\[Usando~dplyr\\Actividad~1.~datos\]
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionset.seed(2090)
Biomasa<-rnorm(120, 5, 0.85)
Flores.r<-rbinom(120, 20, 0.8)
Flores.d<-rpois(120, 10.5)
Hojas.d<-sample.int(300, 120, replace=TRUE)
library(purrr)
Plaga<-rbernoulli(120, p=0.75 )
Plaga<-ifelse(Plaga == TRUE, "presente", "ausente")
Estatus<- gl(3, 40, labels = c("S", "PA", "MA"))
Fertilizacion<-runif(120, min=0, max = 1.2 )
Fertilizacion<-ifelse(Fertilizacion<0.5, "FO", "FI")\[Actividad~2.~dataframes\]
tib.c<-data.frame(Biomasa, Flores.r, Flores.d, Hojas.d, Plaga, Estatus, Fertilizacion)
View(tib.c)
dim(tib.c)## [1] 120 7str(tib.c)## 'data.frame': 120 obs. of 7 variables:
## $ Biomasa : num 4.44 3.92 5.71 3.77 4.94 ...
## $ Flores.r : int 16 13 13 16 17 18 17 14 16 15 ...
## $ Flores.d : int 8 9 7 7 11 7 8 11 8 9 ...
## $ Hojas.d : int 96 238 128 283 251 189 41 109 40 203 ...
## $ Plaga : chr "ausente" "presente" "presente" "presente" ...
## $ Estatus : Factor w/ 3 levels "S","PA","MA": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Fertilizacion: chr "FI" "FI" "FI" "FO" ...glimpse(tib.c)## Rows: 120
## Columns: 7
## $ Biomasa <dbl> 4.441781, 3.919672, 5.708038, 3.767589, 4.936255, 5.6987~
## $ Flores.r <int> 16, 13, 13, 16, 17, 18, 17, 14, 16, 15, 16, 15, 15, 16, ~
## $ Flores.d <int> 8, 9, 7, 7, 11, 7, 8, 11, 8, 9, 12, 13, 9, 10, 12, 2, 14~
## $ Hojas.d <int> 96, 238, 128, 283, 251, 189, 41, 109, 40, 203, 102, 62, ~
## $ Plaga <chr> "ausente", "presente", "presente", "presente", "presente~
## $ Estatus <fct> S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S,~
## $ Fertilizacion <chr> "FI", "FI", "FI", "FO", "FI", "FI", "FI", "FI", "FI", "F~class(tib.c)## [1] "data.frame"names(tib.c)## [1] "Biomasa" "Flores.r" "Flores.d" "Hojas.d"
## [5] "Plaga" "Estatus" "Fertilizacion"is.na(tib.c)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [118,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [119,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [120,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEtib.i<-sample_n(tib.c, 120*0.75)
dim(tib.i)## [1] 90 7tib.i[7,3]<-NA
tib.i[9,4]<-NA
tib.i## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 6.310821 14 11 71 presente MA FI
## 2 4.511914 15 11 55 presente MA FI
## 3 5.634331 15 9 182 presente MA FI
## 4 4.888985 13 9 298 presente S FI
## 5 5.659307 13 10 16 presente S FO
## 6 6.212755 17 8 41 ausente S FI
## 7 4.936255 17 NA 251 presente S FI
## 8 4.699042 16 6 126 ausente MA FI
## 9 5.613554 16 8 NA ausente S FI
## 10 5.776434 15 7 57 presente PA FO
## 11 5.642522 14 9 88 presente S FO
## 12 4.751156 14 9 271 ausente PA FI
## 13 5.080135 16 9 179 presente MA FO
## 14 5.514980 17 13 272 presente PA FO
## 15 5.339620 18 9 104 ausente PA FO
## 16 2.889012 18 11 119 presente PA FI
## 17 4.633834 15 11 126 presente MA FI
## 18 5.136335 17 7 233 presente MA FO
## 19 4.601090 17 10 218 presente PA FO
## 20 5.698766 18 7 189 ausente S FI
## 21 6.616341 15 11 245 presente S FI
## 22 4.657696 15 9 184 presente PA FI
## 23 4.451984 15 10 60 presente PA FO
## 24 4.979938 20 11 37 