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, union
set.seed(2070)
biomasa=rnorm(120,5,0.85)
biomasa
## [1] 4.284831 4.437777 3.452678 5.231604 3.992374 5.135355 4.488932 2.709943
## [9] 6.520361 5.487414 4.861758 4.728036 5.063784 7.358890 4.596301 4.926891
## [17] 6.214614 5.457789 4.523143 5.319181 4.144096 4.954026 5.356460 5.109869
## [25] 3.760743 5.328314 5.780029 4.299695 4.644391 4.957073 3.985189 4.341792
## [33] 5.160562 5.196789 4.949650 6.568214 4.992011 5.104402 4.654568 4.912671
## [41] 3.709039 3.590198 5.461562 5.663111 4.953216 5.968055 5.348727 6.156717
## [49] 4.846115 4.320543 4.992000 3.766550 4.095784 4.998806 5.555769 5.858776
## [57] 3.704084 5.499806 5.602081 4.681749 4.717201 5.629679 6.369389 3.441405
## [65] 4.247430 5.187836 4.475535 6.042952 3.406397 5.433346 4.601456 5.330153
## [73] 4.349753 4.308153 5.783264 4.605300 4.104884 6.336259 5.119696 4.659411
## [81] 5.241564 3.464654 3.604025 4.385383 4.892033 5.022381 5.987553 4.713683
## [89] 4.766591 4.876924 4.460227 3.925810 5.752130 6.569130 5.236062 5.760766
## [97] 4.340708 5.051053 5.552883 4.282751 2.376650 5.507860 5.636598 5.114611
## [105] 4.060216 6.639354 4.930889 5.937477 5.409097 5.273817 5.053234 5.580984
## [113] 4.650406 4.619555 4.002869 6.061795 3.348186 4.879381 4.409988 5.620341
flores.r=rbinom(120,20,0.8)
flores.r
## [1] 16 16 16 17 17 15 17 17 17 19 15 14 18 16 19 13 15 15 18 17 18 13 15 16 17
## [26] 15 14 16 19 16 13 15 15 18 15 17 19 17 19 17 19 16 16 16 17 15 20 18 17 13
## [51] 18 17 17 11 17 14 15 16 16 16 19 18 15 15 19 18 15 14 17 13 14 14 20 17 16
## [76] 17 13 16 14 18 17 16 13 14 13 15 17 17 17 16 15 17 16 19 13 16 15 16 13 17
## [101] 15 15 15 16 13 17 16 16 19 17 15 14 16 15 15 18 14 18 20 17
flores.d=rpois(120,10.5)
flores.d
## [1] 10 10 7 10 6 8 10 8 8 14 7 14 10 16 11 13 10 14 18 8 5 16 8 8 14
## [26] 8 8 11 8 5 14 11 14 10 10 4 8 14 6 11 7 19 12 12 13 11 13 8 17 12
## [51] 5 15 12 10 6 4 9 16 8 12 11 8 13 13 9 11 9 10 8 8 8 5 13 6 16
## [76] 13 6 12 10 8 17 12 13 7 15 8 14 10 16 16 6 12 11 8 11 16 14 11 9 8
## [101] 5 4 7 8 17 7 11 8 8 11 10 10 9 5 10 8 11 12 8 9
hojas.d=sample.int(300,120)
hojas.d
## [1] 194 278 144 159 43 250 83 184 135 215 113 147 93 5 50 80 141 156
## [19] 175 47 36 26 153 45 207 23 105 7 236 243 171 38 131 291 52 77
## [37] 116 248 284 177 244 299 222 173 15 249 181 224 64 41 294 143 223 281
## [55] 102 134 137 165 1 122 39 54 191 206 158 228 59 124 42 132 270 234
## [73] 123 91 67 92 237 148 152 10 176 253 118 280 89 183 246 167 209 196
## [91] 182 169 56 145 30 203 6 24 160 260 140 76 117 19 46 252 179 125
## [109] 289 229 296 199 202 233 210 190 257 185 48 217
library(purrr)
plagas=rbernoulli(120,0.75)
plagas=ifelse(plagas[]==TRUE,"presente","ausente")
plagas
## [1] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [7] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [13] "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente"
## [19] "presente" "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente"
## [25] "ausente" "ausente" "ausente" "presente" "presente" "ausente"
## [31] "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [37] "ausente" "ausente" "presente" "presente" "ausente" "ausente"
## [43] "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [49] "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [55] "ausente" "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente"
## [61] "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [67] "presente" "presente" "presente" "ausente" "ausente" "presente"
## [73] "ausente" "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [79] "ausente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [85] "presente" "presente" "presente" "ausente" "presente" "ausente"
## [91] "presente" "presente" "presente" "presente" "presente" "presente"
## [97] "ausente" "presente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [103] "ausente" "ausente" "presente" "ausente" "presente" "presente"
## [109] "presente" "ausente" "presente" "presente" "presente" "ausente"
## [115] "presente" "presente" "presente" "ausente" "ausente" "presente"
estatus=gl(3,40,labels=c("S","PA","MA"))
