Actividad_Evaluativa_Final_1er_50
Roberto Carlos Arrieta Atencia 1099990688
2026-09-27
Identificación del estudiante
Estudiante: Roberto Carlos Arrieta Atencia (1099990688)
Carga del Dataset riego_estres_hidrico_agricola.csv
riego <- read.csv("riego_estres_hidrico_agricola.csv")
riegoMuestra la estructura del Dataset riego_estres_hidrico_agricola.csv
str(riego)## 'data.frame': 180 obs. of 10 variables:
## $ id_lote : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ sector : chr "Sector 2" "Sector 1" "Sector 1" "Sector 1" ...
## $ sistema_riego : chr "Aspersion" "Goteo" "Aspersion" "Goteo" ...
## $ textura_suelo : chr "Franco" "Franco" "Arenoso" "Arenoso" ...
## $ horas_riego_semana : num 15.4 11.4 9.3 8.2 7 18.8 6.1 8.5 15.6 9.6 ...
## $ precipitacion_semana_mm: num 39.8 70.2 46.1 33.6 37.8 41.5 32.1 46 51.5 72 ...
## $ humedad_suelo_pct : num 40.5 37 27.7 31 35.3 30.1 33.5 39.7 41.1 40.1 ...
## $ falla_bomba : chr "No" "No" "No" "No" ...
## $ estado_cultivo : chr "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" ...
## $ rendimiento_kg_ha : int 3454 4858 3102 4561 5148 4784 4746 4443 1614 3009 ...names(riego)## [1] "id_lote" "sector"
## [3] "sistema_riego" "textura_suelo"
## [5] "horas_riego_semana" "precipitacion_semana_mm"
## [7] "humedad_suelo_pct" "falla_bomba"
## [9] "estado_cultivo" "rendimiento_kg_ha"Mostrando variables seleccionadas
# Mostrando variable sistema_riego y la variable estado_cultivo
riego$sistema_riego## [1] "Aspersion" "Goteo" "Aspersion" "Goteo" "Goteo" "Gravedad"
## [7] "Goteo" "Goteo" "Gravedad" "Aspersion" "Aspersion" "Gravedad"
## [13] "Gravedad" "Gravedad" "Aspersion" "Goteo" "Goteo" "Goteo"
## [19] "Goteo" "Goteo" "Gravedad" "Goteo" "Aspersion" "Aspersion"
## [25] "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Gravedad" "Gravedad" "Goteo"
## [31] "Aspersion" "Goteo" "Goteo" "Aspersion" "Aspersion" "Goteo"
## [37] "Goteo" "Aspersion" "Aspersion" "Gravedad" "Aspersion" "Goteo"
## [43] "Aspersion" "Gravedad" "Aspersion" "Gravedad" "Goteo" "Goteo"
## [49] "Goteo" "Aspersion" "Gravedad" "Gravedad" "Aspersion" "Aspersion"
## [55] "Aspersion" "Gravedad" "Goteo" "Aspersion" "Gravedad" "Gravedad"
## [61] "Gravedad" "Gravedad" "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Aspersion"
## [67] "Aspersion" "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Aspersion" "Gravedad"
## [73] "Aspersion" "Gravedad" "Aspersion" "Goteo" "Gravedad" "Goteo"
## [79] "Gravedad" "Aspersion" "Gravedad" "Goteo" "Goteo" "Aspersion"
## [85] "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Gravedad" "Gravedad" "Goteo"
## [91] "Gravedad" "Goteo" "Goteo" "Aspersion" "Goteo" "Gravedad"
## [97] "Goteo" "Goteo" "Gravedad" "Aspersion" "Gravedad" "Aspersion"
## [103] "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Goteo"
## [109] "Gravedad" "Aspersion" "Aspersion" "Gravedad" "Aspersion" "Aspersion"
## [115] "Aspersion" "Aspersion" "Goteo" "Gravedad" "Goteo" "Aspersion"
## [121] "Goteo" "Aspersion" "Aspersion" "Aspersion" "Goteo" "Aspersion"
## [127] "Goteo" "Gravedad" "Goteo" "Aspersion" "Goteo" "Gravedad"
## [133] "Goteo" "Goteo" "Gravedad" "Goteo" "Gravedad" "Gravedad"
## [139] "Aspersion" "Aspersion" "Aspersion" "Goteo" "Goteo" "Aspersion"
## [145] "Gravedad" "Aspersion" "Goteo" "Gravedad" "Gravedad" "Goteo"
## [151] "Aspersion" "Goteo" "Goteo" "Aspersion" "Aspersion" "Aspersion"
## [157] "Aspersion" "Gravedad" "Gravedad" "Gravedad" "Goteo" "Gravedad"
## [163] "Gravedad" "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Goteo" "Goteo"
## [169] "Goteo" "Aspersion" "Goteo" "Aspersion" "Gravedad" "Goteo"
## [175] "Goteo" "Gravedad" "Aspersion" "Goteo" "Gravedad" "Aspersion"riego$estado_cultivo## [1] "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [9] "Estres" "Estres" "Normal" "Normal" "Estres" "Estres" "Normal" "Normal"
## [17] "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal" "Estres" "Estres"
## [25] "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal"
## [33] "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal" "Estres"
## [41] "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [49] "Normal" "Estres" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Estres"
## [57] "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [65] "Normal" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [73] "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal"
## [81] "Estres" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [89] "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal"
## [97] "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal"
## [105] "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Estres" "Normal" "Normal" "Estres"
## [113] "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Estres"
## [121] "Estres" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [129] "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal"
## [137] "Estres" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal"
## [145] "Estres" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Estres" "Normal"
## [153] "Normal" "Normal" "Estres" "Normal" "Estres" "Estres" "Estres" "Normal"
## [161] "Normal" "Estres" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Normal"
## [169] "Normal" "Normal" "Normal" "Normal" "Estres" "Estres" "Normal" "Estres"
## [177] "Estres" "Normal" "Normal" "Estres"Analisis De Tabla Simple
# Tabla de Frecuencias Absolutas
tabla <- table(riego$sistema_riego, riego$estado_cultivo)