presente PA FI
## 25 6.690057 15 9 130 presente S FI
## 26 5.325239 15 13 269 presente MA FO
## 27 5.605070 18 10 44 presente S FO
## 28 5.708038 13 7 128 presente S FI
## 29 4.261729 15 9 194 presente PA FI
## 30 4.511350 17 11 108 presente S FO
## 31 4.191823 16 7 195 ausente MA FI
## 32 6.783002 17 13 264 presente S FI
## 33 6.508435 17 16 195 ausente PA FI
## 34 6.494304 17 10 45 presente PA FI
## 35 3.725229 16 16 12 presente MA FI
## 36 4.142928 19 11 233 presente S FO
## 37 4.238337 16 10 57 ausente MA FO
## 38 5.198090 15 11 69 presente MA FO
## 39 5.462708 14 18 152 presente PA FO
## 40 3.796759 13 11 73 presente MA FO
## 41 4.737845 15 13 112 presente MA FO
## 42 5.384008 13 5 65 presente PA FI
## 43 5.623339 16 9 113 presente S FO
## 44 5.097324 17 6 235 presente MA FI
## 45 5.991818 15 16 143 presente MA FI
## 46 6.544352 15 15 134 presente MA FI
## 47 3.919672 13 9 238 presente S FI
## 48 4.845130 15 14 48 presente S FO
## 49 3.796389 16 5 282 presente MA FI
## 50 4.184809 16 7 91 presente S FI
## 51 5.575908 15 2 206 presente S FI
## 52 5.165450 14 10 239 ausente PA FO
## 53 6.074848 18 16 95 presente S FI
## 54 3.417876 17 20 213 presente MA FI
## 55 4.472817 17 5 288 presente MA FI
## 56 5.762884 17 6 272 presente S FO
## 57 6.188473 18 15 212 ausente MA FI
## 58 4.153420 16 12 69 presente PA FI
## 59 4.883861 16 10 57 presente S FI
## 60 4.855208 16 13 231 presente PA FI
## 61 5.368171 17 10 270 presente MA FI
## 62 5.311427 16 10 189 ausente PA FO
## 63 4.823089 20 8 265 presente PA FO
## 64 5.033396 14 14 275 presente MA FI
## 65 4.568874 16 10 283 ausente PA FI
## 66 3.390592 17 16 246 presente MA FI
## 67 4.578913 20 15 179 ausente S FI
## 68 5.073805 13 12 217 ausente PA FO
## 69 5.827666 17 16 50 presente MA FO
## 70 3.845210 18 3 234 ausente MA FI
## 71 4.542889 16 10 60 presente S FI
## 72 3.547753 17 12 3 presente S FO
## 73 5.831423 18 13 251 presente MA FO
## 74 4.918649 18 16 261 presente PA FI
## 75 5.701979 18 9 285 ausente PA FI
## 76 6.546347 13 7 83 presente MA FO
## 77 5.008551 16 14 293 presente MA FI
## 78 3.779533 18 13 155 presente MA FI
## 79 5.241131 17 8 89 ausente S FO
## 80 4.353408 16 12 102 presente S FI
## 81 5.070579 19 12 124 presente S FI
## 82 5.541596 14 7 76 presente MA FI
## 83 5.924385 15 12 38 presente MA FO
## 84 6.332768 15 7 96 presente S FI
## 85 4.644378 17 7 218 presente MA FI
## 86 4.441781 16 8 96 ausente S FI
## 87 5.921127 13 12 91 presente MA FO
## 88 5.196943 16 4 158 ausente PA FO
## 89 4.171870 14 8 16 ausente PA FO
## 90 5.075340 12 14 129 presente PA FO\[Actividad~3.~Uso~de~DPLYR\]
sin.Hojas.d<- dplyr::select(tib.c, -Hojas.d)
desde.3.a.6<- dplyr::select(tib.c, 3:6)
select(tib.c,!(3:6))## Biomasa Flores.r Fertilizacion
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## 2 3.919672 13 FI
