Duraznos y su crercimiento

library(faux)

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## Welcome to faux. For support and examples visit:
## https://scienceverse.github.io/faux/
## - Get and set global package options with: faux_options()
## ************

set.seed(1073) # Semilla de aleatorización

peach = rnorm_multi( n = 120,                     # Número de datos
                     vars = 2,                    # Número de variables
                     mu = c(4, 4.5),              # Medias de las vars.
                     sd = c (0.4, 0.5),           # Desv. estándar de vars
                     varnames = c( "DE", "DL"),   # Nombres de las vars.
                     r = 0.7)                     # 

#En caso de duranzos el diametro longitudinal y diametro ecuatorial
#tienen correlación entre sí

View(peach)  #Visualización de los datos creados

plot(peach$DE, peach$DL)

options(repos = c(CRAN = "https://cloud.r-project.org"))

if (!requireNamespace("mvoutlier", quietly = TRUE)) {
  install.packages("mvoutlier")
}

library(mvoutlier)

## Cargando paquete requerido: sgeostat

corr.plot(peach$DE, peach$DL)

## $cor.cla
## [1] 0.7743443
## 
## $cor.rob
## [1] 0.7823256

Tarea (para jue, 19 feb): A través de la IA calcular los 9 métodos de estantarización de los datos de durazno y calcularle Media, desviación y rango, coeficiente de Pearson y Spearman

Solución Tarea

1. Estadísticas Básicas

# Medias
mean(peach$DE)

## [1] 4.02083

mean(peach$DL)

## [1] 4.54866

# Desviaciones Estándar
sd(peach$DE)

## [1] 0.4100255

sd(peach$DL)

## [1] 0.4664081

# Rango (Mínimo y Máximo)
range(peach$DE)

## [1] 3.045433 5.111793

range(peach$DL)

## [1] 3.512236 5.480399

# Amplitud del Rango (Max - Min)
max(peach$DE) - min(peach$DE)

## [1] 2.06636

max(peach$DL) - min(peach$DL)

## [1] 1.968162

# --- CORRELACIONES ---

# Coeficiente de Pearson (Paramétrico - evalúa relación lineal)
cor(peach$DE, peach$DL, method = "pearson")

## [1] 0.7743443

# Coeficiente de Spearman (No paramétrico - evalúa relación monótona)
cor(peach$DE, peach$DL, method = "spearman")

## [1] 0.7777485

# --- PARÁMETROS BASE ---
medias <- colMeans(peach)
desviaciones <- apply(peach, 2, sd)
minimos <- apply(peach, 2, min)
maximos <- apply(peach, 2, max)
rangos <- maximos - minimos
sumas <- colSums(peach)
normas <- apply(peach, 2, function(x) sqrt(sum(x^2)))

# --- LOS 9 MÉTODOS USANDO LA FUNCIÓN SCALE() ---

# 1. Z-score estándar
z1 <- scale(peach, center = medias, scale = desviaciones)

# 2. Centrado por media y escalado por rango
z2 <- scale(peach, center = medias, scale = rangos)

# 3. Normalización Min-Max
z3 <- scale(peach, center = minimos, scale = rangos)

# 4. Escalar solo por Desviación Estándar
z4 <- scale(peach, center = FALSE, scale = desviaciones)

# 5. Escalar solo por Rango
z5 <- scale(peach, center = FALSE, scale = rangos)

# 6. Escalar por el Máximo
z6 <- scale(peach, center = FALSE, scale = maximos)

# 7. Escalar por la Media
z7 <- scale(peach, center = FALSE, scale = medias)

# 8. Escalar por la Suma
z8 <- scale(peach, center = FALSE, scale = sumas)

# 9. Escalar por la Norma L2 (Vector unitario)
z9 <- scale(peach, center = FALSE, scale = normas)

# Ver los primeros datos del método Min-Max para confirmar que funcionó
head(z3)

##             DE        DL
## [1,] 0.5169127 0.8415556
## [2,] 0.1824177 0.0000000
## [3,] 0.1780799 0.1672867
## [4,] 0.7790556 0.7695162
## [5,] 0.1055731 0.2896616
## [6,] 1.0000000 0.8071531

A partir del análisis estadístico realizado a la muestra de 120 duraznos, se observa que los frutos presentan medidas bastante uniformes, con un diámetro ecuatorial (DE) promedio de 4.02 unidades y un diámetro longitudinal (DL) promedio de 4.55 unidades. La baja desviación estándar en ambas variables (0.41 y 0.46, respectivamente) indica que la mayoría de los duraznos se agrupan cerca de estos promedios, sin variaciones extremas.