#Estadistica descriptiva de datos de granja acuicola
#Se tienen datos de 12 estanques de
#alimentacion y peso en semana 4
#12 gramos es el peso ideal
setwd("~/verano")
library(readxl)
camarones4 <- read_excel("camarones4.xlsx")
View(camarones4)
#Variable de alimento
alimento <- camarones4$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(%)
## [70.149,74.01) 10 0.83 83.33 10 83.33
## [74.01,77.872) 0 0.00 0.00 10 83.33
## [77.872,81.734) 0 0.00 0.00 10 83.33
## [81.734,85.595) 0 0.00 0.00 10 83.33
## [85.595,89.457) 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") #histograma de frecuencias acumuladas
plot(dist, type="cfp") #polÃgono de frecuencias acumuladas
plot(dist, type="fh") # histograma de frecuencias absolutas
plot(dist, type="fh",col="green") # histograma de frecuencias absolutas, verde
#f= frecuencia absoluta
#rf= frecuencia relativa
#rf(%) frecuencia relativa porcentual
#cf= frecuencia acumulada
#cf(%)=frecuencia acumulada porcentual
sort(alimento)
## [1] 70.85714 70.85714 70.85714 70.85714 70.85714 70.85714 70.85714 70.85714
## [9] 70.85714 70.85714 88.57143 88.57143
#medidas de tendencia central
mean(alimento) #promedio, media, media aritmética
## [1] 73.80952
median(alimento) #mediana
## [1] 70.85714
summary(alimento)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 70.86 70.86 70.86 73.81 70.86 88.57
#grafico de caja y bigote
boxplot(alimento)
#medidas de dispersion
#varianza, distancia media entre la media y todos los valores
var(alimento)
## [1] 47.54484
#la varianza está elevada al cuadrado
#la raiz cuadrada de la varianza es la:
#desviación estándar
sd(alimento)
## [1] 6.895276
#el grado de desviacion de los datos con respecto a su media
#grafica de dispersion
#del alimento diario en la semana 12 en gramos y el peso de los
#camarones en gramos
library(ggplot2)
ggplot(data = camarones4) +
geom_point(mapping = aes(x=AlimentoDiario, y=PesoActual))
#Conclusion
#Podemos notar que todos los datos se parecen a excepcion de los estanques 11 y 12
#que superaron a todos en cuestion de alimento.
#Es por eso que podemos notar en las graficas de frecuencias que hay 2 clases que
#que no contienen nada, por ejemplo, las clases del 75 a 80 y la de 80 al 85.
#Tambien podemos notar que en la tabla de caja y bigote, que hay un punto que exede a
#la varianza.
#Tambien podemos observar que ningun estanque logro llegar al peso ideal establecido de
#12 gramos