## 3 5.708038 13 FI
## 4 3.767589 16 FO
## 5 4.936255 17 FI
## 6 5.698766 18 FI
## 7 6.212755 17 FI
## 8 4.774761 14 FI
## 9 5.165840 16 FI
## 10 5.401451 15 FI
## 11 4.353408 16 FI
## 12 4.735959 15 FI
## 13 6.690057 15 FI
## 14 4.542889 16 FI
## 15 5.070579 19 FI
## 16 5.575908 15 FI
## 17 4.861238 15 FI
## 18 4.883861 16 FI
## 19 6.783002 17 FI
## 20 6.074848 18 FI
## 21 3.547753 17 FO
## 22 5.613554 16 FI
## 23 4.142928 19 FO
## 24 5.642522 14 FO
## 25 4.845130 15 FO
## 26 5.623339 16 FO
## 27 4.888985 13 FI
## 28 4.578913 20 FI
## 29 5.241131 17 FO
## 30 4.177183 17 FI
## 31 3.487020 14 FI
## 32 5.762884 17 FO
## 33 3.841333 19 FO
## 34 5.659307 13 FO
## 35 4.075095 16 FI
## 36 4.184809 16 FI
## 37 5.605070 18 FO
## 38 6.332768 15 FI
## 39 4.511350 17 FO
## 40 6.616341 15 FI
## 41 4.782852 17 FO
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## 43 5.073805 13 FO
## 44 4.918649 18 FI
## 45 4.657696 15 FI
## 46 4.451984 15 FO
## 47 4.470999 13 FI
## 48 4.451950 16 FI
## 49 5.028065 17 FI
## 50 5.165450 14 FO
## 51 5.487871 16 FO
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## 53 6.358135 16 FI
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## 56 4.548770 16 FO
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## 67 3.909075 16 FO
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## 78 5.776434 15 FO
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## 80 6.508435 17 FI
## 81 5.136335 17 FO
## 82 3.725229 16 FI
## 83 3.845210 18 FI
## 84 5.541596 14 FI
## 85 5.368171 17 FI
## 86 5.321918 14 FI
## 87 6.349467 14 FO
## 88 6.014748 14 FO
## 89 5.033396 14 FI
## 90 3.796759 13 FO
## 91 5.924385 15 FO
## 92 5.325239 15 FO
## 93 6.546347 13 FO
## 94 4.539623 17 FI
## 95 5.831423 18 FO
## 96 6.188473 18 FI
## 97 4.633834 15 FI
## 98 3.779533 18 FI
## 99 5.045840 15 FI
## 100 5.080135 16 FO
## 101 6.544352 15 FI
## 102 5.008551 16 FI
## 103 4.191823 16 FI
## 104 4.511914 15 FI
## 105 4.238337 16 FO
## 106 5.097324 17 FI
## 107 5.921127 13 FO
## 108 5.991818 15 FI
## 109 4.699042 16 FI
## 110 3.417876 17 FI
## 111 3.796389 16 FI
## 112 5.012847 17 FI
## 113 5.827666 17 FO
## 114 4.644378 17 FI
## 115 4.737845 15 FO
## 116 5.634331 15 FI
## 117 3.390592 17 FI
## 118 5.198090 15 FO
## 119 6.310821 14 FI
## 120 4.472817 17 FIselect(tib.c,!ends_with(".d"))## Biomasa Flores.r Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 4.441781 16 ausente S FI
## 2 3.919672 13 presente S FI
## 3 5.708038 13 presente S FI
## 4 3.767589 16 presente S FO
## 5 4.936255 17 presente S FI
## 6 5.698766 18 ausente S FI
## 7 6.212755 17 ausente S FI
## 8 4.774761 14 presente S FI
## 9 5.165840 16 ausente S FI
## 10 5.401451 15 presente S FI
## 11 4.353408 16 presente S FI
## 12 4.735959 15 presente S FI
## 13 6.690057 15 presente S FI
## 14 4.542889 16 presente S FI
## 15 5.070579 19 presente S FI
## 16 5.575908 15 presente S FI
## 17 4.861238 15 presente S FI
## 18 4.883861 16 presente S FI
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## 120 17 5select(tib.c, starts_with("F")& ends_with(".d"))## Flores.d
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## 115 13
## 116 9
## 117 16
## 118 11
## 119 11
## 120 5tib.c## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 22 5.613554 16 8 138 ausente S FI
## 23 4.142928 19 11 233 presente S FO
## 24 5.642522 14 9 88 presente S FO
## 25 4.845130 15 14 48 presente S FO
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## 27 4.888985 13 9 298 presente S FI
