135 26.0
## 287 5 155 84 44 545 38.7
## 288 1 119 86 39 220 45.6
## 289 4 96 56 17 49 20.8
## 290 5 108 72 43 75 36.1
## 291 0 78 88 29 40 36.9
## 292 0 107 62 30 74 36.6
## 293 2 128 78 37 182 43.3
## 294 1 128 48 45 194 40.5
## 295 0 161 50 0 0 21.9
## 296 6 151 62 31 120 35.5
## 297 2 146 70 38 360 28.0
## 298 0 126 84 29 215 30.7
## 299 14 100 78 25 184 36.6
## 300 8 112 72 0 0 23.6
## 301 0 167 0 0 0 32.3
## 302 2 144 58 33 135 31.6
## 303 5 77 82 41 42 35.8
## 304 5 115 98 0 0 52.9
## 305 3 150 76 0 0 21.0
## 306 2 120 76 37 105 39.7
## 307 10 161 68 23 132 25.5
## 308 0 137 68 14 148 24.8
## 309 0 128 68 19 180 30.5
## 310 2 124 68 28 205 32.9
## 311 6 80 66 30 0 26.2
## 312 0 106 70 37 148 39.4
## 313 2 155 74 17 96 26.6
## 314 3 113 50 10 85 29.5
## 315 7 109 80 31 0 35.9
## 316 2 112 68 22 94 34.1
## 317 3 99 80 11 64 19.3
## 318 3 182 74 0 0 30.5
## 319 3 115 66 39 140 38.1
## 320 6 194 78 0 0 23.5
## 321 4 129 60 12 231 27.5
## 322 3 112 74 30 0 31.6
## 323 0 124 70 20 0 27.4
## 324 13 152 90 33 29 26.8
## 325 2 112 75 32 0 35.7
## 326 1 157 72 21 168 25.6
## 327 1 122 64 32 156 35.1
## 328 10 179 70 0 0 35.1
## 329 2 102 86 36 120 45.5
## 330 6 105 70 32 68 30.8
## 331 8 118 72 19 0 23.1
## 332 2 87 58 16 52 32.7
## 333 1 180 0 0 0 43.3
## 334 12 106 80 0 0 23.6
## 335 1 95 60 18 58 23.9
## 336 0 165 76 43 255 47.9
## 337 0 117 0 0 0 33.8
## 338 5 115 76 0 0 31.2
## 339 9 152 78 34 171 34.2
## 340 7 178 84 0 0 39.9
## 341 1 130 70 13 105 25.9
## 342 1 95 74 21 73 25.9
## 343 1 0 68 35 0 32.0
## 344 5 122 86 0 0 34.7
## 345 8 95 72 0 0 36.8
## 346 8 126 88 36 108 38.5
## 347 1 139 46 19 83 28.7
## 348 3 116 0 0 0 23.5
## 349 3 99 62 19 74 21.8
## 350 5 0 80 32 0 41.0
## 351 4 92 80 0 0 42.2
## 352 4 137 84 0 0 31.2
## 353 3 61 82 28 0 34.4
## 354 1 90 62 12 43 27.2
## 355 3 90 78 0 0 42.7
## 356 9 165 88 0 0 30.4
## 357 1 125 50 40 167 33.3
## 358 13 129 0 30 0 39.9
## 359 12 88 74 40 54 35.3
## 360 1 196 76 36 249 36.5
## 361 5 189 64 33 325 31.2
## 362 5 158 70 0 0 29.8
## 363 5 103 108 37 0 39.2
## 364 4 146 78 0 0 38.5
## 365 4 147 74 25 293 34.9
## 366 5 99 54 28 83 34.0
## 367 6 124 72 0 0 27.6
## 368 0 101 64 17 0 21.0
## 369 3 81 86 16 66 27.5
## 370 1 133 102 28 140 32.8
## 371 3 173 82 48 465 38.4
## 372 0 118 64 23 89 0.0
## 373 0 84 64 22 66 35.8
## 374 2 105 58 40 94 34.9
## 375 2 122 52 43 158 36.2
## 376 12 140 82 43 325 39.2
## 377 0 98 82 15 84 25.2
## 378 1 87 60 37 75 37.2
## 379 4 156 75 0 0 48.3
## 380 0 93 100 39 72 43.4
## 381 1 107 72 30 82 30.8
## 382 0 105 68 22 0 20.0
## 383 1 109 60 8 182 25.4
## 384 1 90 62 18 59 25.1
## 385 1 125 70 24 110 24.3
## 386 1 119 54 13 50 22.3
## 387 5 116 74 29 0 32.3
## 388 8 105 100 36 0 43.3
## 389 5 144 82 26 285 32.0
## 390 3 100 68 23 81 31.6
## 391 1 100 66 29 196 32.0
## 392 5 166 76 0 0 45.7
## 393 1 131 64 14 415 23.7
## 394 4 116 72 12 87 22.1
## 395 4 158 78 0 0 32.9
## 396 2 127 58 24 275 27.7
## 397 3 96 56 34 115 24.7
## 398 0 131 66 40 0 34.3
## 399 3 82 70 0 0 21.1
## 400 3 193 70 31 0 34.9
## 401 4 95 64 0 0 32.0
## 402 6 137 61 0 0 24.2
## 403 5 136 84 41 88 35.0
## 404 9 72 78 25 0 31.6
## 405 5 168 64 0 0 32.9
## 406 2 123 48 32 165 42.1
## 407 4 115 72 0 0 28.9
## 408 0 101 62 0 0 21.9
## 409 8 197 74 0 0 25.9
## 410 1 172 68 49 579 42.4
## 411 6 102 90 39 0 35.7
## 412 1 112 72 30 176 34.4
## 413 1 143 84 23 310 42.4
## 414 1 143 74 22 61 26.2
## 415 0 138 60 35 167 34.6
## 416 3 173 84 33 474 35.7
## 417 1 97 68 21 0 27.2
## 418 4 144 82 32 0 38.5
## 419 1 83 68 0 0 18.2
## 420 3 129 64 29 115 26.4
## 421 1 119 88 41 170 45.3
## 422 2 94 68 18 76 26.0
## 423 0 102 64 46 78 40.6
## 424 2 115 64 22 0 30.8
## 425 8 151 78 32 210 42.9
## 426 4 184 78 39 277 37.0
## 427 0 94 0 0 0 0.0
## 428 1 181 64 30 180 34.1
## 429 0 135 94 46 145 40.6
## 430 1 95 82 25 180 35.0
## 431 2 99 0 0 0 22.2
## 432 3 89 74 16 85 30.4
## 433 1 80 74 11 60 30.0
## 434 2 139 75 0 0 25.6
## 435 1 90 68 8 0 24.5
## 436 0 141 0 0 0 42.4
## 437 12 140 85 33 0 37.4
## 438 5 147 75 0 0 29.9
## 439 1 97 70 15 0 18.2
## 440 6 107 88 0 0 36.8
## 441 0 189 104 25 0 34.3
## 442 2 83 66 23 50 32.2
## 443 4 117 64 27 120 33.2
## 444 8 108 70 0 0 30.5
## 445 4 117 62 12 0 29.7
## 446 0 180 78 63 14 59.4
## 447 1 100 72 12 70 25.3
## 448 0 95 80 45 92 36.5
## 449 0 104 64 37 64 33.6
## 450 0 120 74 18 63 30.5
## 451 1 82 64 13 95 21.2
## 452 2 134 70 0 0 28.9
## 453 0 91 68 32 210 39.9
## 454 2 119 0 0 0 19.6
## 455 2 100 54 28 105 37.8
## 456 14 175 62 30 0 33.6
## 457 1 135 54 0 0 26.7
## 458 5 86 68 28 71 30.2
## 459 10 148 84 48 237 37.6
## 460 9 134 74 33 60 25.9
## 461 9 120 72 22 56 20.8
## 462 1 71 62 0 0 21.8
## 463 8 74 70 40 49 35.3
## 464 5 88 78 30 0 27.6
## 465 10 115 98 0 0 24.0
## 466 0 124 56 13 105 21.8
## 467 0 74 52 10 36 27.8
## 468 0 97 64 36 100 36.8
## 469 8 120 0 0 0 30.0
## 470 6 154 78 41 140 46.1
## 471 1 144 82 40 0 41.3
## 472 0 137 70 38 0 33.2
## 473 0 119 66 27 0 38.8
## 474 7 136 90 0 0 29.9
## 475 4 114 64 0 0 28.9
## 476 0 137 84 27 0 27.3
## 477 2 105 80 45 191 33.7
## 478 7 114 76 17 110 23.8
## 479 8 126 74 38 75 25.9
## 480 4 132 86 31 0 28.0
## 481 3 158 70 30 328 35.5
## 482 0 123 88 37 0 35.2
## 483 4 85 58 22 49 27.8
## 484 0 84 82 31 125 38.2
## 485 0 145 0 0 0 44.2
## 486 0 135 68 42 250 42.3
## 487 1 139 62 41 480 40.7
## 488 0 173 78 32 265 46.5
## 489 4 99 72 17 0 25.6
## 490 8 194 80 0 0 26.1
## 491 2 83 65 28 66 36.8
## 492 2 89 90 30 0 33.5
## 493 4 99 68 38 0 32.8
## 494 4 125 70 18 122 28.9
## 495 3 80 0 0 0 0.0
## 496 6 166 74 0 0 26.6
## 497 5 110 68 0 0 26.0
## 498 2 81 72 15 76 30.1
## 499 7 195 70 33 145 25.1
## 500 6 154 74 32 193 29.3
## 501 2 117 90 19 71 25.2
## 502 3 84 72 32 0 37.2
## 503 6 0 68 41 0 39.0
## 504 7 94 64 25 79 33.3
## 505 3 96 78 39 0 37.3
## 506 10 75 82 0 0 33.3
## 507 0 180 90 26 90 36.5
## 508 1 130 60 23 170 28.6
## 509 2 84 50 23 76 30.4
## 510 8 120 78 0 0 25.0
## 511 12 84 72 31 0 29.7
## 512 0 139 62 17 210 22.1
## 513 9 91 68 0 0 