La estadística descriptiva en R aplicada a la ingeniería agrícola es el proceso de usar este lenguaje de programación para resumir, organizar y visualizar los datos crudos obtenidos del campo, invernaderos o maquinaria, sin realizar predicciones (eso es inferencial). Su objetivo es convertir números dispersos en información comprensible para la toma de decisiones.
En R se utilizan funciones para extraer:
mean()),
mediana (median()) y moda, para saber el comportamiento
“típico” del cultivo.sd()), varianza y rango intercuartílico, para medir la
variabilidad del terreno o del proceso.quantile()), útiles para clasificar parcelas por
rendimiento.summary().Además de las funciones base, se usan paquetes como
dplyr (para agrupar datos por lote o
tratamiento y sacar estadísticos) y
ggplot2 para gráficos. Visualmente, los
histogramas muestran la distribución de los tamaños de
fruta, y los boxplots (diagramas de caja) son
esenciales para comparar la germinación entre distintos fertilizantes y
detectar sensores defectuosos (valores atípicos).
En resumen, es el primer paso obligatorio en R antes de cualquier modelo complejo: permite al ingeniero agrícola entender rápidamente si los datos tienen sentido, detectar errores de medición y ajustar las prácticas de manejo en tiempo real.