## 28 4.578913 20 15 179 ausente S FI
## 29 5.241131 17 8 89 ausente S FO
## 30 4.177183 17 9 20 presente S FI
## 31 3.487020 14 4 245 presente S FI
## 32 5.762884 17 6 272 presente S FO
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## 35 4.075095 16 15 31 presente S FI
## 36 4.184809 16 7 91 presente S FI
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## 52 6.494304 17 10 45 presente PA FI
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## 110 3.417876 17 20 213 presente MA FI
## 111 3.796389 16 5 282 presente MA FI
## 112 5.012847 17 17 158 ausente MA FI
## 113 5.827666 17 16 50 presente MA FO
## 114 4.644378 17 7 218 presente MA FI
## 115 4.737845 15 13 112 presente MA FO
## 116 5.634331 15 9 182 presente MA FI
## 117 3.390592 17 16 246 presente MA FI
## 118 5.198090 15 11 69 presente MA FO
## 119 6.310821 14 11 71 presente MA FI
## 120 4.472817 17 5 288 presente MA FIvar.estatus1<- tib.c %>% group_by(Estatus)%>% select(Biomasa)## Adding missing grouping variables: `Estatus`var.estatus2 <- var.estatus1 %>% arrange(desc(Biomasa), by_group = TRUE)
var.estatus2## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus [3]
## Estatus Biomasa
## <fct> <dbl>
## 1 S 6.78
## 2 S 6.69
## 3 S 6.62
## 4 MA 6.55
## 5 MA 6.54
## 6 PA 6.51
## 7 PA 6.49
## 8 PA 6.36
## 9 MA 6.35
## 10 S 6.33
## # ... with 110 more rowsafectadisimas<- tib.c %>% select(starts_with("Flores")) %>% filter( Estatus == "MA")
afectadisimas## Flores.r Flores.d
## 1 17 7
## 2 16 16
## 3 18 3
## 4 14 7
## 5 17 10
## 6 14 8
## 7 14 10
## 8 14 7
## 9 14 14
## 10 13 11
## 11 15 12
## 12 15 13
## 13 13 7
## 14 17 9
## 15 18 13
## 16 18 15
## 17 15 11
## 18 18 13
## 19 15 11
## 20 16 9
## 21 15 15
## 22 16 14
## 23 16 7
## 24 15 11
## 25 16 10
## 26 17 6
## 27 13 12
## 28 15 16
## 29 16 6
## 30 17 20
## 31 16 5
## 32 17 17
## 33 17 16
## 34 17 7
## 35 15 13
## 36 15 9
## 37 17 16
## 38 15 11
## 39 14 11
## 40 17 5biomasa.mayor5<- tib.c %>% filter(Biomasa>5)
PA.y.FO<- filter(tib.c, Fertilizacion == "FO", Estatus== "PA")
PA.o.FI<- filter(tib.c, Estatus== "PA"| Fertilizacion == "FI" )
tib.c %>% select(Flores.d, Plaga) %>% filter(Flores.d> median(Flores.d)) %>% arrange(Plaga)## Flores.d Plaga
## 1 15 ausente
## 2 12 ausente
## 3 23 ausente
## 4 12 ausente
## 5 14 ausente
## 6 12 ausente
## 7 12 ausente
## 8 16 ausente
## 9 15 ausente
## 10 17 ausente
## 11 11 presente
## 12 11 presente
## 13 12 presente
## 14 13 presente
## 15 12 presente
## 16 14 presente
## 17 13 presente
## 18 16 presente
## 19 12 presente
## 20 11 presente
## 21 14 presente
## 22 15 presente
## 23 11 presente
## 24 11 presente
## 25 12 presente
## 26 18 presente
## 27 16 presente
## 28 12 presente
## 29 11 presente
## 30 11 presente
## 31 13 presente
## 32 14 presente
## 33 13 presente
## 34 12 presente
## 35 16 presente
## 36 14 presente
## 37 11 presente
## 38 12 presente
## 39 13 presente
## 40 13 presente
## 41 11 presente
## 42 13 presente
## 43 11 presente
## 44 15 presente
## 45 14 presente
## 46 11 