24.2
## 514 2 91 62 0 0 27.3
## 515 3 99 54 19 86 25.6
## 516 3 163 70 18 105 31.6
## 517 9 145 88 34 165 30.3
## 518 7 125 86 0 0 37.6
## 519 13 76 60 0 0 32.8
## 520 6 129 90 7 326 19.6
## 521 2 68 70 32 66 25.0
## 522 3 124 80 33 130 33.2
## 523 6 114 0 0 0 0.0
## 524 9 130 70 0 0 34.2
## 525 3 125 58 0 0 31.6
## 526 3 87 60 18 0 21.8
## 527 1 97 64 19 82 18.2
## 528 3 116 74 15 105 26.3
## 529 0 117 66 31 188 30.8
## 530 0 111 65 0 0 24.6
## 531 2 122 60 18 106 29.8
## 532 0 107 76 0 0 45.3
## 533 1 86 66 52 65 41.3
## 534 6 91 0 0 0 29.8
## 535 1 77 56 30 56 33.3
## 536 4 132 0 0 0 32.9
## 537 0 105 90 0 0 29.6
## 538 0 57 60 0 0 21.7
## 539 0 127 80 37 210 36.3
## 540 3 129 92 49 155 36.4
## 541 8 100 74 40 215 39.4
## 542 3 128 72 25 190 32.4
## 543 10 90 85 32 0 34.9
## 544 4 84 90 23 56 39.5
## 545 1 88 78 29 76 32.0
## 546 8 186 90 35 225 34.5
## 547 5 187 76 27 207 43.6
## 548 4 131 68 21 166 33.1
## 549 1 164 82 43 67 32.8
## 550 4 189 110 31 0 28.5
## 551 1 116 70 28 0 27.4
## 552 3 84 68 30 106 31.9
## 553 6 114 88 0 0 27.8
## 554 1 88 62 24 44 29.9
## 555 1 84 64 23 115 36.9
## 556 7 124 70 33 215 25.5
## 557 1 97 70 40 0 38.1
## 558 8 110 76 0 0 27.8
## 559 11 103 68 40 0 46.2
## 560 11 85 74 0 0 30.1
## 561 6 125 76 0 0 33.8
## 562 0 198 66 32 274 41.3
## 563 1 87 68 34 77 37.6
## 564 6 99 60 19 54 26.9
## 565 0 91 80 0 0 32.4
## 566 2 95 54 14 88 26.1
## 567 1 99 72 30 18 38.6
## 568 6 92 62 32 126 32.0
## 569 4 154 72 29 126 31.3
## 570 0 121 66 30 165 34.3
## 571 3 78 70 0 0 32.5
## 572 2 130 96 0 0 22.6
## 573 3 111 58 31 44 29.5
## 574 2 98 60 17 120 34.7
## 575 1 143 86 30 330 30.1
## 576 1 119 44 47 63 35.5
## 577 6 108 44 20 130 24.0
## 578 2 118 80 0 0 42.9
## 579 10 133 68 0 0 27.0
## 580 2 197 70 99 0 34.7
## 581 0 151 90 46 0 42.1
## 582 6 109 60 27 0 25.0
## 583 12 121 78 17 0 26.5
## 584 8 100 76 0 0 38.7
## 585 8 124 76 24 600 28.7
## 586 1 93 56 11 0 22.5
## 587 8 143 66 0 0 34.9
## 588 6 103 66 0 0 24.3
## 589 3 176 86 27 156 33.3
## 590 0 73 0 0 0 21.1
## 591 11 111 84 40 0 46.8
## 592 2 112 78 50 140 39.4
## 593 3 132 80 0 0 34.4
## 594 2 82 52 22 115 28.5
## 595 6 123 72 45 230 33.6
## 596 0 188 82 14 185 32.0
## 597 0 67 76 0 0 45.3
## 598 1 89 24 19 25 27.8
## 599 1 173 74 0 0 36.8
## 600 1 109 38 18 120 23.1
## 601 1 108 88 19 0 27.1
## 602 6 96 0 0 0 23.7
## 603 1 124 74 36 0 27.8
## 604 7 150 78 29 126 35.2
## 605 4 183 0 0 0 28.4
## 606 1 124 60 32 0 35.8
## 607 1 181 78 42 293 40.0
## 608 1 92 62 25 41 19.5
## 609 0 152 82 39 272 41.5
## 610 1 111 62 13 182 24.0
## 611 3 106 54 21 158 30.9
## 612 3 174 58 22 194 32.9
## 613 7 168 88 42 321 38.2
## 614 6 105 80 28 0 32.5
## 615 11 138 74 26 144 36.1
## 616 3 106 72 0 0 25.8
## 617 6 117 96 0 0 28.7
## 618 2 68 62 13 15 20.1
## 619 9 112 82 24 0 28.2
## 620 0 119 0 0 0 32.4
## 621 2 112 86 42 160 38.4
## 622 2 92 76 20 0 24.2
## 623 6 183 94 0 0 40.8
## 624 0 94 70 27 115 43.5
## 625 2 108 64 0 0 30.8
## 626 4 90 88 47 54 37.7
## 627 0 125 68 0 0 24.7
## 628 0 132 78 0 0 32.4
## 629 5 128 80 0 0 34.6
## 630 4 94 65 22 0 24.7
## 631 7 114 64 0 0 27.4
## 632 0 102 78 40 90 34.5
## 633 2 111 60 0 0 26.2
## 634 1 128 82 17 183 27.5
## 635 10 92 62 0 0 25.9
## 636 13 104 72 0 0 31.2
## 637 5 104 74 0 0 28.8
## 638 2 94 76 18 66 31.6
## 639 7 97 76 32 91 40.9
## 640 1 100 74 12 46 19.5
## 641 0 102 86 17 105 29.3
## 642 4 128 70 0 0 34.3
## 643 6 147 80 0 0 29.5
## 644 4 90 0 0 0 28.0
## 645 3 103 72 30 152 27.6
## 646 2 157 74 35 440 39.4
## 647 1 167 74 17 144 23.4
## 648 0 179 50 36 159 37.8
## 649 11 136 84 35 130 28.3
## 650 0 107 60 25 0 26.4
## 651 1 91 54 25 100 25.2
## 652 1 117 60 23 106 33.8
## 653 5 123 74 40 77 34.1
## 654 2 120 54 0 0 26.8
## 655 1 106 70 28 135 34.2
## 656 2 155 52 27 540 38.7
## 657 2 101 58 35 90 21.8
## 658 1 120 80 48 200 38.9
## 659 11 127 106 0 0 39.0
## 660 3 80 82 31 70 34.2
## 661 10 162 84 0 0 27.7
## 662 1 199 76 43 0 42.9
## 663 8 167 106 46 231 37.6
## 664 9 145 80 46 130 37.9
## 665 6 115 60 39 0 33.7
## 666 1 112 80 45 132 34.8
## 667 4 145 82 18 0 32.5
## 668 10 111 70 27 0 27.5
## 669 6 98 58 33 190 34.0
## 670 9 154 78 30 100 30.9
## 671 6 165 68 26 168 33.6
## 672 1 99 58 10 0 25.4
## 673 10 68 106 23 49 35.5
## 674 3 123 100 35 240 57.3
## 675 8 91 82 0 0 35.6
## 676 6 195 70 0 0 30.9
## 677 9 156 86 0 0 24.8
## 678 0 93 60 0 0 35.3
## 679 3 121 52 0 0 36.0
## 680 2 101 58 17 265 24.2
## 681 2 56 56 28 45 24.2
## 682 0 162 76 36 0 49.6
## 683 0 95 64 39 105 44.6
## 684 4 125 80 0 0 32.3
## 685 5 136 82 0 0 0.0
## 686 2 129 74 26 205 33.2
## 687 3 130 64 0 0 23.1
## 688 1 107 50 19 0 28.3
## 689 1 140 74 26 180 24.1
## 690 1 144 82 46 180 46.1
## 691 8 107 80 0 0 24.6
## 692 13 158 114 0 0 42.3
## 693 2 121 70 32 95 39.1
## 694 7 129 68 49 125 38.5
## 695 2 90 60 0 0 23.5
## 696 7 142 90 24 480 30.4
## 697 3 169 74 19 125 29.9
## 698 0 99 0 0 0 25.0
## 699 4 127 88 11 155 34.5
## 700 4 118 70 0 0 44.5
## 701 2 122 76 27 200 35.9
## 702 6 125 78 31 0 27.6
## 703 1 168 88 29 0 35.0
## 704 2 129 0 0 0 38.5
## 705 4 110 76 20 100 28.4
## 706 6 80 80 36 0 39.8
## 707 10 115 0 0 0 0.0
## 708 2 127 46 21 335 34.4
## 709 9 164 78 0 0 32.8
## 710 2 93 64 32 160 38.0
## 711 3 158 64 13 387 31.2
## 712 5 126 78 27 22 29.6
## 713 10 129 62 36 0 41.2
## 714 0 134 58 20 291 26.4
## 715 3 102 74 0 0 29.5
## 716 7 187 50 33 392 33.9
## 717 3 173 78 39 185 33.8
## 718 10 94 72 18 0 23.1
## 719 1 108 60 46 178 35.5
## 720 5 97 76 27 0 35.6
## 721 4 83 86 19 0 29.3
## 722 1 114 66 36 200 38.1
## 723 1 149 68 29 127 29.3
## 724 5 117 86 30 105 39.1
## 725 1 111 94 0 0 32.8
## 726 4 112 78 40 0 39.4
## 727 1 116 78 29 180 36.1
## 728 0 141 84 26 0 32.4
## 729 2 175 88 0 0 22.9
## 730 2 92 52 0 0 30.1
## 731 3 130 78 23 79 28.4
## 732 8 120 86 0 0 28.4
## 733 2 174 88 37 120 44.5
## 734 2 106 56 27 165 29.0
## 735 2 105 75 0 0 23.3
## 736 4 95 60 32 0 35.4
## 737 0 126 86 27 120 27.4
## 738 8 65 72 23 0 32.0
## 739 2 99 60 17 160 36.6
## 740 1 102 74 0 0 39.5
