#Estadistica descriptiva de datos de granja acuicola
#Se tienen datos de 12 estanques de 
#alimentacion y peso en semana 11
#12 gramos es el peso ideal
setwd("~/PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 2020")
library(readxl)
camarones11 <- read_excel("camarones11.xlsx")
View(camarones11)

#Variable de alimento
alimento <- camarones11$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(%)
##  [8.9199,9.2286) 1 0.08  8.33  1   8.33
##  [9.2286,9.5374) 3 0.25 25.00  4  33.33
##  [9.5374,9.8461) 1 0.08  8.33  5  41.67
##  [9.8461,10.155) 4 0.33 33.33  9  75.00
##  [10.155,10.464) 3 0.25 25.00 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", col= "purple")
plot(dist, type = "fh", col = "blue")
plot(dist, type = "fh", col="green")

#medidas de tendencia central
mean(alimento) #promedio, media, media aritmetica
## [1] 9.830833
median(alimento) #median
## [1] 10.035
summary(alimento)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   9.010   9.400  10.035   9.831  10.145  10.360
#Grafico de caja y bigote
boxplot(alimento)

#medidas de dispersion 
#Varianza
var(alimento)
## [1] 0.2166629
#la varianza, es la distancia media entre la media y todos los valores 
#la varianza esta elevada al cuadrado

#desviacion estandar
sd(alimento)
## [1] 0.4654706
#el grado de desviacion de los datos respecto a su media
#grafica de dispersion 
library(ggplot2)

ggplot(data= camarones11) +
  geom_point(mapping = aes(x=AlimentoDiario, y=PesoActual))