presente
## 47 12 presente
## 48 16 presente
## 49 20 presente
## 50 16 presente
## 51 13 presente
## 52 16 presente
## 53 11 presente
## 54 11 presentetib.i %>% select(Hojas.d, Plaga) %>% filter(Hojas.d > median(Hojas.d, na.rm = TRUE))## Hojas.d Plaga
## 1 182 presente
## 2 298 presente
## 3 251 presente
## 4 271 ausente
## 5 179 presente
## 6 272 presente
## 7 233 presente
## 8 218 presente
## 9 189 ausente
## 10 245 presente
## 11 184 presente
## 12 269 presente
## 13 194 presente
## 14 195 ausente
## 15 264 presente
## 16 195 ausente
## 17 233 presente
## 18 152 presente
## 19 235 presente
## 20 238 presente
## 21 282 presente
## 22 206 presente
## 23 239 ausente
## 24 213 presente
## 25 288 presente
## 26 272 presente
## 27 212 ausente
## 28 231 presente
## 29 270 presente
## 30 189 ausente
## 31 265 presente
## 32 275 presente
## 33 283 ausente
## 34 246 presente
## 35 179 ausente
## 36 217 ausente
## 37 234 ausente
## 38 251 presente
## 39 261 presente
## 40 285 ausente
## 41 293 presente
## 42 155 presente
## 43 218 presente
## 44 158 ausentemed.c <- median(tib.c$Hojas.d)
med.i <- median(tib.i$Hojas.d, na.rm = TRUE)
data.frame(med.c,med.i) # las medianas varian si de aplica na.rm = TRUE## med.c med.i
## 1 137 143#vectores
v1<- c(tib.c$Biomasa, tib.c$Flores.r)
c1<- quantile(tib.c$Biomasa, 0.25)
c2<- quantile(tib.c$Flores.r, 0.75)
v2<- c(c1,c2)
tib.c %>% filter( Biomasa > c1, Flores.r> c2) %>% arrange(Biomasa)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 4.578913 20 15 179 ausente S FI
## 2 4.823089 20 8 265 presente PA FO
## 3 4.918649 18 16 261 presente PA FI
## 4 4.979938 20 11 37 presente PA FI
## 5 5.070579 19 12 124 presente S FI
## 6 5.339620 18 9 104 ausente PA FO
## 7 5.605070 18 10 44 presente S FO
## 8 5.698766 18 7 189 ausente S FI
## 9 5.701979 18 9 285 ausente PA FI
## 10 5.831423 18 13 251 presente MA FO
## 11 6.074848 18 16 95 presente S FI
## 12 6.188473 18 15 212 ausente MA FItib.c %>% filter( v1[[1]] > v2[[1]]) %>% arrange(Biomasa)## [1] Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga
## [6] Estatus Fertilizacion
## <0 rows> (or 0-length row.names)# dataframe
tib.e<- tib.c %>% mutate( Biom.estand= scale(Biomasa), Flo.r.estand = (Flores.r- min(Flores.r))/ (max(Flores.r-min(Flores.r))), Flo.d.estand = (Flores.d- min(Flores.d))/ (max(Flores.d-min(Flores.d))), Hojas.d.estand = (Hojas.d- min(Hojas.d))/ (max(Hojas.d-min(Hojas.d))) )\[Actividad~4.~funciones~de~DPLYR\]
tib.c <- tib.c %>% mutate( div.flores = Flores.r/Flores.d)
tib.c %>% select(div.flores, Plaga) %>% mutate( rangomin = min_rank(div.flores)) %>% arrange(desc(rangomin))## div.flores Plaga rangomin