## 741 11 120 80 37 150 42.3
## 742 3 102 44 20 94 30.8
## 743 1 109 58 18 116 28.5
## 744 9 140 94 0 0 32.7
## 745 13 153 88 37 140 40.6
## 746 12 100 84 33 105 30.0
## 747 1 147 94 41 0 49.3
## 748 1 81 74 41 57 46.3
## 749 3 187 70 22 200 36.4
## 750 6 162 62 0 0 24.3
## 751 4 136 70 0 0 31.2
## 752 1 121 78 39 74 39.0
## 753 3 108 62 24 0 26.0
## 754 0 181 88 44 510 43.3
## 755 8 154 78 32 0 32.4
## 756 1 128 88 39 110 36.5
## 757 7 137 90 41 0 32.0
## 758 0 123 72 0 0 36.3
## 759 1 106 76 0 0 37.5
## 760 6 190 92 0 0 35.5
## 761 2 88 58 26 16 28.4
## 762 9 170 74 31 0 44.0
## 763 9 89 62 0 0 22.5
## 764 10 101 76 48 180 32.9
## 765 2 122 70 27 0 36.8
## 766 5 121 72 23 112 26.2
## 767 1 126 60 0 0 30.1
## 768 1 93 70 31 0 30.4
## DiabetesPedigree Edad ResultadoDiabetes
## 1 0.627 50 1
## 2 0.351 31 0
## 3 0.672 32 1
## 4 0.167 21 0
## 5 2.288 33 1
## 6 0.201 30 0
## 7 0.248 26 1
## 8 0.134 29 0
## 9 0.158 53 1
## 10 0.232 54 1
## 11 0.191 30 0
## 12 0.537 34 1
## 13 1.441 57 0
## 14 0.398 59 1
## 15 0.587 51 1
## 16 0.484 32 1
## 17 0.551 31 1
## 18 0.254 31 1
## 19 0.183 33 0
## 20 0.529 32 1
## 21 0.704 27 0
## 22 0.388 50 0
## 23 0.451 41 1
## 24 0.263 29 1
## 25 0.254 51 1
## 26 0.205 41 1
## 27 0.257 43 1
## 28 0.487 22 0
## 29 0.245 57 0
## 30 0.337 38 0
## 31 0.546 60 0
## 32 0.851 28 1
## 33 0.267 22 0
## 34 0.188 28 0
## 35 0.512 45 0
## 36 0.966 33 0
## 37 0.420 35 0
## 38 0.665 46 1
## 39 0.503 27 1
## 40 1.390 56 1
## 41 0.271 26 0
## 42 0.696 37 0
## 43 0.235 48 0
## 44 0.721 54 1
## 45 0.294 40 0
## 46 1.893 25 1
## 47 0.564 29 0
## 48 0.586 22 0
## 49 0.344 31 1
## 50 0.305 24 0
## 51 0.491 22 0
## 52 0.526 26 0
## 53 0.342 30 0
## 54 0.467 58 1
## 55 0.718 42 0
## 56 0.248 21 0
## 57 0.254 41 1
## 58 0.962 31 0
## 59 1.781 44 0
## 60 0.173 22 0
## 61 0.304 21 0
## 62 0.270 39 1
## 63 0.587 36 0
## 64 0.699 24 0
## 65 0.258 42 1
## 66 0.203 32 0
## 67 0.855 38 1
## 68 0.845 54 0
## 69 0.334 25 0
## 70 0.189 27 0
## 71 0.867 28 1
## 72 0.411 26 0
## 73 0.583 42 1
## 74 0.231 23 0
## 75 0.396 22 0
## 76 0.140 22 0
## 77 0.391 41 0
## 78 0.370 27 0
## 79 0.270 26 1
## 80 0.307 24 0
## 81 0.140 22 0
## 82 0.102 22 0
## 83 0.767 36 0
## 84 0.237 22 0
## 85 0.227 37 1
## 86 0.698 27 0
## 87 0.178 45 0
## 88 0.324 26 0
## 89 0.153 43 1
## 90 0.165 24 0
## 91 0.258 21 0
## 92 0.443 34 0
## 93 0.261 42 0
## 94 0.277 60 1
## 95 0.761 21 0
## 96 0.255 40 0
## 97 0.130 24 0
## 98 0.323 22 0
## 99 0.356 23 0
## 100 0.325 31 1
## 101 1.222 33 1
## 102 0.179 22 0
## 103 0.262 21 0
## 104 0.283 24 0
## 105 0.930 27 0
## 106 0.801 21 0
## 107 0.207 27 0
## 108 0.287 37 0
## 109 0.336 25 0
## 110 0.247 24 1
## 111 0.199 24 1
## 112 0.543 46 1
## 113 0.192 23 0
## 114 0.391 25 0
## 115 0.588 39 1
## 116 0.539 61 1
## 117 0.220 38 1
## 118 0.654 25 0
## 119 0.443 22 0
## 120 0.223 21 0
## 121 0.759 25 1
## 122 0.260 24 0
## 123 0.404 23 0
## 124 0.186 69 0
## 125 0.278 23 1
## 126 0.496 26 1
## 127 0.452 30 0
## 128 0.261 23 0
## 129 0.403 40 1
## 130 0.741 62 1
## 131 0.361 33 1
## 132 1.114 33 1
## 133 0.356 30 1
## 134 0.457 39 0
## 135 0.647 26 0
## 136 0.088 31 0
## 137 0.597 21 0
## 138 0.532 22 0
## 139 0.703 29 0
## 140 0.159 28 0
## 141 0.268 55 0
## 142 0.286 38 0
## 143 0.318 22 0
## 144 0.272 42 1
## 145 0.237 23 0
## 146 0.572 21 0
## 147 0.096 41 0
## 148 1.400 34 0
## 149 0.218 65 0
## 150 0.085 22 0
## 151 0.399 24 0
## 152 0.432 37 0
## 153 1.189 42 1
## 154 0.687 23 0
## 155 0.137 43 1
## 156 0.337 36 1
## 157 0.637 21 0
## 158 0.833 23 0
## 159 0.229 22 0
## 160 0.817 47 1
## 161 0.294 36 0
## 162 0.204 45 0
## 163 0.167 27 0
## 164 0.368 21 0
## 165 0.743 32 1
## 166 0.722 41 1
## 167 0.256 22 0
## 168 0.709 34 0
## 169 0.471 29 0
## 170 0.495 29 0
## 171 0.180 36 1
## 172 0.542 29 1
## 173 0.773 25 0
## 174 0.678 23 0
## 175 0.370 33 0
## 176 0.719 36 1
## 177 0.382 42 0
## 178 0.319 26 1
## 179 0.190 47 0
## 180 0.956 37 1
## 181 0.084 32 0
## 182 0.725 23 0
## 183 0.299 21 0
## 184 0.268 27 0
## 185 0.244 40 0
## 186 0.745 41 1
## 187 0.615 60 1
## 188 1.321 33 1
## 189 0.640 31 1
## 190 0.361 25 1
## 191 0.142 21 0
## 192 0.374 40 0
## 193 0.383 36 1
## 194 0.578 40 1
## 195 0.136 42 0
## 196 0.395 29 1
## 197 0.187 21 0
## 198 0.678 23 1
## 199 0.905 26 1
## 200 0.150 29 1
## 201 0.874 21 0
## 202 0.236 28 0
## 203 0.787 32 0
## 204 0.235 27 0
## 205 0.324 55 0
## 206 0.407 27 0
## 207 0.605 57 1
## 208 0.151 52 1
## 209 0.289 21 0
## 210 0.355 41 1
## 211 0.290 25 0
## 212 0.375 24 0
## 213 0.164 60 0
## 214 0.431 24 1
## 215 0.260 36 1
## 216 0.742 38 1
## 217 0.514 25 1
## 218 0.464 32 0
## 219 1.224 32 1
## 220 0.261 41 1
## 221 1.072 21 1
## 222 0.805 66 1
## 223 0.209 37 0
## 224 0.687 61 0
## 225 0.666 26 0
## 226 0.101 22 0
## 227 0.198 26 0
## 228 0.652 24 1
## 229 2.329 31 0
## 230 0.089 24 0
## 231 0.645 22 1
## 232 0.238 46 1
## 233 0.583 22 0
## 234 0.394 29 0
## 235 0.293 23 0
## 236 0.479 26 1
## 237 0.586 51 1
## 238 0.686 23 1
## 239 0.831 32 1
## 240 0.582 27 0
## 241 0.192 21 0
## 242 0.446 22 0
## 243 0.402 22 1
## 244 1.318 33 1
## 245 0.329 29 0
## 246 1.213 49 1
## 247 0.258 41 0
## 248 0.427 23 0
## 249 0.282 34 0
## 250 0.143 23 0
## 251 0.380 42 0
## 252 0.284 27 0
## 253 0.249 24 0
## 254 0.238 25 0
## 255 0.926 44 1
## 256 0.543 21 1
## 257 0.557 30 0
## 258 0.092 25 0
## 259 0.655 24 0
## 260 1.353 51 1
## 261 0.299 34 0
## 262 0.761 27 1
## 263 0.612 24 0
## 264 0.200 63 0
## 265 0.226 35 1
## 266 0.997 43 0
## 267 0.933 25 1
## 268 1.101 24 0
## 269 0.078 21 0
## 270 0.240 28 1
## 271 1.136 38 1
## 272 0.128 21 0
## 273 0.254 40 0
## 274 0.422 21 0
## 275 0.251 52 0
## 276 0.677 25 0
## 277 0.296 29 1
## 278 0.454 23 0
## 279 0.744 57 0
## 280 0.881 22 0
## 281 0.334 28 1
## 282 0.280 39 0
## 283 0.262 37 0
## 284 0.165 47 1
## 285 0.259 52 1
## 286 0.647 51 0
## 287 0.619 34 0
## 288 0.808 29 1
## 289 0.340 26 0
## 290 0.263 33 0
## 291 0.434 21 0
## 292 0.757 25 1
## 293 1.224 31 1
## 294 0.613 24 1
## 295 0.254 65 