Base de datos

library(readxl)
base<- read_excel("D:/II Ciclo 2026/Bioestadistica1/Teoría/Proyecto/Arthropoda.xlsx")
base
## # A tibble: 531 × 12
##      Dia Sitio Cuadrante Individuo Dimorfismo Fenotipo `Largo (cm)` `Ancho (cm)`
##    <dbl> <chr>     <dbl>     <dbl> <chr>      <chr>           <dbl>        <dbl>
##  1     1 SF            1         0 0          0                 0            0  
##  2     1 SF            2         0 0          0                 0            0  
##  3     1 SF            3         1 No         G                 4            0.3
##  4     1 SF            3         2 No         NA                4            0.4
##  5     1 SF            3         3 Si         G                 3.5          0.3
##  6     1 SF            3         4 Si         NA                4.5          0.5
##  7     1 SF            3         5 No         NA                4.6          0.5
##  8     1 SF            3         6 No         G                 3.5          0.4
##  9     1 SF            3         7 No         NA                3            0.4
## 10     1 SF            3         8 Si         NA                3.6          0.4
## # ℹ 521 more rows
## # ℹ 4 more variables: `Peso (g)` <dbl>, Clase <chr>, Hora <chr>, Suelo <chr>

Gráfico

hist(base$`Peso (g)`, probability = TRUE, main = NULL, col = "lightblue", border = "white", xlab= "Peso (g)", ylab= "Densidad", xlim = c(-3,3), ylim = c(0,3))
lines(density(base$`Peso (g)`), col = "red", lwd = 2)

curve(dnorm(x, mean = mean(base$`Peso (g)`), sd = sd(base$`Peso (g)`)), 
      add = TRUE, col = "darkgreen", lty = 2, lwd = 2)

Imagen

library(magick)
imagen <- image_read("C:/Users/Administrador/Documents/iris.png")
imagen_ajustada<-image_scale(imagen, "1024x720")
imagen_ajustada

#Reflexión final:

Agradezco por los aprendizajes de este semestre, a pesar de que el trabajo en el proyecto fue complicado, conocí nuevas aplicaciones de la estadística en mi futuro como profesional en las ciencias biológicas