## 1 7.5000000 presente 120
## 2 6.0000000 ausente 119
## 3 4.7500000 presente 118
## 4 4.0000000 ausente 117
## 5 3.5000000 presente 116
## 6 3.4000000 presente 115
## 7 3.2000000 presente 114
## 8 2.8333333 presente 111
## 9 2.8333333 ausente 111
## 10 2.8333333 presente 111
## 11 2.6666667 ausente 110
## 12 2.6000000 presente 109
## 13 2.5714286 ausente 108
## 14 2.5000000 presente 107
## 15 2.4285714 presente 105
## 16 2.4285714 presente 105
## 17 2.2857143 presente 101
## 18 2.2857143 presente 101
## 19 2.2857143 presente 101
## 20 2.2857143 ausente 101
## 21 2.1666667 presente 100
## 22 2.1428571 presente 98
## 23 2.1428571 presente 98
## 24 2.1250000 ausente 96
## 25 2.1250000 ausente 96
## 26 2.0000000 ausente 89
## 27 2.0000000 ausente 89
## 28 2.0000000 ausente 89
## 29 2.0000000 ausente 89
## 30 2.0000000 ausente 89
## 31 2.0000000 presente 89
## 32 2.0000000 presente 89
## 33 1.8888889 presente 86
## 34 1.8888889 presente 86
## 35 1.8888889 ausente 86
## 36 1.8571429 presente 84
## 37 1.8571429 presente 84
## 38 1.8181818 presente 83
## 39 1.8000000 presente 82
## 40 1.7777778 presente 79
## 41 1.7777778 presente 79
## 42 1.7777778 presente 79
## 43 1.7500000 ausente 77
## 44 1.7500000 presente 77
## 45 1.7272727 presente 76
## 46 1.7000000 presente 73
## 47 1.7000000 presente 73
## 48 1.7000000 presente 73
## 49 1.6666667 presente 68
## 50 1.6666667 presente 68
## 51 1.6666667 presente 68
## 52 1.6666667 presente 68
## 53 1.6666667 presente 68
## 54 1.6363636 presente 67
## 55 1.6000000 presente 62
## 56 1.6000000 presente 62
## 57 1.6000000 ausente 62
## 58 1.6000000 ausente 62
## 59 1.6000000 ausente 62
## 60 1.5833333 presente 60
## 61 1.5833333 ausente 60
## 62 1.5555556 presente 58
## 63 1.5555556 ausente 58
## 64 1.5454545 presente 56
## 65 1.5454545 presente 56
## 66 1.5000000 presente 53
## 67 1.5000000 ausente 53
## 68 1.5000000 presente 53
## 69 1.4444444 presente 51
## 70 1.4444444 presente 51
## 71 1.4166667 presente 49
## 72 1.4166667 presente 49
## 73 1.4000000 ausente 47
## 74 1.4000000 presente 47
## 75 1.3846154 presente 45
## 76 1.3846154 presente 45
## 77 1.3636364 presente 40
## 78 1.3636364 presente 40
## 79 1.3636364 presente 40
## 80 1.3636364 presente 40
## 81 1.3636364 presente 40
## 82 1.3333333 presente 35
## 83 1.3333333 ausente 35
## 84 1.3333333 ausente 35
## 85 1.3333333 ausente 35
## 86 1.3333333 presente 35
## 87 1.3076923 presente 33
## 88 1.3076923 presente 33
## 89 1.3000000 presente 32
## 90 1.2727273 presente 30
## 91 1.2727273 presente 30
## 92 1.2500000 presente 29
## 93 1.2307692 presente 28
## 94 1.2000000 ausente 27
## 95 1.1818182 presente 26
## 96 1.1538462 presente 23
## 97 1.1538462 presente 23
## 98 1.1538462 presente 23
## 99 1.1428571 ausente 21
## 100 1.1428571 presente 21
## 101 1.1250000 presente 19
## 102 1.1250000 presente 19
## 103 1.0833333 ausente 16
## 104 1.0833333 presente 16
## 105 1.0833333 presente 16
## 106 1.0714286 presente 14
## 107 1.0714286 presente 14
## 108 1.0666667 presente 13
## 109 1.0625000 ausente 10
## 110 1.0625000 presente 10
## 111 1.0625000 presente 10
## 112 1.0000000 presente 6
## 113 1.0000000 presente 6
## 114 1.0000000 presente 6
## 115 1.0000000 ausente 6
## 116 0.9375000 presente 5
## 117 0.8571429 presente 4
## 118 0.8500000 presente 3
## 119 0.7777778 presente 2
## 120 0.6956522 ausente 1tib.e %>% rename( Biom=Biomasa, F.r=Flores.r, F.d= Flores.d, H.d = Hojas.d)## Biom F.r F.d H.d Plaga Estatus Fertilizacion Biom.estand
## 1 4.441781 16 8 96 ausente S FI -0.667243674
## 2 3.919672 13 9 