0
## 296 0.692 28 0
## 297 0.337 29 1
## 298 0.520 24 0
## 299 0.412 46 1
## 300 0.840 58 0
## 301 0.839 30 1
## 302 0.422 25 1
## 303 0.156 35 0
## 304 0.209 28 1
## 305 0.207 37 0
## 306 0.215 29 0
## 307 0.326 47 1
## 308 0.143 21 0
## 309 1.391 25 1
## 310 0.875 30 1
## 311 0.313 41 0
## 312 0.605 22 0
## 313 0.433 27 1
## 314 0.626 25 0
## 315 1.127 43 1
## 316 0.315 26 0
## 317 0.284 30 0
## 318 0.345 29 1
## 319 0.150 28 0
## 320 0.129 59 1
## 321 0.527 31 0
## 322 0.197 25 1
## 323 0.254 36 1
## 324 0.731 43 1
## 325 0.148 21 0
## 326 0.123 24 0
## 327 0.692 30 1
## 328 0.200 37 0
## 329 0.127 23 1
## 330 0.122 37 0
## 331 1.476 46 0
## 332 0.166 25 0
## 333 0.282 41 1
## 334 0.137 44 0
## 335 0.260 22 0
## 336 0.259 26 0
## 337 0.932 44 0
## 338 0.343 44 1
## 339 0.893 33 1
## 340 0.331 41 1
## 341 0.472 22 0
## 342 0.673 36 0
## 343 0.389 22 0
## 344 0.290 33 0
## 345 0.485 57 0
## 346 0.349 49 0
## 347 0.654 22 0
## 348 0.187 23 0
## 349 0.279 26 0
## 350 0.346 37 1
## 351 0.237 29 0
## 352 0.252 30 0
## 353 0.243 46 0
## 354 0.580 24 0
## 355 0.559 21 0
## 356 0.302 49 1
## 357 0.962 28 1
## 358 0.569 44 1
## 359 0.378 48 0
## 360 0.875 29 1
## 361 0.583 29 1
## 362 0.207 63 0
## 363 0.305 65 0
## 364 0.520 67 1
## 365 0.385 30 0
## 366 0.499 30 0
## 367 0.368 29 1
## 368 0.252 21 0
## 369 0.306 22 0
## 370 0.234 45 1
## 371 2.137 25 1
## 372 1.731 21 0
## 373 0.545 21 0
## 374 0.225 25 0
## 375 0.816 28 0
## 376 0.528 58 1
## 377 0.299 22 0
## 378 0.509 22 0
## 379 0.238 32 1
## 380 1.021 35 0
## 381 0.821 24 0
## 382 0.236 22 0
## 383 0.947 21 0
## 384 1.268 25 0
## 385 0.221 25 0
## 386 0.205 24 0
## 387 0.660 35 1
## 388 0.239 45 1
## 389 0.452 58 1
## 390 0.949 28 0
## 391 0.444 42 0
## 392 0.340 27 1
## 393 0.389 21 0
## 394 0.463 37 0
## 395 0.803 31 1
## 396 1.600 25 0
## 397 0.944 39 0
## 398 0.196 22 1
## 399 0.389 25 0
## 400 0.241 25 1
## 401 0.161 31 1
## 402 0.151 55 0
## 403 0.286 35 1
## 404 0.280 38 0
## 405 0.135 41 1
## 406 0.520 26 0
## 407 0.376 46 1
## 408 0.336 25 0
## 409 1.191 39 1
## 410 0.702 28 1
## 411 0.674 28 0
## 412 0.528 25 0
## 413 1.076 22 0
## 414 0.256 21 0
## 415 0.534 21 1
## 416 0.258 22 1
## 417 1.095 22 0
## 418 0.554 37 1
## 419 0.624 27 0
## 420 0.219 28 1
## 421 0.507 26 0
## 422 0.561 21 0
## 423 0.496 21 0
## 424 0.421 21 0
## 425 0.516 36 1
## 426 0.264 31 1
## 427 0.256 25 0
## 428 0.328 38 1
## 429 0.284 26 0
## 430 0.233 43 1
## 431 0.108 23 0
## 432 0.551 38 0
## 433 0.527 22 0
## 434 0.167 29 0
## 435 1.138 36 0
## 436 0.205 29 1
## 437 0.244 41 0
## 438 0.434 28 0
## 439 0.147 21 0
## 440 0.727 31 0
## 441 0.435 41 1
## 442 0.497 22 0
## 443 0.230 24 0
## 444 0.955 33 1
## 445 0.380 30 1
## 446 2.420 25 1
## 447 0.658 28 0
## 448 0.330 26 0
## 449 0.510 22 1
## 450 0.285 26 0
## 451 0.415 23 0
## 452 0.542 23 1
## 453 0.381 25 0
## 454 0.832 72 0
## 455 0.498 24 0
## 456 0.212 38 1
## 457 0.687 62 0
## 458 0.364 24 0
## 459 1.001 51 1
## 460 0.460 81 0
## 461 0.733 48 0
## 462 0.416 26 0
## 463 0.705 39 0
## 464 0.258 37 0
## 465 1.022 34 0
## 466 0.452 21 0
## 467 0.269 22 0
## 468 0.600 25 0
## 469 0.183 38 1
## 470 0.571 27 0
## 471 0.607 28 0
## 472 0.170 22 0
## 473 0.259 22 0
## 474 0.210 50 0
## 475 0.126 24 0
## 476 0.231 59 0
## 477 0.711 29 1
## 478 0.466 31 0
## 479 0.162 39 0
## 480 0.419 63 0
## 481 0.344 35 1
## 482 0.197 29 0
## 483 0.306 28 0
## 484 0.233 23 0
## 485 0.630 31 1
## 486 0.365 24 1
## 487 0.536 21 0
## 488 1.159 58 0
## 489 0.294 28 0
## 490 0.551 67 0
## 491 0.629 24 0
## 492 0.292 42 0
## 493 0.145 33 0
## 494 1.144 45 1
## 495 0.174 22 0
## 496 0.304 66 0
## 497 0.292 30 0
## 498 0.547 25 0
## 499 0.163 55 1
## 500 0.839 39 0
## 501 0.313 21 0
## 502 0.267 28 0
## 503 0.727 41 1
## 504 0.738 41 0
## 505 0.238 40 0
## 506 0.263 38 0
## 507 0.314 35 1
## 508 0.692 21 0
## 509 0.968 21 0
## 510 0.409 64 0
## 511 0.297 46 1
## 512 0.207 21 0
## 513 0.200 58 0
## 514 0.525 22 0
## 515 0.154 24 0
## 516 0.268 28 1
## 517 0.771 53 1
## 518 0.304 51 0
## 519 0.180 41 0
## 520 0.582 60 0
## 521 0.187 25 0
## 522 0.305 26 0
## 523 0.189 26 0
## 524 0.652 45 1
## 525 0.151 24 0
## 526 0.444 21 0
## 527 0.299 21 0
## 528 0.107 24 0
## 529 0.493 22 0
## 530 0.660 31 0
## 531 0.717 22 0
## 532 0.686 24 0
## 533 0.917 29 0
## 534 0.501 31 0
## 535 1.251 24 0
## 536 0.302 23 1
## 537 0.197 46 0
## 538 0.735 67 0
## 539 0.804 23 0
## 540 0.968 32 1
## 541 0.661 43 1
## 542 0.549 27 1
## 543 0.825 56 1
## 544 0.159 25 0
## 545 0.365 29 0
## 546 0.423 37 1
## 547 1.034 53 1
## 548 0.160 28 0
## 549 0.341 50 0
## 550 0.680 37 0
## 551 0.204 21 0
## 552 0.591 25 0
## 553 0.247 66 0
## 554 0.422 23 0
## 555 0.471 28 0
## 556 0.161 37 0
## 557 0.218 30 0
## 558 0.237 58 0
## 559 0.126 42 0
## 560 0.300 35 0
## 561 0.121 54 1
## 562 0.502 28 1
## 563 0.401 24 0
## 564 0.497 32 0
## 565 0.601 27 0
## 566 0.748 22 0
## 567 0.412 21 0
## 568 0.085 46 0
## 569 0.338 37 0
## 570 0.203 33 1
## 571 0.270 39 0
## 572 0.268 21 0
## 573 0.430 22 0
## 574 0.198 22 0
## 575 0.892 23 0
## 576 0.280 25 0
## 577 0.813 35 0
## 578 0.693 21 1
## 579 0.245 36 0
## 580 0.575 62 1
## 581 0.371 21 1
## 582 0.206 27 0
## 583 0.259 62 0
## 584 0.190 42 0
## 585 0.687 52 1
## 586 0.417 22 0
## 587 0.129 41 1
## 588 0.249 29 0
## 589 1.154 52 1
## 590 0.342 25 0
## 591 0.925 45 1
## 592 0.175 24 0
## 593 0.402 44 1
## 594 1.699 25 0
## 595 0.733 34 0
## 596 0.682 22 1
## 597 0.194 46 0
## 598 0.559 21 0
## 599 0.088 38 1
## 600 0.407 26 0
## 601 0.400 24 0
## 602 0.190 28 0
## 603 0.100 30 0
## 604 0.692 54 1
## 605 0.212 36 1
## 606 0.514 21 0
## 607 1.258 22 1
## 608 0.482 25 0
## 609 0.270 27 0
## 610 0.138 23 0
## 611 0.292 24 0
## 612 0.593 36 1
## 613 0.787 40 1
## 614 0.878 26 0
## 615 0.557 50 1
## 616 0.207 27 0
## 617 0.157 30 0
## 618 0.257 23 0
## 619 1.282 50 1
## 620 0.141 24 1
## 621 0.246 28 0
## 622 1.698 28 0
## 623 1.461 45 0
## 624 0.347 21 0
## 625 0.158 21 0
## 626 0.362 29 0
## 627 0.206 21 0
## 628 