estatus
## [1] S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S
## [26] S S S S S S S S S S S S S S S PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [51] PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA PA
## [76] PA PA PA PA PA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## [101] MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA
## Levels: S PA MA
fertilizacion=runif(120,min=0,max=1.2)
fertilizacion=ifelse(fertilizacion[]<0.5,"FO","FI")
fertilizacion
## [1] "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO"
## [16] "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO" "FI"
## [31] "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO"
## [46] "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI"
## [61] "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI"
## [76] "FI" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO"
## [91] "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO"
## [106] "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI"
tib.c=data.frame("biomasa"=biomasa,"flores.r"=flores.r,"flores.d"=flores.d,"hojas.d"=hojas.d,"plagas"=plagas,"estatus"=estatus,"fetilizacion"=fertilizacion)
tib.c
## biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas estatus fetilizacion
## 1 4.284831 16 10 194 presente S FI
## 2 4.437777 16 10 278 presente S FO
## 3 3.452678 16 7 144 presente S FI
## 4 5.231604 17 10 159 presente S FO
## 5 3.992374 17 6 43 presente S FI
## 6 5.135355 15 8 250 presente S FO
## 7 4.488932 17 10 83 presente S FO
## 8 2.709943 17 8 184 presente S FI
## 9 6.520361 17 8 135 presente S FO
## 10 5.487414 19 14 215 presente S FI
## 11 4.861758 15 7 113 presente S FO
## 12 4.728036 14 14 147 presente S FO
## 13 5.063784 18 10 93 presente S FO
## 14 7.358890 16 16 5 presente S FI
## 15 4.596301 19 11 50 presente S FO
## 16 4.926891 13 13 80 presente S FI
## 17 6.214614 15 10 141 ausente S FO
## 18 5.457789 15 14 156 presente S FI
## 19 4.523143 18 18 175 presente S FO
## 20 5.319181 17 8 47 presente S FI
## 21 4.144096 18 5 36 presente S FO
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## 23 5.356460 15 8 153 ausente S FI
## 24 5.109869 16 8 45 presente S FI
## 25 3.760743 17 14 207 ausente S FO
## 26 5.328314 15 8 23 ausente S FO
## 27 5.780029 14 8 105 ausente S FO
## 28 4.299695 16 11 7 presente S FI
## 29 4.644391 19 8 236 presente S FO
## 30 4.957073 16 5 243 ausente S FI
## 31 3.985189 13 14 171 ausente S FI
## 32 4.341792 15 11 38 presente S FO
## 33 5.160562 15 14 131 presente S FI
## 34 5.196789 18 10 291 presente S FI
## 35 4.949650 15 10 52 presente S FO
## 36 6.568214 17 4 77 presente S FO
## 37 4.992011 19 8 116 ausente S FI
## 38 5.104402 17 14 248 ausente S FI
## 39 4.654568 19 6 284 presente S FO
## 40 4.912671 17 11 177 presente S FI
## 41 3.709039 19 7 244 ausente PA FI
## 42 3.590198 16 19 299 ausente PA FI
## 43 5.461562 16 12 222 presente PA FI
## 44 5.663111 16 12 173 ausente PA FI
## 45 4.953216 17 13 15 presente PA FO
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## 49 4.846115 17 17 64 ausente PA FO
## 50 4.320543 13 12 41 presente PA FI
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## 54 4.998806 11 10 281 presente PA FO
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## 110 5.273817 17 11 229 ausente MA FO
## 111 5.053234 15 10 296 presente MA FO
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## 118 4.879381 18 12 185 ausente MA FI
## 119 4.409988 20 8 48 ausente MA FI
## 120 5.620341 17 9 217 presente MA FI
dim(tib.c)
## [1] 120 7
str(tib.c)
## 'data.frame': 120 obs. of 7 variables:
## $ biomasa : num 4.28 4.44 3.45 5.23 3.99 ...
## $ flores.r : int 16 16 16 17 17 15 17 17 17 19 ...
## $ flores.d : int 10 10 7 10 6 8 10 8 8 14 ...
## $ hojas.d : int 194 278 144 159 43 250 83 184 135 215 ...
## $ plagas : chr "presente" "presente" "presente" "presente" ...
## $ estatus : Factor w/ 3 levels "S","PA","MA": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ fetilizacion: chr "FI" "FO" "FI" "FO" ...
