#Estadistica descriptiva de datos de granja acuicola
#Se tienen datos de 12 estanques de
#alimentacion y peso en semana 12
#12 gramos es el peso ideal
setwd("~/PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 2020")
library(readxl)
camarones1 <- read_excel("camarones1.xlsx")
View(camarones1)
#Variable de alimento
alimento <- camarones1$AlimentoDiario
#tabla de frecuencias de alimento
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
dist <- fdt (alimento, breaks="Sturges")
dist
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [268.714,274.85) 3 0.25 25.00 3 25.00
## [274.85,280.986) 2 0.17 16.67 5 41.67
## [280.986,287.121) 3 0.25 25.00 8 66.67
## [287.121,293.257) 2 0.17 16.67 10 83.33
## [293.257,299.393) 2 0.17 16.67 12 100.00
#Partir la pantalla en un arreglo de 3x2
par(mfrow=c(3,2))
hist(alimento, breaks="Sturges")
plot(dist, type = "cfh", col = "pink")
plot(dist, type = "cfp")
plot(dist, type = "fh")
plot(dist, type = "fh", col="green")
#medidas de tendencia central
mean(alimento) #promedio, media, media aritmetica
## [1] 282.7381
median(alimento) #median
## [1] 282.1429
summary(alimento)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 271.4 274.1 282.1 282.7 290.2 296.4
#Grafico de caja y bigote
boxplot(alimento)
#medidas de dispersion
#Varianza
var(alimento)
## [1] 90.05875
#la varianza, es la distancia media entre la media y todos los valores
#la varianza esta elevada al cuadrado
#desviacion estandar
sd(alimento)
## [1] 9.489929
#el grado de desviacion de los datos respecto a su media
#grafica de dispersion
library(ggplot2)
ggplot(data= camarones1) +
geom_point(mapping = aes(x=AlimentoDiario, y=PesoActual))
