ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Para un ingeniero agrícola, la Estadística Descriptiva en R es la herramienta que convierte montones de datos del campo (rendimientos, humedad, pH, temperatura) en información útil y comprensible para tomar decisiones.

En esencia, se trata de usar el lenguaje de programación R para resumir y visualizar los datos agrícolas sin hacer predicciones (eso ya es inferencia).

¿Qué hace concretamente?

  1. Resumir numéricamente (Medidas):
    • Centro: Calcula el rendimiento promedio de una parcela (media) o el valor típico (mediana).
    • Dispersión: Mide si los frutos son todos de tamaño uniforme (desviación estándar baja) o muy variables (alta).
    • Posición: Encuentra percentiles (ej. “el 25% de los suelos tiene menos de 5.5 de pH”).
  2. Visualizar gráficamente (Gráficos):
    • Histogramas y Densidades: Para ver la forma de distribución del tamaño de grano.
    • Boxplots (Diagramas de caja): Perfectos para comparar el rendimiento de 3 variedades de maíz en un solo vistazo.
    • Gráficos de dispersión: Para explorar relaciones, como “a más radiación solar, ¿más biomasa?”.

¿Por qué R y no Excel?

  • Potencia: Maneja miles de datos de sensores (IoT) sin bloquearse.
  • Reproducibilidad: Un script en R hace exactamente lo mismo con los datos de este año y los del próximo.
  • Gramática intuitiva: Paquetes como dplyr (para resumir) y ggplot2 (para graficar) permiten escribir código muy legible.

Ejemplo práctico en código R:

Imagina que mides el nitrógeno (N) en 50 puntos de un cultivo de trigo:

# Datos de ejemplo (ppm de Nitrógeno)
nitrogeno <- c(12, 15, 14, 19, 22, 18, 13, 11, 20, 17)

# 1. DESCRIPTIVA BÁSICA (Estadísticos)
mean(nitrogeno)      # Media = 16.1 ppm
sd(nitrogeno)        # Desviación estándar = 3.6 (qué tan disperso está)
quantile(nitrogeno)  # Mínimo, 1er cuartil, Mediana, 3er cuartil, Máximo

# 2. VISUALIZACIÓN RÁPIDA (Gráficos)
hist(nitrogeno, main="Distribución del Nitrógeno en el suelo", col="forestgreen")
boxplot(nitrogeno, main="Variabilidad del N", ylab="ppm")

Conclusión para el Ingeniero Agrícola: La estadística descriptiva en R es su “lupa digital”. Le permite pasar de decir “este campo rindió bien” a decir “el rendimiento fue de 8.2 tn/ha ± 0.5 tn/ha, con una distribución asimétrica positiva, indicando que solo el 10% del área tuvo estrés hídrico”. Es la base científica para la Agricultura de Precisión.