glimpse(tib.c)
## Rows: 120
## Columns: 7
## $ biomasa <dbl> 4.284831, 4.437777, 3.452678, 5.231604, 3.992374, 5.13535~
## $ flores.r <int> 16, 16, 16, 17, 17, 15, 17, 17, 17, 19, 15, 14, 18, 16, 1~
## $ flores.d <int> 10, 10, 7, 10, 6, 8, 10, 8, 8, 14, 7, 14, 10, 16, 11, 13,~
## $ hojas.d <int> 194, 278, 144, 159, 43, 250, 83, 184, 135, 215, 113, 147,~
## $ plagas <chr> "presente", "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, ~
## $ fetilizacion <chr> "FI", "FO", "FI", "FO", "FI", "FO", "FO", "FI", "FO", "FI~
class(tib.c)
## [1] "data.frame"
names(tib.c)
## [1] "biomasa" "flores.r" "flores.d" "hojas.d" "plagas"
## [6] "estatus" "fetilizacion"
is.na(tib.c)
## biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas estatus fetilizacion
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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select(tib.c,!ends_with(".d"))
## biomasa flores.r plagas estatus fetilizacion
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## 70 5.433346 13 ausente PA FI
## 71 4.601456 14 ausente PA FO
## 72 5.330153 14 presente PA FI
## 73 4.349753 20 ausente PA FI
## 74 4.308153 17 presente PA FO
## 75 5.783264 16 presente PA FI
## 76 4.605300 17 ausente PA FI
## 77 4.104884 13 presente PA FI
## 78 6.336259 16 presente PA FI
## 79 5.119696 14 ausente PA FO
## 80 4.659411 18 presente PA FO
## 81 5.241564 17 presente MA FO
## 82 3.464654 16 presente MA FI
## 83 3.604025 13 presente MA FI
## 84 4.385383 14 presente MA FO
## 85 4.892033 13 presente MA FO
## 86 5.022381 15 presente MA FO
## 87 5.987553 17 presente MA FI
## 88 4.713683 17 ausente MA FI
## 89 4.766591 17 presente MA FO
## 90 4.876924 16 ausente MA FO
## 91 4.460227 15 presente MA FO
## 92 3.925810 17 presente MA FI
## 93 5.752130 16 presente MA FI
## 94 6.569130 19 presente MA FO
## 95 5.236062 13 presente MA FI
## 96 5.760766 16 presente MA FI
## 97 4.340708 15 ausente MA FO
## 98 5.051053 16 presente MA FI
## 99 5.552883 13 presente MA FO
## 100 4.282751 17 ausente MA FO
## 101 2.376650 15 presente MA FO
## 102 5.507860 15 presente MA FO
## 103 5.636598 15 ausente MA FO
## 104 5.114611 16 ausente MA FI
## 105 4.060216 13 presente MA FO
## 106 6.639354 17 ausente MA FO
## 107 4.930889 16 presente MA FO
## 108 5.937477 16 presente MA FI
## 109 5.409097 19 presente MA FI
## 110 5.273817 17 ausente MA FO
## 111 5.053234 15 presente MA FO
## 112 5.580984 14 presente MA FI
## 113 4.650406 16 presente MA FI
## 114 4.619555 15 ausente MA FO
## 115 4.002869 15 presente MA FO
## 116 6.061795 18 presente MA FO
## 117 3.348186 14 presente MA FI
## 118 4.879381 18 ausente MA FI
## 119 4.409988 20 ausente MA FI
## 120 5.620341 17 presente MA FI
select(tib.c,!starts_with("fl"))
## biomasa hojas.d plagas estatus fetilizacion
## 1 4.284831 194 presente S FI
## 2 4.437777 278 presente S FO
## 3 3.452678 144 presente S FI
## 4 5.231604 159 presente S FO
## 5 3.992374 43 presente S FI
## 6 5.135355 250 presente S FO
## 7 4.488932 83 presente S FO
## 8 2.709943 184 presente S FI
## 9 6.520361 135 presente S FO
## 10 5.487414 215 presente S FI
## 11 4.861758 113 presente S FO
## 12 4.728036 147 presente S FO
## 13 5.063784 93 presente S FO
## 14 7.358890 5 presente S FI
## 15 4.596301 50 presente S FO
## 16 4.926891 80 presente S FI
## 17 6.214614 