0.393 21 0
## 629 0.144 45 0
## 630 0.148 21 0
## 631 0.732 34 1
## 632 0.238 24 0
## 633 0.343 23 0
## 634 0.115 22 0
## 635 0.167 31 0
## 636 0.465 38 1
## 637 0.153 48 0
## 638 0.649 23 0
## 639 0.871 32 1
## 640 0.149 28 0
## 641 0.695 27 0
## 642 0.303 24 0
## 643 0.178 50 1
## 644 0.610 31 0
## 645 0.730 27 0
## 646 0.134 30 0
## 647 0.447 33 1
## 648 0.455 22 1
## 649 0.260 42 1
## 650 0.133 23 0
## 651 0.234 23 0
## 652 0.466 27 0
## 653 0.269 28 0
## 654 0.455 27 0
## 655 0.142 22 0
## 656 0.240 25 1
## 657 0.155 22 0
## 658 1.162 41 0
## 659 0.190 51 0
## 660 1.292 27 1
## 661 0.182 54 0
## 662 1.394 22 1
## 663 0.165 43 1
## 664 0.637 40 1
## 665 0.245 40 1
## 666 0.217 24 0
## 667 0.235 70 1
## 668 0.141 40 1
## 669 0.430 43 0
## 670 0.164 45 0
## 671 0.631 49 0
## 672 0.551 21 0
## 673 0.285 47 0
## 674 0.880 22 0
## 675 0.587 68 0
## 676 0.328 31 1
## 677 0.230 53 1
## 678 0.263 25 0
## 679 0.127 25 1
## 680 0.614 23 0
## 681 0.332 22 0
## 682 0.364 26 1
## 683 0.366 22 0
## 684 0.536 27 1
## 685 0.640 69 0
## 686 0.591 25 0
## 687 0.314 22 0
## 688 0.181 29 0
## 689 0.828 23 0
## 690 0.335 46 1
## 691 0.856 34 0
## 692 0.257 44 1
## 693 0.886 23 0
## 694 0.439 43 1
## 695 0.191 25 0
## 696 0.128 43 1
## 697 0.268 31 1
## 698 0.253 22 0
## 699 0.598 28 0
## 700 0.904 26 0
## 701 0.483 26 0
## 702 0.565 49 1
## 703 0.905 52 1
## 704 0.304 41 0
## 705 0.118 27 0
## 706 0.177 28 0
## 707 0.261 30 1
## 708 0.176 22 0
## 709 0.148 45 1
## 710 0.674 23 1
## 711 0.295 24 0
## 712 0.439 40 0
## 713 0.441 38 1
## 714 0.352 21 0
## 715 0.121 32 0
## 716 0.826 34 1
## 717 0.970 31 1
## 718 0.595 56 0
## 719 0.415 24 0
## 720 0.378 52 1
## 721 0.317 34 0
## 722 0.289 21 0
## 723 0.349 42 1
## 724 0.251 42 0
## 725 0.265 45 0
## 726 0.236 38 0
## 727 0.496 25 0
## 728 0.433 22 0
## 729 0.326 22 0
## 730 0.141 22 0
## 731 0.323 34 1
## 732 0.259 22 1
## 733 0.646 24 1
## 734 0.426 22 0
## 735 0.560 53 0
## 736 0.284 28 0
## 737 0.515 21 0
## 738 0.600 42 0
## 739 0.453 21 0
## 740 0.293 42 1
## 741 0.785 48 1
## 742 0.400 26 0
## 743 0.219 22 0
## 744 0.734 45 1
## 745 1.174 39 0
## 746 0.488 46 0
## 747 0.358 27 1
## 748 1.096 32 0
## 749 0.408 36 1
## 750 0.178 50 1
## 751 1.182 22 1
## 752 0.261 28 0
## 753 0.223 25 0
## 754 0.222 26 1
## 755 0.443 45 1
## 756 1.057 37 1
## 757 0.391 39 0
## 758 0.258 52 1
## 759 0.197 26 0
## 760 0.278 66 1
## 761 0.766 22 0
## 762 0.403 43 1
## 763 0.142 33 0
## 764 0.171 63 0
## 765 0.340 27 0
## 766 0.245 30 0
## 767 0.349 47 1
## 768 0.315 23 0head(diabetes)## Embarazos Glucosa PresionSanguinea GrosorPiel Insulina IMC DiabetesPedigree
## 1 6 148 72 35 0 33.6 0.627
## 2 1 85 66 29 0 26.6 0.351
## 3 8 183 64 0 0 23.3 0.672
## 4 1 89 66 23 94 28.1 0.167
## 5 0 137 40 35 168 43.1 2.288
## 6 5 116 74 0 0 25.6 0.201
## Edad ResultadoDiabetes
## 1 50 1
## 2 31 0
## 3 32 1
## 4 21 0
## 5 33 1
## 6 30 0summary(diabetes)## Embarazos Glucosa PresionSanguinea GrosorPiel
## Min. : 0.000 Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 99.0 1st Qu.: 62.00 1st Qu.: 0.00
## Median : 3.000 Median :117.0 Median : 72.00 Median :23.00
## Mean : 3.845 Mean :120.9 Mean : 69.11 Mean :20.54
## 3rd Qu.: 6.000 3rd Qu.:140.2 3rd Qu.: 80.00 3rd Qu.:32.00
## Max. :17.000 Max. :199.0 Max. :122.00 Max. :99.00
## Insulina IMC DiabetesPedigree Edad
## Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. :0.0780 Min. :21.00
## 1st Qu.: 0.0 1st Qu.:27.30 1st Qu.:0.2437 1st Qu.:24.00
## Median : 30.5 Median :32.00 Median :0.3725 Median :29.00
## Mean : 79.8 Mean :31.99 Mean :0.4719 Mean :33.24
## 3rd Qu.:127.2 3rd Qu.:36.60 3rd Qu.:0.6262 3rd Qu.:41.00
## Max. :846.0 Max. :67.10 Max. :2.4200 Max. :81.00
## ResultadoDiabetes
## Min. :0.000
## 1st Qu.:0.000
## Median :0.000
## Mean :0.349
## 3rd Qu.:1.000
## Max. :1.000str(diabetes)## 'data.frame': 768 obs. of 9 variables:
## $ Embarazos : int 6 1 8 1 0 5 3 10 2 8 ...
## $ Glucosa : int 148 85 183 89 137 116 78 115 197 125 ...
## $ PresionSanguinea : int 72 66 64 66 40 74 50 0 70 96 ...
## $ GrosorPiel : int 35 29 0 23 35 0 32 0 45 0 ...
## $ Insulina : int 0 0 0 94 168 0 88 0 543 0 ...
## $ IMC : num 33.6 26.6 23.3 28.1 43.1 25.6 31 35.3 30.5 0 ...
## $ DiabetesPedigree : num 0.627 0.351 0.672 0.167 2.288 ...
## $ Edad : int 50 31 32 21 33 30 26 29 53 54 ...
## $ ResultadoDiabetes: int 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 ...sum(diabetes == 0)## [1] 1263Como podemos ver, algunas de las variables tienen “0” los cuales representan valores perdidos, entonces vamos a hacer una limpieza:
columnas_sin_ceros <- c("Glucosa", "PresionSanguinea", "GrosorPiel", "Insulina", "IMC")
diabetes[columnas_sin_ceros] <- lapply(diabetes[columnas_sin_ceros], function(x) ifelse(x == 0, NA, x))
summary(diabetes) ## Embarazos Glucosa PresionSanguinea GrosorPiel
## Min. : 0.000 Min. : 44.0 Min. : 24.00 Min. : 7.00
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 99.0 1st Qu.: 64.00 1st Qu.:22.00
## Median : 3.000 Median :117.0 Median : 72.00 Median :29.00
## Mean : 3.845 Mean :121.7 Mean : 72.41 Mean :29.15
## 3rd Qu.: 6.000 3rd Qu.:141.0 3rd Qu.: 80.00 3rd Qu.:36.00
## Max. :17.000 Max. :199.0 Max. :122.00 Max. :99.00
## NA's :5 NA's :35 NA's :227
## Insulina IMC DiabetesPedigree Edad
## Min. : 14.00 Min. :18.20 Min. :0.0780 Min. :21.00
## 1st Qu.: 76.25 1st Qu.:27.50 1st Qu.:0.2437 1st Qu.:24.00
## Median :125.00 Median :32.30 Median :0.3725 Median :29.00
## Mean :155.55 Mean :32.46 Mean :0.4719 Mean :33.24
## 3rd Qu.:190.00 3rd Qu.:36.60 3rd Qu.:0.6262 3rd Qu.:41.00
## Max. :846.00 Max. :67.10 Max. :2.4200 Max. :81.00
## NA's :374 NA's :11
## ResultadoDiabetes
## Min. :0.000
## 1st Qu.:0.000
## Median :0.000
## Mean :0.349
## 3rd Qu.:1.000
## Max. :1.000
## Ahora, vamos a estudiar las variables IMC (índice de masa corporal) y la glucosa, verémos si estos tienen algúnt ipo de correlación. Para esto, primero vamos a limpiar las NA. Además se quiere ver si los niveles de glucosa dependen del IMC en alguna medida.