tabla##
## Estres Normal
## Aspersion 21 35
## Goteo 6 70
## Gravedad 27 21# Probabilidades
prop.table(tabla)##
## Estres Normal
## Aspersion 0.11666667 0.19444444
## Goteo 0.03333333 0.38888889
## Gravedad 0.15000000 0.11666667Muestra los Marginales de la tabla absoluta
addmargins(tabla)##
## Estres Normal Sum
## Aspersion 21 35 56
## Goteo 6 70 76
## Gravedad 27 21 48
## Sum 54 126 180Muestra los marginales de las proporciones
addmargins(prop.table(tabla))##
## Estres Normal Sum
## Aspersion 0.11666667 0.19444444 0.31111111
## Goteo 0.03333333 0.38888889 0.42222222
## Gravedad 0.15000000 0.11666667 0.26666667
## Sum 0.30000000 0.70000000 1.00000000Totales marginales
# Por sistema de riego
totales_riesgo <- margin.table(
tabla,
1
)
knitr::kable(
data.frame(
Sistema_Riego = names (totales_riesgo),
Total = as.numeric(totales_riesgo)
),
caption = tabla
) | Sistema_Riego | Total |
|---|---|
| Aspersion | 56 |
| Goteo | 76 |
| Gravedad | 48 |
# Por estado cultivo
totales_estado <- margin.table(
tabla,
2
)
knitr::kable(
data.frame(
Estado_Cultivo = names (totales_estado),
Total = as.numeric(totales_estado)
),
caption = tabla
) | Estado_Cultivo | Total |
|---|---|
| Estres | 54 |
| Normal | 126 |
Totales Generales
tabla_completa <- addmargins(tabla)
knitr::kable(
tabla_completa,
caption = tabla_completa
)| Estres | Normal | Sum | |
|---|---|---|---|
| Aspersion | 21 | 35 | 56 |
| Goteo | 6 | 70 | 76 |
| Gravedad | 27 | 21 | 48 |
| Sum | 54 | 126 | 180 |
Prueba chi
prueba_chi <- chisq.test(
tabla,
correct = FALSE
)
prueba_chi##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla
## X-squared = 34.934, df = 2, p-value = 2.595e-08Calculo Manual
Interpretacion de la prueba
El valor p obtenido mediante la prueba de chi-cuadrado se compara con un nivel de significancia establecido en 0.05.
A partir de este valor se determina si existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis de independencia:
Cuando el valor p es menor que 0.05, se rechaza la hipótesis de independencia, ya que existe evidencia estadística de una posible relación entre las variables. Cuando el valor p es igual o superior a 0.05, no se rechaza la hipótesis de independencia, debido a que no se cuenta con suficiente evidencia estadística para afirmar que existe una relación entre las variables.
Por lo tanto, el resultado de la prueba permite determinar si existe una relación estadísticamente significativa entre el sistema de riego utilizado y el estado del cultivo.
Interpretación ing.agricola
esto indica que el estado del cultivo está relacionado estadísticamente con el sistema de riego empleado. Es decir, los resultados sugieren que las condiciones observadas en los cultivos no se distribuyen de la misma manera entre los diferentes sistemas de riego evaluados.
Este resultado es importante para el manejo agrícola, ya que permite considerar el sistema de riego como un factor asociado al comportamiento del cultivo. Sin embargo, la prueba de chi-cuadrado por sí sola no permite establecer cuál sistema de riego es mejor ni demuestra que el sistema de riego sea la única causa del estado observado. Para realizar una evaluación más completa sería necesario considerar otros factores agrícolas, como las características del suelo, disponibilidad de agua, condiciones climáticas, manejo del cultivo y frecuencia o cantidad de riego.
En conclusión, existe una relación estadísticamente significativa entre el sistema de riego y el estado del cultivo en los datos analizados, lo que proporciona información útil para el análisis y la planificación del manejo hídrico agrícola.
Uso de inteligenci artificial
Se utilizo chatGpt como herramienta de apoyo, el pront utilizado es el siguiente Ayudame a Realizar un análisis estadístico en RMarkdown a partir de una base de datos relacionada con el sector agrícola, enfocada en los sistemas de riego y el estrés hídrico de los cultivos. Para ello, se deben escoger dos variables cualitativas y organizarlas mediante una tabla de contingencia. Posteriormente, se calculará de forma manual una probabilidad condicional y se verificará el resultado mediante R, haciendo uso de las funciones table(), margin.table(), prop.table(), addmargins() y chisq.test(). Finalmente, se deberá interpretar los resultados obtenidos desde el punto de vista estadístico y relacionarlos con su importancia en el campo de la Ingeniería Agrícola, incluyendo las respectivas conclusiones y referencias utilizadas.