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

Caso de estudio 1: Acuacualtura

Se tienen 12 semanas de datos de 12 estanques en los cuales a partir de la semana númer 2 se empiezan la 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 llegaros a este peso.

¿Por qué esto es un problema? dado que se tendrá que invertir una semana (o más) para poder llegar al peso ideal, y esto supone una pérdida de dinero

  • Preguntas a responder

  1. Haga un planteamiento del problema a resolver con estadística y realice una descripción exploratoria de los datos (MediaMedianaModa, MD, CajaBigote)

  2. ¿Que tienen de diferentes los estanques que SI llegaron a 12 gramos en la semana 12 con respecto a los que no?

3.- ¿Con qué variables se relaciona el aumento de peso de los camarones? (regresión lineal, residuos, confianza)

4.- ¿Los camarones que iniciaron con mayor peso ( semana 2) son también los que terminaron en mayor peso? ¿Cómo varía el crecimiento?

5.- Realice un análisis de regresión logística para determinar que hace que los camarones llegen a 12 gramos.

Datos

library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "readr", "knitr", "DT", "tidyverse", "scales", "gridExtra", "modeest", "fdth")
CAMARONES <- read_csv("CAMARONES.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Estanque = col_character(),
##   EstanqueN = col_double(),
##   Superficie = col_double(),
##   Dias = col_double(),
##   Semana = col_double(),
##   PesoAnterior = col_double(),
##   PesoActual = col_double(),
##   TamanioAlimento = col_double(),
##   AlimentoSemana = col_double(),
##   AlimentoDiario = col_double()
## )
datatable(CAMARONES)

Pregunta 1

para responder la primera pregunta, ire sacando los valores de la media, mediana y moda de los alimentos suministrados a los camarones.

#creación de las variables
dTamañoAlimento <- t(CAMARONES$TamanioAlimento)
dAlimentoDiario <- t(CAMARONES$AlimentoDiario)
pesoActualCama <- t(CAMARONES$PesoActual)

#mostreo de las variables
#media  de las variables
mediaAlimentoDiario <- mean(dAlimentoDiario)
mediaAlimento <- mean(dTamañoAlimento)
mediaPesoActual <- mean(pesoActualCama)


mediaAlimento
## [1] 1.225758
mediaAlimentoDiario
## [1] 146.3696
mediaPesoActual
## [1] 5.28803
  • Moda de las variables
#moda de dAlimentoDiario
modaDAD<-mfv(dAlimentoDiario)
modaDAD
## [1] 151.4286
#moda de dTamañoAlimento
modaDTA<-mfv(dTamañoAlimento)
modaDTA
## [1] 1
#moda de PesoActualCamaron
modaPA <- mfv(mediaPesoActual)
modaPA
## [1] 5.28803
  • Mediana de las variables
#mediana de alimentoDiario
medianaDAD <- median(dAlimentoDiario)
medianaDAD
## [1] 151.4286
#mediana de tamañoAlimento
medianaDTA <- median(dTamañoAlimento)
medianaDTA
## [1] 1
#mediana de tamañoActualCamaron
medianaTAC <- median(mediaPesoActual)
medianaTAC
## [1] 5.28803
  • Grafica
boxplot(dAlimentoDiario, xlab="dias", ylab="alimento diario proporcionado")

boxplot(pesoActualCama, xlab="dias", ylab="peso actual del camaron en la semana")

table(CAMARONES$PesoActual)
## 
##   0.6  0.61  0.62  0.64  0.69   0.7  0.71  0.72  0.77  0.78  1.32  1.37  1.38 
##     1     1     3     1     1     1     1     1     1     1     3     1     1 
##  1.39  1.43  1.45  1.49  1.57  1.73  1.74  1.75  1.77  1.83  1.93  1.96  2.03 
##     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  2.08  2.09  2.14  2.17  2.36  2.45  2.86  2.88  2.91  2.97  3.01  3.06  3.13 
##     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  3.19  3.34  3.38  3.42  3.52  3.58  3.62  3.85   3.9  3.91     4  4.03  4.05 
##     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  4.09  4.17   4.2  4.25  4.29  4.32  4.42   4.5  4.64  4.71  4.75  4.95  5.02 
##     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  5.04  5.17  5.21  5.29  5.33  5.53  5.65  5.72  5.81  5.83  5.86     6  6.08 
##     1     1     1     1     2     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  6.21  6.25  6.31  6.42  6.51  6.53  6.65  6.93  6.95  6.99  7.09  7.64  7.85 
##     2     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  7.88  7.94     8  8.01  8.02  8.32   8.4  8.51  8.69  8.83  9.01  9.23  9.37 
##     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
##  9.41  9.46  9.72 10.01 10.06 10.12 10.13 10.19 10.36 10.67 11.12 11.17 11.21 
##     1     1     1     1     1     1     1     1     2     1     1     1     1 
## 11.26 11.53 11.62 11.65 11.81 12.05 12.18 12.26 
##     1     1     1     1     1     1     1     1

se intento pero ahi el siguiente semestre