\[H_0= \text{Los niveles de glucosa no dependen del IMC}\\ H_A= \text{Los niveles de glucosa sí dependen del IMC}\]
diabetes_limpio <- diabetes %>%
mutate(
Glucosa = ifelse(is.na(Glucosa), mean(Glucosa, na.rm = TRUE), Glucosa),
IMC = ifelse(is.na(IMC), median(IMC, na.rm = TRUE), IMC)
)
Glucosa <- diabetes_limpio$Glucosa
IMC <- diabetes_limpio$IMC
I_vs_G <- data.frame(IMC, Glucosa)
print(I_vs_G)## IMC Glucosa
## 1 33.6 148.0000
## 2 26.6 85.0000
## 3 23.3 183.0000
## 4 28.1 89.0000
## 5 43.1 137.0000
## 6 25.6 116.0000
## 7 31.0 78.0000
## 8 35.3 115.0000
## 9 30.5 197.0000
## 10 32.3 125.0000
## 11 37.6 110.0000
## 12 38.0 168.0000
## 13 27.1 139.0000
## 14 30.1 189.0000
## 15 25.8 166.0000
## 16 30.0 100.0000
## 17 45.8 118.0000
## 18 29.6 107.0000
## 19 43.3 103.0000
## 20 34.6 115.0000
## 21 39.3 126.0000
## 22 35.4 99.0000
## 23 39.8 196.0000
## 24 29.0 119.0000
## 25 36.6 143.0000
## 26 31.1 125.0000
## 27 39.4 147.0000
## 28 23.2 97.0000
## 29 22.2 145.0000
## 30 34.1 117.0000
## 31 36.0 109.0000
## 32 31.6 158.0000
## 33 24.8 88.0000
## 34 19.9 92.0000
## 35 27.6 122.0000
## 36 24.0 103.0000
## 37 33.2 138.0000
## 38 32.9 102.0000
## 39 38.2 90.0000
## 40 37.1 111.0000
## 41 34.0 180.0000
## 42 40.2 133.0000
## 43 22.7 106.0000
## 44 45.4 171.0000
## 45 27.4 159.0000
## 46 42.0 180.0000
## 47 29.7 146.0000
## 48 28.0 71.0000
## 49 39.1 103.0000
## 50 32.3 105.0000
## 51 19.4 103.0000
## 52 24.2 101.0000
## 53 24.4 88.0000
## 54 33.7 176.0000
## 55 34.7 150.0000
## 56 23.0 73.0000
## 57 37.7 187.0000
## 58 46.8 100.0000
## 59 40.5 146.0000
## 60 41.5 105.0000
## 61 32.3 84.0000
## 62 32.9 133.0000
## 63 25.0 44.0000
## 64 25.4 141.0000
## 65 32.8 114.0000
## 66 29.0 99.0000
## 67 32.5 109.0000
## 68 42.7 109.0000
## 69 19.6 95.0000
## 70 28.9 146.0000
## 71 32.9 100.0000
## 72 28.6 139.0000
## 73 43.4 126.0000
## 74 35.1 129.0000
## 75 32.0 79.0000
## 76 24.7 121.6868
## 77 32.6 62.0000
## 78 37.7 95.0000
## 79 43.2 131.0000
## 80 25.0 112.0000
## 81 22.4 113.0000
## 82 32.3 74.0000
## 83 29.3 83.0000
## 84 24.6 101.0000
## 85 48.8 137.0000
## 86 32.4 110.0000
## 87 36.6 106.0000
## 88 38.5 100.0000
## 89 37.1 136.0000
## 90 26.5 107.0000
## 91 19.1 80.0000
## 92 32.0 123.0000
## 93 46.7 81.0000
## 94 23.8 134.0000
## 95 24.7 142.0000
## 96 33.9 144.0000
## 97 31.6 92.0000
## 98 20.4 71.0000
## 99 28.7 93.0000
## 100 49.7 122.0000
## 101 39.0 163.0000
## 102 26.1 151.0000
## 103 22.5 125.0000
## 104 26.6 81.0000
## 105 39.6 85.0000
## 106 28.7 126.0000
## 107 22.4 96.0000
## 108 29.5 144.0000
## 109 34.3 83.0000
## 110 37.4 95.0000
## 111 33.3 171.0000
## 112 34.0 155.0000
## 113 31.2 89.0000
## 114 34.0 76.0000
## 115 30.5 160.0000
## 116 31.2 146.0000
## 117 34.0 124.0000
## 118 33.7 78.0000
## 119 28.2 97.0000
## 120 23.2 99.0000
## 121 53.2 162.0000
## 122 34.2 111.0000
## 123 33.6 107.0000
## 124 26.8 132.0000
## 125 33.3 113.0000
## 126 55.0 88.0000
## 127 42.9 120.0000
## 128 33.3 118.0000
## 129 34.5 117.0000
## 130 27.9 105.0000
## 131 29.7 173.0000
## 132 33.3 122.0000
## 133 34.5 170.0000
## 134 38.3 84.0000
## 135 21.1 96.0000
## 136 33.8 125.0000
## 137 30.8 100.0000
## 138 28.7 93.0000
## 139 31.2 129.0000
## 140 36.9 105.0000
## 141 21.1 128.0000
## 142 39.5 106.0000
## 143 32.5 108.0000
## 144 32.4 108.0000
## 145 32.8 154.0000
## 146 32.3 102.0000
## 147 32.8 57.0000
## 148 30.5 106.0000
## 149 33.7 147.0000
## 150 27.3 90.0000
## 151 37.4 136.0000
## 152 21.9 114.0000
## 153 34.3 156.0000
## 154 40.6 153.0000
## 155 47.9 188.0000
## 156 50.0 152.0000
## 157 24.6 99.0000
## 158 25.2 109.0000
## 159 29.0 88.0000
## 160 40.9 163.0000
## 161 29.7 151.0000
## 162 37.2 102.0000
## 163 44.2 114.0000
## 164 29.7 100.0000
## 165 31.6 131.0000
## 166 29.9 104.0000
## 167 32.5 148.0000
## 168 29.6 120.0000
## 169 31.9 110.0000
## 170 28.4 111.0000
## 171 30.8 102.0000
## 172 35.4 134.0000
## 173 28.9 87.0000
## 174 43.5 79.0000
## 175 29.7 75.0000
## 176 32.7 179.0000
## 177 31.2 85.0000
## 178 67.1 129.0000
## 179 45.0 143.0000
## 180 39.1 130.0000
## 181 23.2 87.0000
## 182 34.9 119.0000
## 183 27.7 121.6868
## 184 26.8 73.0000
## 185 27.6 141.0000
## 186 35.9 194.0000
## 187 30.1 181.0000
## 188 32.0 128.0000
## 189 27.9 109.0000
## 190 31.6 139.0000
## 191 22.6 111.0000
## 192 33.1 123.0000
## 193 30.4 159.0000
## 194 52.3 135.0000
## 195 24.4 85.0000
## 196 39.4 158.0000
## 197 24.3 105.0000
## 198 22.9 107.0000
## 199 34.8 109.0000
## 200 30.9 148.0000
## 201 31.0 113.0000
## 202 40.1 138.0000
## 203 27.3 108.0000
## 204 20.4 99.0000
## 205 37.7 103.0000
## 206 23.9 111.0000
## 207 37.5 196.0000
## 208 37.7 162.0000
## 209 33.2 96.0000
## 210 35.5 184.0000
## 211 27.7 81.0000
## 212 42.8 147.0000
## 213 34.2 179.0000
## 214 42.6 140.0000
## 215 34.2 112.0000
## 216 41.8 151.0000
## 217 35.8 109.0000
## 218 30.0 125.0000
## 219 29.0 85.0000
## 220 37.8 112.0000
## 221 34.6 177.0000
## 222 31.6 158.0000
## 223 25.2 119.0000
## 224 28.8 142.0000
## 225 23.6 100.0000
## 226 34.6 87.0000
## 227 35.7 101.0000
## 228 37.2 162.0000
## 229 36.7 197.0000
## 230 45.2 117.0000
## 231 44.0 142.0000
## 232 46.2 134.0000
## 233 25.4 79.0000
## 234 35.0 122.0000
## 235 29.7 74.0000
## 236 43.6 171.0000
## 237 35.9 181.0000
## 238 44.1 179.0000
## 239 30.8 164.0000
## 240 18.4 104.0000
## 241 29.2 91.0000
## 242 33.1 91.0000
## 243 25.6 139.0000
## 244 27.1 119.0000
## 245 38.2 146.0000
## 246 30.0 184.0000
## 247 31.2 122.0000
## 248 52.3 165.0000
## 249 35.4 124.0000
## 250 30.1 111.0000
## 251 31.2 106.0000
## 252 28.0 129.0000
## 253 24.4 90.0000
## 254 35.8 86.0000
## 255 27.6 92.0000
## 256 33.6 113.0000
## 257 30.1 111.0000
## 258 28.7 114.0000
## 259 25.9 193.0000
## 260 33.3 155.0000
## 261 30.9 191.0000
## 262 30.0 141.0000
## 263 32.1 95.0000
## 264 32.4 142.0000
## 265 32.0 123.0000
## 266 33.6 96.0000
## 267 36.3 138.0000
## 268 40.0 128.0000
## 269 25.1 102.0000
## 270 27.5 146.0000
## 271 45.6 101.0000
## 272 25.2 108.0000
## 273 23.0 122.0000
## 274 33.2 71.0000
## 275 34.2 106.0000
## 276 40.5 100.0000
## 277 26.5 106.0000
## 278 27.8 104.0000
## 279 24.9 114.0000
## 280 25.3 108.0000
## 281 37.9 146.0000
## 282 35.9 129.0000
## 283 32.4 133.0000
## 284 