title: “estadística descriptiva” author: “Ana Caldera (chagpt)” date:
“2026-08-13” output: html_document: toc: yes toc_float: yes —
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Para un ingeniero agrícola, la estadística descriptiva en
R es la herramienta que permite convertir montañas de
datos del campo (rendimientos, humedad, pH, plagas) en números e
gráficos fáciles de entender, para tomar decisiones rápidas y
concretas.
En la práctica, usando R (con paquetes como dplyr y
ggplot2), se hace esto:
- Resumir con números: Calcular el
rendimiento promedio de una parcela, la
variación (desviación estándar) de la humedad del
suelo, o los valores máximos/mínimos de temperatura en
un invernadero.
- Detectar anomalías: Usar
percentiles para saber si una medición de clorofila
está dentro de lo normal o es un dato atípico (error de sensor).
- Visualizar patrones: Crear
histogramas para ver la distribución del tamaño de
frutos, diagramas de caja (boxplots) para comparar la
producción entre distintos riegos, o gráficos de
dispersión para ver cómo afecta la dosis de fertilizante al
crecimiento.
Utilidad concreta en Agrícola:
- Control de calidad: Si el peso promedio de 100
tomates es de 200g con poca variación, se sabe que la cosecha es
uniforme y apta para venta.
- Manejo de recursos: Si el pH del suelo tiene una
mediana de 5.5 pero un rango muy amplio, se sabe que hay que dividir la
finca en zonas de cal en lugar de aplicar la misma dosis a todo el
campo.
- Informes ejecutivos: Permite presentar a los jefes
o agricultores un resumen claro (“La parcela A produjo un 15% más que la
B, con un 10% menos de variabilidad”) sin mostrarles datos crudos
complejos.
En resumen: R hace los cálculos pesados, y la
estadística descriptiva te dice, en pocos números y
gráficos, qué está pasando en tu cultivo para que
puedas actuar a tiempo.