#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))