#U1A4
#Estadística descriptiva de datos de granja acuícola
#Se tienen datos de 12 estanques de alimentación y peso en la semana 6
#Establecer folder de trabajo
setwd("~/Documents/R-PyE")
#Cargar librería que permite la lectura del documento en formato Excel
library(readxl)
#Crear variable que contiene la información del documento
CamaronesS6 <- read_excel("CamaronesS6.xlsx")
View(CamaronesS6)
#Variable de Alimento
Alimento <-CamaronesS6$AlimentoDiario
#Mostrar valores de la variable Alimento
Alimento
## [1] 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429
## [9] 127.1429 127.1429 135.0000 135.0000
#Variable Peso
Peso <-CamaronesS6$PesoActual
#Mostrar valores de la variable Peso
Peso
## [1] 4.25 3.52 4.05 4.09 3.90 3.42 3.91 4.20 4.95 4.50 3.85 4.17
#Tabla de frecuencias
#Cargar librería
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
#Crear variable con los datos
distCamaron <- fdt(Alimento, breaks="Sturges")
distCamaron
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [125.871,127.967) 10 0.83 83.33 10 83.33
## [127.967,130.063) 0 0.00 0.00 10 83.33
## [130.063,132.159) 0 0.00 0.00 10 83.33
## [132.159,134.254) 0 0.00 0.00 10 83.33
## [134.254,136.35) 2 0.17 16.67 12 100.00
#Partir la pantalla de un arreglo 3x2
par(mfrow=c(4,2))
hist(Alimento, breaks = "Sturges")
plot(distCamaron, type = "cfh") #Histograma de frecuencias acumuladas
plot(distCamaron, type = "cfp") #Poligono de frecuencias acumuladas
plot(distCamaron, type = "fh") #Histograma de frecuencias absolutas
plot(distCamaron, type = "fh", col = "green") #Histogramas de frecuencuas absolutas con color
#f = Frecuencia absoluta
#rf = Frecuencia relativa
#rf(%) = Frecuencia relativa porcentual
#cf = Frecuencia acumulada
#cf(%) = Frecuencia acumulada porcentual
#Ordenar los datos contenidos en la variable Alimento
sort(Alimento)
## [1] 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429 127.1429
## [9] 127.1429 127.1429 135.0000 135.0000
#Ordenar los datos contenidos en la variable Peso
sort(Peso)
## [1] 3.42 3.52 3.85 3.90 3.91 4.05 4.09 4.17 4.20 4.25 4.50 4.95
#Medidas de tendencia central de la variable Alimento
mean(Alimento) #Promedio, Media, Media Aritmética
## [1] 128.4524
median(Alimento) #Mediana
## [1] 127.1429
summary(Alimento) #Resumen por cuartos
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 127.1 127.1 127.1 128.5 127.1 135.0
#Medidas de tendencia central de la variable Peso
mean(Peso) #Promedio, Media, Media Aritmética
## [1] 4.0675
median(Peso) #Mediana
## [1] 4.07
summary(Peso) #Resumen por cuartos
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3.420 3.887 4.070 4.068 4.212 4.950
#Gráfico de caja y bigote
boxplot(Alimento)
#Grafico de caja y bigote de Peso
boxplot(Peso)
#Histograma de Peso
hist(Peso, breaks = "Sturges")
#Medidas de dispersión
######################
#Varianza, Distancia media entre la media y todos los valores
var(Alimento)
## [1] 9.353742
#La Varianza está elevada al cuadrado
#La Raíz Cuadrada de la Varianza es la Desviación Estándar
#Desviación estándar
sd(Alimento)
## [1] 3.058389
#Es el grado de deviación de los datos con respecto a su media
######################
######################
#Varianza, Distancia media entre la media y todos los valores
var(Peso)
## [1] 0.1679295
#La Varianza está elevada al cuadrado
#La Raíz Cuadrada de la Varianza es la Desviación Estándar
#Desviación estándar
sd(Peso)
## [1] 0.4097921
#Es el grado de deviación de los datos con respecto a su media
######################
#Gráfica de dispersión
#del alimento diario en la semana 12 en gramos y el peso de los
#camarones en gramos
library(ggplot2)
ggplot(data = CamaronesS6) +
geom_point(mapping = aes(x=AlimentoDiario, y=PesoActual))
#Notas: Observaciones
#La cantidad de alimento entre estanques varió en un par de ellos
#sin embargo, esto no tuvo un impacto significativo en esos estanques con
#relación al peso que tuvieron si comparamos contra la varianza que presentó
#el peso que fué muy cercana a 0.4