30.4 161.0000
## 285 27.0 108.0000
## 286 26.0 136.0000
## 287 38.7 155.0000
## 288 45.6 119.0000
## 289 20.8 96.0000
## 290 36.1 108.0000
## 291 36.9 78.0000
## 292 36.6 107.0000
## 293 43.3 128.0000
## 294 40.5 128.0000
## 295 21.9 161.0000
## 296 35.5 151.0000
## 297 28.0 146.0000
## 298 30.7 126.0000
## 299 36.6 100.0000
## 300 23.6 112.0000
## 301 32.3 167.0000
## 302 31.6 144.0000
## 303 35.8 77.0000
## 304 52.9 115.0000
## 305 21.0 150.0000
## 306 39.7 120.0000
## 307 25.5 161.0000
## 308 24.8 137.0000
## 309 30.5 128.0000
## 310 32.9 124.0000
## 311 26.2 80.0000
## 312 39.4 106.0000
## 313 26.6 155.0000
## 314 29.5 113.0000
## 315 35.9 109.0000
## 316 34.1 112.0000
## 317 19.3 99.0000
## 318 30.5 182.0000
## 319 38.1 115.0000
## 320 23.5 194.0000
## 321 27.5 129.0000
## 322 31.6 112.0000
## 323 27.4 124.0000
## 324 26.8 152.0000
## 325 35.7 112.0000
## 326 25.6 157.0000
## 327 35.1 122.0000
## 328 35.1 179.0000
## 329 45.5 102.0000
## 330 30.8 105.0000
## 331 23.1 118.0000
## 332 32.7 87.0000
## 333 43.3 180.0000
## 334 23.6 106.0000
## 335 23.9 95.0000
## 336 47.9 165.0000
## 337 33.8 117.0000
## 338 31.2 115.0000
## 339 34.2 152.0000
## 340 39.9 178.0000
## 341 25.9 130.0000
## 342 25.9 95.0000
## 343 32.0 121.6868
## 344 34.7 122.0000
## 345 36.8 95.0000
## 346 38.5 126.0000
## 347 28.7 139.0000
## 348 23.5 116.0000
## 349 21.8 99.0000
## 350 41.0 121.6868
## 351 42.2 92.0000
## 352 31.2 137.0000
## 353 34.4 61.0000
## 354 27.2 90.0000
## 355 42.7 90.0000
## 356 30.4 165.0000
## 357 33.3 125.0000
## 358 39.9 129.0000
## 359 35.3 88.0000
## 360 36.5 196.0000
## 361 31.2 189.0000
## 362 29.8 158.0000
## 363 39.2 103.0000
## 364 38.5 146.0000
## 365 34.9 147.0000
## 366 34.0 99.0000
## 367 27.6 124.0000
## 368 21.0 101.0000
## 369 27.5 81.0000
## 370 32.8 133.0000
## 371 38.4 173.0000
## 372 32.3 118.0000
## 373 35.8 84.0000
## 374 34.9 105.0000
## 375 36.2 122.0000
## 376 39.2 140.0000
## 377 25.2 98.0000
## 378 37.2 87.0000
## 379 48.3 156.0000
## 380 43.4 93.0000
## 381 30.8 107.0000
## 382 20.0 105.0000
## 383 25.4 109.0000
## 384 25.1 90.0000
## 385 24.3 125.0000
## 386 22.3 119.0000
## 387 32.3 116.0000
## 388 43.3 105.0000
## 389 32.0 144.0000
## 390 31.6 100.0000
## 391 32.0 100.0000
## 392 45.7 166.0000
## 393 23.7 131.0000
## 394 22.1 116.0000
## 395 32.9 158.0000
## 396 27.7 127.0000
## 397 24.7 96.0000
## 398 34.3 131.0000
## 399 21.1 82.0000
## 400 34.9 193.0000
## 401 32.0 95.0000
## 402 24.2 137.0000
## 403 35.0 136.0000
## 404 31.6 72.0000
## 405 32.9 168.0000
## 406 42.1 123.0000
## 407 28.9 115.0000
## 408 21.9 101.0000
## 409 25.9 197.0000
## 410 42.4 172.0000
## 411 35.7 102.0000
## 412 34.4 112.0000
## 413 42.4 143.0000
## 414 26.2 143.0000
## 415 34.6 138.0000
## 416 35.7 173.0000
## 417 27.2 97.0000
## 418 38.5 144.0000
## 419 18.2 83.0000
## 420 26.4 129.0000
## 421 45.3 119.0000
## 422 26.0 94.0000
## 423 40.6 102.0000
## 424 30.8 115.0000
## 425 42.9 151.0000
## 426 37.0 184.0000
## 427 32.3 94.0000
## 428 34.1 181.0000
## 429 40.6 135.0000
## 430 35.0 95.0000
## 431 22.2 99.0000
## 432 30.4 89.0000
## 433 30.0 80.0000
## 434 25.6 139.0000
## 435 24.5 90.0000
## 436 42.4 141.0000
## 437 37.4 140.0000
## 438 29.9 147.0000
## 439 18.2 97.0000
## 440 36.8 107.0000
## 441 34.3 189.0000
## 442 32.2 83.0000
## 443 33.2 117.0000
## 444 30.5 108.0000
## 445 29.7 117.0000
## 446 59.4 180.0000
## 447 25.3 100.0000
## 448 36.5 95.0000
## 449 33.6 104.0000
## 450 30.5 120.0000
## 451 21.2 82.0000
## 452 28.9 134.0000
## 453 39.9 91.0000
## 454 19.6 119.0000
## 455 37.8 100.0000
## 456 33.6 175.0000
## 457 26.7 135.0000
## 458 30.2 86.0000
## 459 37.6 148.0000
## 460 25.9 134.0000
## 461 20.8 120.0000
## 462 21.8 71.0000
## 463 35.3 74.0000
## 464 27.6 88.0000
## 465 24.0 115.0000
## 466 21.8 124.0000
## 467 27.8 74.0000
## 468 36.8 97.0000
## 469 30.0 120.0000
## 470 46.1 154.0000
## 471 41.3 144.0000
## 472 33.2 137.0000
## 473 38.8 119.0000
## 474 29.9 136.0000
## 475 28.9 114.0000
## 476 27.3 137.0000
## 477 33.7 105.0000
## 478 23.8 114.0000
## 479 25.9 126.0000
## 480 28.0 132.0000
## 481 35.5 158.0000
## 482 35.2 123.0000
## 483 27.8 85.0000
## 484 38.2 84.0000
## 485 44.2 145.0000
## 486 42.3 135.0000
## 487 40.7 139.0000
## 488 46.5 173.0000
## 489 25.6 99.0000
## 490 26.1 194.0000
## 491 36.8 83.0000
## 492 33.5 89.0000
## 493 32.8 99.0000
## 494 28.9 125.0000
## 495 32.3 80.0000
## 496 26.6 166.0000
## 497 26.0 110.0000
## 498 30.1 81.0000
## 499 25.1 195.0000
## 500 29.3 154.0000
## 501 25.2 117.0000
## 502 37.2 84.0000
## 503 39.0 121.6868
## 504 33.3 94.0000
## 505 37.3 96.0000
## 506 33.3 75.0000
## 507 36.5 180.0000
## 508 28.6 130.0000
## 509 30.4 84.0000
## 510 25.0 120.0000
## 511 29.7 84.0000
## 512 22.1 139.0000
## 513 24.2 91.0000
## 514 27.3 91.0000
## 515 25.6 99.0000
## 516 31.6 163.0000
## 517 30.3 145.0000
## 518 37.6 125.0000
## 519 32.8 76.0000
## 520 19.6 129.0000
## 521 25.0 68.0000
## 522 33.2 124.0000
## 523 32.3 114.0000
## 524 34.2 130.0000
## 525 31.6 125.0000
## 526 21.8 87.0000
## 527 18.2 97.0000
## 528 26.3 116.0000
## 529 30.8 117.0000
## 530 24.6 111.0000
## 531 29.8 122.0000
## 532 45.3 107.0000
## 533 41.3 86.0000
## 534 29.8 91.0000
## 535 33.3 77.0000
## 536 32.9 132.0000
## 537 29.6 105.0000
## 538 21.7 57.0000
## 539 36.3 127.0000
## 540 36.4 129.0000
## 541 39.4 100.0000
## 542 32.4 128.0000
## 543 34.9 90.0000
## 544 39.5 84.0000
## 545 32.0 88.0000
## 546 34.5 186.0000
## 547 43.6 187.0000
## 548 33.1 131.0000
## 549 32.8 164.0000
## 550 28.5 189.0000
## 551 27.4 116.0000
## 552 31.9 84.0000
## 553 27.8 114.0000
## 554 29.9 88.0000
## 555 36.9 84.0000
## 556 25.5 124.0000
## 557 38.1 97.0000
## 558 27.8 110.0000
## 559 46.2 103.0000
## 560 30.1 85.0000
## 561 33.8 125.0000
## 562 41.3 198.0000
## 563 37.6 87.0000
## 564 26.9 99.0000
## 565 32.4 91.0000
## 566 26.1 95.0000
## 567 38.6 99.0000
## 568 32.0 92.0000
## 569 31.3 154.0000
## 570 34.3 121.0000
## 571 32.5 78.0000
## 572 22.6 130.0000
## 573 29.5 111.0000
## 574 34.7 98.0000
## 575 30.1 143.0000
## 576 35.5 119.0000
## 577 24.0 108.0000
## 578 42.9 118.0000
## 579 27.0 133.0000
## 580 34.7 197.0000
## 581 42.1 151.0000
## 582 25.0 109.0000
## 