Análisis de productividad en acuacultura, caso granjas de Camarón
Introducción
La acuacultura en sonora comprende a un 35% de la produccion total nacional de camaron, moluscos y peces, en la acuacultura se busca siempre el desarollo de sistemas que favorezcan la produccion de los cultivos como en este caso de los camarones obteniendo el mayor beneficio posible de estos.
Por medio de estadistica se intentara analizar los datos presentados para poder encontrar alguna estrategia que permitia mejorar la situacion de los estanques que se presentan.
Objetivo
Realizar un análisis con los datos proporcionados sobre el crecimiento del camarón y la cantidad de alimento que este recive.
Antecedentes
La producción de camarón en México tiene sus orígenes en Guayumas, específicamente en el Tecnológico de Monterrey, en la decáda de 1970. No fue hasta mediados de 1980 que los cultivos de camarón comenzaron a pasar al índice comercial.
El camarón es nativo de la costa del Océano Pacífico, y va desde Sonora hasta perú. Este fue introducido a las costas del Golfo de México para el desarrollo de actividades acuícolas a finales de los 80’s.
Importación
CAMARONES <- read.csv("CAMARONES.csv")
View(CAMARONES)Bibliotecas
setwd("~/R Scripts") # Folder de trabajo
library(tidyverse)## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --## v ggplot2 3.3.3 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.0.5 v dplyr 1.0.4
## v tidyr 1.1.2 v stringr 1.4.0
## v readr 1.4.0 v forcats 0.5.1## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(readxl)Descarga de este código.
Para fines de reproducibilidad se incluye el código para su descarga.
xfun::embed_file("U1A7.Rmd")Gráfico semanal de peso actual por estanque
ggplot(data = CAMARONES) +
geom_point(mapping = aes(x = Semana, y = PesoActual, color = Estanque))
Incremento
Incremento <- (CAMARONES$PesoActual - CAMARONES$PesoAnterior)Gráfico semanal de incremento de peso por estanque
ggplot(data = CAMARONES) +
geom_point(mapping = aes(x = Semana, y = Incremento, color = Estanque))
Matriz de correlación
Semana <- CAMARONES$Semana
PesoAnterior <- CAMARONES$PesoAnterior
PesoActual <- CAMARONES$PesoActual
AlimentoSemana <- CAMARONES$AlimentoSemana
datos <- data.frame(Semana, PesoAnterior, PesoActual, AlimentoSemana, Incremento)
pairs(datos)
cor(datos)## Semana PesoAnterior PesoActual AlimentoSemana Incremento
## Semana 1.0000000 0.9832002 0.9817825 0.9441085 0.6282754
## PesoAnterior 0.9832002 1.0000000 0.9915841 0.9510608 0.5957456
## PesoActual 0.9817825 0.9915841 1.0000000 0.9514703 0.6947139
## AlimentoSemana 0.9441085 0.9510608 0.9514703 1.0000000 0.6187860
## Incremento 0.6282754 0.5957456 0.6947139 0.6187860 1.0000000Grafico de dispersión
ggplot(data = CAMARONES, aes(x = AlimentoSemana, y = PesoActual)) +
geom_point(colour = "red4") +
ggtitle("Diagrama de dispersión") +
theme_bw() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
Análisis de normalidad
Representación gráfica
par(mfrow = c(1, 2))
hist(AlimentoSemana, breaks = 10, main = "", xlab = "Alimento Semanal", border = "darkred")
hist(PesoActual, breaks = 10, main = "", xlab = "Peso Actual", border = "blue")
Análisis de cuantiles
qqnorm(AlimentoSemana, main = "Alimento Semanal", col = "darkred")
qqline(AlimentoSemana)
qqnorm(PesoActual, main = "Peso Actual", col = "blue")
qqline(PesoActual)
## Importación
camarones1 <- read_excel("camarones1.xlsx")
View(camarones1)- Regresión logística binaria 1 = Camarón que pesa más de 12g 0 = Camarón que pesa menos de 12g
hist(camarones1$AlimentoDiario)
table(camarones1$Exito)##
## 0 1
## 9 3Representación gráfica de exitos vs fracasos
colores <- NULL
colores[camarones1$Exito==0] <-"red"
colores[camarones1$Exito==1] <-"green"
plot(camarones1$AlimentoDiario, camarones1$Exito, pch=21, bg=colores, xlab="Alimento", ylab="Pesos ideales")
legend ("bottomleft", c("Peso no ideal", "peso ideal"), pch=21, col = c("red","green"))
### modelo generalizado de regresion
reg <- glm (Exito ~ AlimentoDiario, family=binomial, data= camarones1)
summary(reg)##
## Call:
## glm(formula = Exito ~ AlimentoDiario, family = binomial, data = camarones1)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.28965 -0.68424 -0.39705 -0.00008 2.00729
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -35.1229 25.8776 -1.357 0.175
## AlimentoDiario 0.1194 0.0901 1.325 0.185
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 13.496 on 11 degrees of freedom
## Residual deviance: 11.311 on 10 degrees of freedom
## AIC: 15.311
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5datos <- data.frame(AlimentoDiario = seq(270, 300, 0.1))
probabilidades <- predict(reg, datos, type = 'response')
plot(camarones1$AlimentoDiario,camarones1$Exito, pch = 21, bg = colores, xlab = "Alimento", ylab = "Pesos ideales")
legend('topleft', c("Peso no ideal", "peso ideal"), pch = 21, col = c('green', 'red'))
lines(datos$AlimentoDiario, probabilidades, col = 'blue', lwd = 2)
Conclusión
Solo 3 de los estanques lograron llegar al peso esperado pasadas las 12 semanas, lo cierto es que es dificil deducir que es lo que provoca estos resultados tan desfavorables, el crecimiento de los camarones se da de manera muy irregular y en casi todos los estanques se tienen las mismas condiciones, lo unico que tienen en comun los 3 estanques que llegaron a peso ideal es el tamaño del alimento que es el mas grande sin embargo hay varios estanques que en condiciones muy parecidas, dieron un resultado inferior, los datos presentados no tienen la relación esperada que permitira conocer ese factor que evita que los otros 9 estanques lleguen al peso esperado.
Bibliografía
Instituto Nacional de Pesca. (2018). Acuacultura | Camarón blanco del Pacífico. Gob .Recuperado de https://www.gob.mx/inapesca/acciones-y-programas/acuacultura-camaron-blanco-del-pacifico
Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural. (2019) Acuacultura, producción y conservación de organismos acuáticos. Gob .Recuperado de https://www.gob.mx/agricultura/articulos/acuacultura-produccion-y-conservacion-de-organismos-acuaticos
Rojas, A., Haws, M. & Cabanillas, J. ed. (2005). Buenas Prácticas de Manejo Para el Cultivo de Camarón. The David and Lucile Packard Foundation. United States Agency for International Development (Cooperative Agreement No. PCE-A-00-95- 0030-05). Recuperado de https://www.crc.uri.edu/download/PKD_good_mgt_field_manual.pdf