238 presente S FI -1.288002986
## 3 5.708038 13 7 128 presente S FI 0.838266113
## 4 3.767589 16 7 283 presente S FO -1.468820689
## 5 4.936255 17 11 251 presente S FI -0.079340870
## 6 5.698766 18 7 189 ausente S FI 0.827243069
## 7 6.212755 17 8 41 ausente S FI 1.438348173
## 8 4.774761 14 11 109 presente S FI -0.271349111
## 9 5.165840 16 8 40 ausente S FI 0.193623086
## 10 5.401451 15 9 203 presente S FI 0.473751590
## 11 4.353408 16 12 102 presente S FI -0.772315002
## 12 4.735959 15 13 62 presente S FI -0.317482704
## 13 6.690057 15 9 130 presente S FI 2.005834047
## 14 4.542889 16 10 60 presente S FI -0.547031417
## 15 5.070579 19 12 124 presente S FI 0.080363110
## 16 5.575908 15 2 206 presente S FI 0.681171007
## 17 4.861238 15 14 257 presente S FI -0.168531998
## 18 4.883861 16 10 57 presente S FI -0.141635083
## 19 6.783002 17 13 264 presente S FI 2.116339651
## 20 6.074848 18 16 95 presente S FI 1.274383535
## 21 3.547753 17 12 3 presente S FO -1.730194454
## 22 5.613554 16 8 138 ausente S FI 0.725929880
## 23 4.142928 19 11 233 presente S FO -1.022563607
## 24 5.642522 14 9 88 presente S FO 0.760371321
## 25 4.845130 15 14 48 presente S FO -0.187684014
## 26 5.623339 16 9 113 presente S FO 0.737563723
## 27 4.888985 13 9 298 presente S FI -0.135543190
## 28 4.578913 20 15 179 ausente S FI -0.504201694
## 29 5.241131 17 8 89 ausente S FO 0.283139821
## 30 4.177183 17 9 20 presente S FI -0.981836031
## 31 3.487020 14 4 245 presente S FI -1.802402684
## 32 5.762884 17 6 272 presente S FO 0.903475978
## 33 3.841333 19 4 280 presente S FO -1.381143770
## 34 5.659307 13 10 16 presente S FO 0.780328203
## 35 4.075095 16 15 31 presente S FI -1.103213279
## 36 4.184809 16 7 91 presente S FI -0.972769436
## 37 5.605070 18 10 44 presente S FO 0.715843696
## 38 6.332768 15 7 96 presente S FI 1.581037037
## 39 4.511350 17 11 108 presente S FO -0.584530362
## 40 6.616341 15 11 245 presente S FI 1.918189718
## 41 4.782852 17 12 244 presente PA FO -0.261729396
## 42 5.462708 14 18 152 presente PA FO 0.546583030
## 43 5.073805 13 12 217 ausente PA FO 0.084197750
## 44 4.918649 18 16 261 presente PA FI -0.100274256
## 45 4.657696 15 9 184 presente PA FI -0.410532880
## 46 4.451984 15 10 60 presente PA FO -0.655112543
## 47 4.470999 13 6 81 presente PA FI -0.632504761
## 48 4.451950 16 23 18 ausente PA FI -0.655153841
## 49 5.028065 17 9 136 presente PA FI 0.029815914
## 50 5.165450 14 10 239 ausente PA FO 0.193158949
## 51 5.487871 16 12 118 ausente PA FO 0.576499789
## 52 6.494304 17 10 45 presente PA FI 1.773093773
## 53 6.358135 16 9 2 presente PA FI 1.611196105
## 54 4.171870 14 8 16 ausente PA FO -0.988153479
## 55 5.911031 16 14 76 ausente PA FI 1.079614805
## 56 4.548770 16 12 28 ausente PA FO -0.540039754
## 57 4.823089 20 8 265 presente PA FO -0.213888877
## 58 3.634209 13 12 268 presente PA FI -1.627402881
## 59 4.030137 15 10 177 ausente PA FI -1.156665945
## 60 5.339620 18 9 104 ausente PA FO 0.400237814
## 61 5.196943 16 4 158 ausente PA FO 0.230603019
## 62 5.365908 15 10 64 presente PA FI 0.431492746
## 63 4.261729 15 9 194 presente