583 26.5 121.0000
## 584 38.7 100.0000
## 585 28.7 124.0000
## 586 22.5 93.0000
## 587 34.9 143.0000
## 588 24.3 103.0000
## 589 33.3 176.0000
## 590 21.1 73.0000
## 591 46.8 111.0000
## 592 39.4 112.0000
## 593 34.4 132.0000
## 594 28.5 82.0000
## 595 33.6 123.0000
## 596 32.0 188.0000
## 597 45.3 67.0000
## 598 27.8 89.0000
## 599 36.8 173.0000
## 600 23.1 109.0000
## 601 27.1 108.0000
## 602 23.7 96.0000
## 603 27.8 124.0000
## 604 35.2 150.0000
## 605 28.4 183.0000
## 606 35.8 124.0000
## 607 40.0 181.0000
## 608 19.5 92.0000
## 609 41.5 152.0000
## 610 24.0 111.0000
## 611 30.9 106.0000
## 612 32.9 174.0000
## 613 38.2 168.0000
## 614 32.5 105.0000
## 615 36.1 138.0000
## 616 25.8 106.0000
## 617 28.7 117.0000
## 618 20.1 68.0000
## 619 28.2 112.0000
## 620 32.4 119.0000
## 621 38.4 112.0000
## 622 24.2 92.0000
## 623 40.8 183.0000
## 624 43.5 94.0000
## 625 30.8 108.0000
## 626 37.7 90.0000
## 627 24.7 125.0000
## 628 32.4 132.0000
## 629 34.6 128.0000
## 630 24.7 94.0000
## 631 27.4 114.0000
## 632 34.5 102.0000
## 633 26.2 111.0000
## 634 27.5 128.0000
## 635 25.9 92.0000
## 636 31.2 104.0000
## 637 28.8 104.0000
## 638 31.6 94.0000
## 639 40.9 97.0000
## 640 19.5 100.0000
## 641 29.3 102.0000
## 642 34.3 128.0000
## 643 29.5 147.0000
## 644 28.0 90.0000
## 645 27.6 103.0000
## 646 39.4 157.0000
## 647 23.4 167.0000
## 648 37.8 179.0000
## 649 28.3 136.0000
## 650 26.4 107.0000
## 651 25.2 91.0000
## 652 33.8 117.0000
## 653 34.1 123.0000
## 654 26.8 120.0000
## 655 34.2 106.0000
## 656 38.7 155.0000
## 657 21.8 101.0000
## 658 38.9 120.0000
## 659 39.0 127.0000
## 660 34.2 80.0000
## 661 27.7 162.0000
## 662 42.9 199.0000
## 663 37.6 167.0000
## 664 37.9 145.0000
## 665 33.7 115.0000
## 666 34.8 112.0000
## 667 32.5 145.0000
## 668 27.5 111.0000
## 669 34.0 98.0000
## 670 30.9 154.0000
## 671 33.6 165.0000
## 672 25.4 99.0000
## 673 35.5 68.0000
## 674 57.3 123.0000
## 675 35.6 91.0000
## 676 30.9 195.0000
## 677 24.8 156.0000
## 678 35.3 93.0000
## 679 36.0 121.0000
## 680 24.2 101.0000
## 681 24.2 56.0000
## 682 49.6 162.0000
## 683 44.6 95.0000
## 684 32.3 125.0000
## 685 32.3 136.0000
## 686 33.2 129.0000
## 687 23.1 130.0000
## 688 28.3 107.0000
## 689 24.1 140.0000
## 690 46.1 144.0000
## 691 24.6 107.0000
## 692 42.3 158.0000
## 693 39.1 121.0000
## 694 38.5 129.0000
## 695 23.5 90.0000
## 696 30.4 142.0000
## 697 29.9 169.0000
## 698 25.0 99.0000
## 699 34.5 127.0000
## 700 44.5 118.0000
## 701 35.9 122.0000
## 702 27.6 125.0000
## 703 35.0 168.0000
## 704 38.5 129.0000
## 705 28.4 110.0000
## 706 39.8 80.0000
## 707 32.3 115.0000
## 708 34.4 127.0000
## 709 32.8 164.0000
## 710 38.0 93.0000
## 711 31.2 158.0000
## 712 29.6 126.0000
## 713 41.2 129.0000
## 714 26.4 134.0000
## 715 29.5 102.0000
## 716 33.9 187.0000
## 717 33.8 173.0000
## 718 23.1 94.0000
## 719 35.5 108.0000
## 720 35.6 97.0000
## 721 29.3 83.0000
## 722 38.1 114.0000
## 723 29.3 149.0000
## 724 39.1 117.0000
## 725 32.8 111.0000
## 726 39.4 112.0000
## 727 36.1 116.0000
## 728 32.4 141.0000
## 729 22.9 175.0000
## 730 30.1 92.0000
## 731 28.4 130.0000
## 732 28.4 120.0000
## 733 44.5 174.0000
## 734 29.0 106.0000
## 735 23.3 105.0000
## 736 35.4 95.0000
## 737 27.4 126.0000
## 738 32.0 65.0000
## 739 36.6 99.0000
## 740 39.5 102.0000
## 741 42.3 120.0000
## 742 30.8 102.0000
## 743 28.5 109.0000
## 744 32.7 140.0000
## 745 40.6 153.0000
## 746 30.0 100.0000
## 747 49.3 147.0000
## 748 46.3 81.0000
## 749 36.4 187.0000
## 750 24.3 162.0000
## 751 31.2 136.0000
## 752 39.0 121.0000
## 753 26.0 108.0000
## 754 43.3 181.0000
## 755 32.4 154.0000
## 756 36.5 128.0000
## 757 32.0 137.0000
## 758 36.3 123.0000
## 759 37.5 106.0000
## 760 35.5 190.0000
## 761 28.4 88.0000
## 762 44.0 170.0000
## 763 22.5 89.0000
## 764 32.9 101.0000
## 765 36.8 122.0000
## 766 26.2 121.0000
## 767 30.1 126.0000
## 768 30.4 93.0000Ahora sí, teniendo las variables a estudiar, procederemos a visualizarlas en un gráfico para ver si podrían llegar a tener distribución normal:
plot(IMC, Glucosa)
Podemos observar que no parece tener una distribución normal, pero vamos a comprobarlo. Para esto, vamos a usar la prueba de kolmogorov ya que son muchos datos.
ks.test(IMC, "pnorm")##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: IMC
## D = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedks.test(Glucosa, "pnorm")##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: Glucosa
## D = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedComo el p-valor es menor que 0.05 afirmamos que estas variables NO tienen DN. Con esto, vamos a ver si tienen correlación entre ellas:
\[H_0=\text{El IMC no tiene ningún tipo de correlación con la Glucosa} \\ H_A= \text{El IMC sí tiene una correlación con la glucosa}\]
cor.test(IMC, Glucosa, method = "spearman") #Utilizamos spearman ya que no tienen DN.##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: IMC and Glucosa
## S = 58485828, p-value = 2.69e-10
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.225326Ya que el p-valor es menor a 0.05, rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la alterna, en otras palabras, estas dos variables si tienen correlación entre sí. Sabiendo esto, vamos a hacer la prueba de regresión de Theil_Sen.
library(mblm)
Regresión_TSen <- mblm(Glucosa~IMC) #Primero se coloca la variable dependiente y luego la independiente
summary(Regresión_TSen)##
## Call:
## mblm(formula = Glucosa ~ IMC)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -65.050 -16.811 0.575 22.635 86.952
##
## Coefficients:
## Estimate MAD V value Pr(>|V|)
## (Intercept) 81.329 55.558 283645 <2e-16 ***
## IMC 1.109 1.644 217381 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 29.96 on 766 degrees of freedomDonde Estimate es el valor esperado cuando el IMC = 0 y, por cada aumento de una unidad de IMC, los niveles de glucosa aumenta en 1.081. En otras palabras, nuestro modelo sería: 1.0811x + 84.000. Con esto podemos afirmar que los niveles de glucosa sí dependen del IMC, a mayor IMC mayor nivel de glucosa se tiene.
Para mayor visualización, veamoslo en un gráfico:
plot(IMC, Glucosa, main = "Regresión de Theil-Sen")
abline(Regresión_TSen, col = "red", lwd = 2)