library(readr)
plantas <- read_csv("plantas.csv")
## Rows: 42 Columns: 3
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (1): Tratamiento
## dbl (2): planta, IE
## 
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
head(plantas)
## # A tibble: 6 x 3
##   planta    IE Tratamiento
##    <dbl> <dbl> <chr>      
## 1      1  0.8  Ctrl       
## 2      2  0.66 Ctrl       
## 3      3  0.65 Ctrl       
## 4      4  0.87 Ctrl       
## 5      5  0.63 Ctrl       
## 6      6  0.94 Ctrl
Ctrl <- subset(plantas, Tratamiento == "Ctrl")
Fert <- subset(plantas, Tratamiento == "Fert")

#Histograma de frecuencia absoluta En este apartado generaremos histogramas del indice de esbeltez de ambos grupos

Grupo de control

hist(Ctrl$IE)

summary(Ctrl$IE)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.5500  0.7000  0.7700  0.7676  0.8700  0.9500
boxplot(Ctrl$IE)

sd(Ctrl$IE)
## [1] 0.1153215
library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
dist <- fdt(Ctrl$IE)
dist
##     Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##  [0.5445,0.6137) 1 0.05  4.76  1   4.76
##  [0.6137,0.6828) 4 0.19 19.05  5  23.81
##   [0.6828,0.752) 4 0.19 19.05  9  42.86
##   [0.752,0.8212) 6 0.29 28.57 15  71.43
##  [0.8212,0.8903) 1 0.05  4.76 16  76.19
##  [0.8903,0.9595) 5 0.24 23.81 21 100.00

#Grupo de plantulas “Fert” ##histograma de frecuencia absoluta

hist(Fert$IE)

summary(Fert$IE)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.5600  0.7800  0.9100  0.9067  1.0400  1.1600
boxplot(Fert$IE)

sd(Fert$IE)
## [1] 0.1799537
library(fdth)
dist <- fdt(Fert$IE)
dist
##     Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##  [0.5544,0.6573) 2 0.10  9.52  2   9.52
##  [0.6573,0.7601) 3 0.14 14.29  5  23.81
##   [0.7601,0.863) 2 0.10  9.52  7  33.33
##   [0.863,0.9659) 6 0.29 28.57 13  61.90
##   [0.9659,1.069) 3 0.14 14.29 16  76.19
##    [1.069,1.172) 5 0.24 23.81 21 100.00

*Que tan diferentes son las poblaciones de FERT y CTRL? podemos decir que el fertilzante es efectivo ? los datos son normales ?

Las poblaciones FERT y CTRL son diferentes en que la fert es much mas uniforme y en promedio tiene mayor crecimiento que la ctrl, la cual esta por todas partes ya que algunas son altas otras bajas, esto se puede notar mas tambien en el box plot de arriba ya que vemos que la distribucion de los ddatos tiende a estar mas cerca del medio entre el primer cuantil y el tercero. Con esto podemos concluir que el fertilizante si es efectivo puesto que hace crecer las plantas de manera uniforme asi como a un buen tamaño. Los datos para fert no son de todo normales ya que este modifica el crecimiento de las plantas por lo que anormal.