Primer evaluación de estado de la materia de probabilidad y estadística para ingenierías

Caso de estudio: Acuacualtura

*Se tienen 12 semanas de datos de 12 estanques en los cuales a partir de la semana número 2 se empiezan a pesar los camarones en crecimiento, también se cuantifica su nivel de comida.

En términos ideales los 12 estanques tendrían que llegar en la semana número 12 a 12 gramos para poder entonces realizar la ‘cosecha’, pero únicamente 3 de los 12 estanques llegaron a este peso.

*Importar datos

library(pacman)
p_load("readxl", "DT", "modeest")
CAMARONES <- read_excel("CAMARONES.xlsx", 
    col_types = c("text", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric"))

*Visualizar datos

datatable(CAMARONES)

Planteamiento del problema

¿Porque solo 3 de los 12 estanques llegaron a al peso ideal de 12 gramos después de pasar el periodo de 12 semanas?
Relación entre el peso actual y el alimento semanal (El alimento semanal fue escogido por la razon de que en la descarga del archivo .csv no se descargo como debia y al adecuarlo a .xlsx la columna de alimento diario no se pudo obtener como debia)

Visuallizar relacion a tráves de gráficas

plot(CAMARONES$AlimentoSemana, CAMARONES$PesoActual, xlab = "Alimento semanal por tanques", ylab = "Peso actual en tanques")

Se aprecia que a mayor alimento semanal el peso actual de los camarones en tanques va aumentando segun la ecuación de la gráfica

relacion <- lm(CAMARONES$AlimentoSemana ~ CAMARONES$PesoActual, data = CAMARONES)
summary(relacion)

## 
## Call:
## lm(formula = CAMARONES$AlimentoSemana ~ CAMARONES$PesoActual, 
##     data = CAMARONES)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -526.00  -89.86    9.59   90.77  380.46 
## 
## Coefficients:
##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)           285.864     24.864   11.50   <2e-16 ***
## CAMARONES$PesoActual  139.697      3.963   35.25   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 153.7 on 130 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9053, Adjusted R-squared:  0.9046 
## F-statistic:  1243 on 1 and 130 DF,  p-value: < 2.2e-16

Ecuación de la gráfica

\[ y= 285.864 + 139.697x \]

Medidas de tendencia central: Media, Mediana y Moda

Media

mean(CAMARONES$AlimentoSemana) #Para eje x=Alimento semanal por tanques

## [1] 1024.587

mean(CAMARONES$PesoActual) #Para eje y=Peso actual en tanques

## [1] 5.28803

Mediana

median(CAMARONES$AlimentoSemana) #Para eje x=Alimento semanal por tanques

## [1] 1060

median(CAMARONES$PesoActual) #Para eje y=Peso actual en tanques

## [1] 4.73

Moda

mfv(CAMARONES$AlimentoSemana) #Para eje x=Alimento semanal por tanques

## [1] 1060

mfv(CAMARONES$PesoActual) #Para eje y=Peso actual en tanques

## [1] 0.62 1.32

Medidas de desviación: Amplitud, Varianza y Desviación estándar

Amplitud

Varianza

var(CAMARONES$AlimentoSemana) #Para eje x=Alimento semanal por tanques

## [1] 247692.3

var(CAMARONES$PesoActual) #Para eje y=Peso actual en tanques

## [1] 11.49019

Desviación estándar

sd(CAMARONES$AlimentoSemana) #Para eje x=Alimento semanal por tanques

## [1] 497.6869

sd(CAMARONES$PesoActual) #Para eje y=Peso actual en tanques

## [1] 3.389719

Gráfico caja y bigote

Se hace dos garficos por separado ya que al ponerlos juntos, las escalas de uno son demasiado grandes

boxplot(CAMARONES$AlimentoSemana)

boxplot(CAMARONES$PesoActual)