Cuadrado de Youden
library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.0.5
Datos_Youden = Datos_Taller_Julio_16 <- read_excel("D:/Users/Usuario/Desktop/Trabajos Diseno/Datos Taller Julio 16.xlsx");Datos_Youden
## # A tibble: 56 x 4
## Longitud Latitud Tratamiento Rendimiento
## <chr> <chr> <chr> <dbl>
## 1 1 N 74 O D 16.6
## 2 2 N 75 O F 15.9
## 3 3 N 76 O B 17.1
## 4 4 N 77 O A 17.7
## 5 5 N 78 O C 17.4
## 6 6 N 79 O E 16.5
## 7 7 N 80 O H 18.6
## 8 1 N 81 O H 16.9
## 9 2 N 74 O E 16.4
## 10 3 N 75 O C 16.8
## # ... with 46 more rows
Tratamiento=Datos_Youden$Tratamiento
Longitud=Datos_Youden$Longitud
Latitud=Datos_Youden$Latitud
Rendimiento=Datos_Youden$Rendimiento
b<-8#columnas
k<-7#filas
library(collapsibleTree)
collapsibleTreeSummary(Datos_Youden, hierarchy = c('Longitud', 'Latitud', 'Tratamiento','Rendimiento' ))
N<-xtabs(~Tratamiento + Longitud, data <- Datos_Youden);N
## Longitud
## Tratamiento 1 N 2 N 3 N 4 N 5 N 6 N 7 N
## A 1 1 1 1 1 1 1
## B 1 1 1 1 1 1 1
## C 1 1 1 1 1 1 1
## D 1 1 1 1 1 1 1
## E 1 1 1 1 1 1 1
## F 1 1 1 1 1 1 1
## G 1 1 1 1 1 1 1
## H 1 1 1 1 1 1 1
v<-nlevels(Tratamiento);
n<-b*k;
T1<-aggregate(Datos_Youden$Rendimiento, by<-list(Trat<-Datos_Youden$Tratamiento),FUN<-sum);
Tt<-matrix(T1$x,v,1);# totales de Trat
## Warning in matrix(T1$x, v, 1): la longitud de los datos excede el tamaño de la
## matriz
T2<-aggregate(Datos_Youden$Rendimiento, by<-list(Latitud<-Datos_Youden$Latitud),FUN<-sum);
Tr<-matrix(T2$x,k,1);# totales filas
## Warning in matrix(T2$x, k, 1): la longitud de los datos [8] no es un submúltiplo
## o múltiplo del número de filas [7] en la matriz
T3<-aggregate(Datos_Youden$Rendimiento, by<-list(Longitud<-Datos_Youden$Longitud),FUN<-sum);
Tc<-matrix(T3$x,b,1)#totales Columna
## Warning in matrix(T3$x, b, 1): la longitud de los datos [7] no es un submúltiplo
## o múltiplo del número de filas [8] en la matriz
i<-1:k
j<-1:b
if((b==k)&&(N[i,j]==1)){
print("dado el diseño cuadrado latino");
#si es un DCL uno corre el código antes considerado.
}else{
x<-0;z<-0;
if(v>=2 && k<v)
{
A<-N%*%t(N);
for(i in 2:v){
x1<-A[1,1]-A[i,i];
x<-x+abs(x1);
}
sum1<-sum(x);sum1
for(i in 1:v){
for(j in 1:v){
if(i!=j){
x2<-A[1,2]-A[i,j];
z<-z+abs(x2)}
}}
sum2<-sum(z);
if(sum1==0 && sum2==0){
r<-A[1,1];
lambda<-A[1,2];
cat("dado el diseño cuadrado de Youden \n con r y lambda respectivamente")
print(r);
print(lambda);
#se define el vector columna de k entradas todas en 1
ek<-c(matrix(rep(1,k),k,1));
Dk<-diag(k)-(ek%*%t(ek))/v;
Q<-Tt-(N%*%Tc)/k;
alpha_hat<-(k/(lambda*v))*Q;
beta_hat<-(Tc/k)-(t(N)%*%Q)/(lambda*v);
gamma_hat<-Tr/v;
print("Las estimaciones son");
print("mu_hat");
print("0");
print("alpha_hat");
print(alpha_hat);
print("beta_hat")
print(beta_hat)
print("gamma_hat")
print(gamma_hat);
#probando hipótesis H_alpha, H_beta y H_gamma
YOUDEN<- lm(Rendimiento~Tratamiento+Latitud+Long, df);YOUDEN
A(Youden_Erick) }}}
med_Tratamiento = tapply(Datos_Youden$Rendimiento, Datos_Youden$Tratamiento, mean);Tratamiento
## [1] "D" "F" "B" "A" "C" "E" "H" "H" "E" "C" "G" "B" "F" "D" "C" "G" "H" "E" "D"
## [20] "A" "B" "B" "A" "D" "F" "H" "G" "C" "E" "H" "G" "C" "A" "D" "F" "A" "B" "F"
## [39] "D" "E" "C" "G" "G" "C" "E" "H" "F" "B" "A" "F" "D" "A" "B" "G" "H" "E"
barplot(med_Tratamiento, ylim = c(0,50),
main='Respuesta por tratamiento')
abline(h=mean(Datos_Youden$Rendimiento))
med_Tratamiento2 = tapply(Datos_Youden$Rendimiento, Datos_Youden$Latitud, mean)
barplot(med_Tratamiento2, ylim = c(0,70),
main='Disposición de Bloque por fila')
abline(h=mean(Datos_Youden$Rendimiento))