PA FI -0.881316189
## 64 3.716418 19 12 219 ausente PA FI -1.529660507
## 65 5.701979 18 9 285 ausente PA FI 0.831062873
## 66 4.979938 20 11 37 presente PA FI -0.027404199
## 67 3.909075 16 7 258 presente PA FO -1.300602662
## 68 4.922246 17 6 250 ausente PA FI -0.095997029
## 69 5.384008 13 5 65 presente PA FI 0.453012945
## 70 2.889012 18 11 119 presente PA FI -2.513400775
## 71 4.855208 16 13 231 presente PA FI -0.175701661
## 72 5.311427 16 10 189 ausente PA FO 0.366718130
## 73 4.601090 17 10 218 presente PA FO -0.477833732
## 74 5.075340 12 14 129 presente PA FO 0.086023615
## 75 5.514980 17 13 272 presente PA FO 0.608731123
## 76 4.153420 16 12 69 presente PA FI -1.010089667
## 77 4.568874 16 10 283 ausente PA FI -0.516136527
## 78 5.776434 15 7 57 presente PA FO 0.919585629
## 79 4.751156 14 9 271 ausente PA FI -0.299413353
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## 120 -0.630344026 0.625 0.14285714 0.966216216\[Actividad~5.~Estadisticas~descriptivas~DPLYR\]
tib.i %>% select(Biomasa) %>% summarise( mean(Biomasa), kount = n())## mean(Biomasa) kount
## 1 5.079655 90tib.i %>% select(Flores.d) %>% summarise(mean(Flores.d, na.rm = TRUE), kount= n())## mean(Flores.d, na.rm = TRUE) kount
## 1 10.38202 90tib.i%>% select(Hojas.d) %>% summarise(quantile(tib.i$Hojas.d, c(0.1,0.2, 0.3, 0.4, 0.5), na.rm = TRUE) )## quantile(tib.i$Hojas.d, c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5), na.rm = TRUE)
## 1 47.4
## 2 67.4
## 3 91.0
## 4 114.2
## 5 143.0tib.i %>% summarise( media= mean(Hojas.d, na.rm = TRUE), mediana=median(Hojas.d, na.rm = TRUE), max=max(Hojas.d, na.rm = TRUE), min(Hojas.d, na.rm = TRUE), sd(Hojas.d, na.rm = TRUE), var(Hojas.d, na.rm = TRUE) )## media mediana max min(Hojas.d, na.rm = TRUE) sd(Hojas.d, na.rm = TRUE)
## 1 154.6629 143 298 3 86.16922
## var(Hojas.d, na.rm = TRUE)
## 1 7425.135tib.c %>% summarise( media= mean(Hojas.d), mediana=median(Hojas.d), max=max(Hojas.d), min(Hojas.d), sd(Hojas.d), var(Hojas.d) )## media mediana max min(Hojas.d) sd(Hojas.d) var(Hojas.d)
## 1 152.025 137 298 2 88.38271 7811.504library (tidyr)
#excluyendo los NA da mayor que con na.rm=TRUE, varian en todos los casos
tib.i %>% drop_na()%>% summarise( media= mean(Hojas.d), mediana=median(Hojas.d), max=max(Hojas.d), min(Hojas.d), sd(Hojas.d), var(Hojas.d) )## media mediana max min(Hojas.d) sd(Hojas.d) var(Hojas.d)
## 1 153.5682 138.5 298 3 86.03832 7402.593tib.i %>% filter(Estatus %in% c("PA", "MA"))## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 60 5.075340 12 14 129 presente PA FOtib.i %>% complete.cases() != is.na(tib.i)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## [85] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUEtib.i %>% mutate( Flores.d=NULL, Flores.r=NULL)## Biomasa Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
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## 119 11 71
## 120 5 288tib.c%>% select(Flores.r, Flores.d, Biomasa,Fertilizacion, Estatus, Hojas.d, Plaga)## Flores.r Flores.d Biomasa Fertilizacion Estatus Hojas.d Plaga
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