141 ausente S FO
## 18 5.457789 156 presente S FI
## 19 4.523143 175 presente S FO
## 20 5.319181 47 presente S FI
## 21 4.144096 36 presente S FO
## 22 4.954026 26 presente S FO
## 23 5.356460 153 ausente S FI
## 24 5.109869 45 presente S FI
## 25 3.760743 207 ausente S FO
## 26 5.328314 23 ausente S FO
## 27 5.780029 105 ausente S FO
## 28 4.299695 7 presente S FI
## 29 4.644391 236 presente S FO
## 30 4.957073 243 ausente S FI
## 31 3.985189 171 ausente S FI
## 32 4.341792 38 presente S FO
## 33 5.160562 131 presente S FI
## 34 5.196789 291 presente S FI
## 35 4.949650 52 presente S FO
## 36 6.568214 77 presente S FO
## 37 4.992011 116 ausente S FI
## 38 5.104402 248 ausente S FI
## 39 4.654568 284 presente S FO
## 40 4.912671 177 presente S FI
## 41 3.709039 244 ausente PA FI
## 42 3.590198 299 ausente PA FI
## 43 5.461562 222 presente PA FI
## 44 5.663111 173 ausente PA FI
## 45 4.953216 15 presente PA FO
## 46 5.968055 249 presente PA FI
## 47 5.348727 181 presente PA FI
## 48 6.156717 224 presente PA FI
## 49 4.846115 64 ausente PA FO
## 50 4.320543 41 presente PA FI
## 51 4.992000 294 presente PA FO
## 52 3.766550 143 presente PA FI
## 53 4.095784 223 presente PA FI
## 54 4.998806 281 presente PA FO
## 55 5.555769 102 ausente PA FO
## 56 5.858776 134 presente PA FO
## 57 3.704084 137 ausente PA FO
## 58 5.499806 165 presente PA FI
## 59 5.602081 1 presente PA FI
## 60 4.681749 122 presente PA FI
## 61 4.717201 39 presente PA FI
## 62 5.629679 54 ausente PA FI
## 63 6.369389 191 presente PA FI
## 64 3.441405 206 presente PA FO
## 65 4.247430 158 presente PA FI
## 66 5.187836 228 presente PA FI
## 67 4.475535 59 presente PA FI
## 68 6.042952 124 presente PA FI
## 69 3.406397 42 presente PA FI
## 70 5.433346 132 ausente PA FI
## 71 4.601456 270 ausente PA FO
## 72 5.330153 234 presente PA FI
## 73 4.349753 123 ausente PA FI
## 74 4.308153 91 presente PA FO
## 75 5.783264 67 presente PA FI
## 76 4.605300 92 ausente PA FI
## 77 4.104884 237 presente PA FI
## 78 6.336259 148 presente PA FI
## 79 5.119696 152 ausente PA FO
## 80 4.659411 10 presente PA FO
## 81 5.241564 176 presente MA FO
## 82 3.464654 253 presente MA FI
## 83 3.604025 118 presente MA FI
## 84 4.385383 280 presente MA FO
## 85 4.892033 89 presente MA FO
## 86 5.022381 183 presente MA FO
## 87 5.987553 246 presente MA FI
## 88 4.713683 167 ausente MA FI
## 89 4.766591 209 presente MA FO
## 90 4.876924 196 ausente MA FO
## 91 4.460227 182 presente MA FO
## 92 3.925810 169 presente MA FI
## 93 5.752130 56 presente MA FI
## 94 6.569130 145 presente MA FO
## 95 5.236062 30 presente MA FI
## 96 5.760766 203 presente MA FI
## 97 4.340708 6 ausente MA FO
## 98 5.051053 24 presente MA FI
## 99 5.552883 160 presente MA FO
## 100 4.282751 260 ausente MA FO
## 101 2.376650 140 presente MA FO
## 102 5.507860 76 presente MA FO
## 103 5.636598 117 ausente MA FO
## 104 5.114611 19 ausente MA FI
## 105 4.060216 46 presente MA FO
## 106 6.639354 252 ausente MA FO
## 107 4.930889 179 presente MA FO
## 108 5.937477 125 presente MA FI
## 109 5.409097 289 presente MA FI
## 110 5.273817 229 ausente MA FO
## 111 5.053234 296 presente MA FO
## 112 5.580984 199 presente MA FI
## 113 4.650406 202 presente MA FI
## 114 4.619555 233 ausente MA FO
## 115 4.002869 210 presente MA FO
## 116 6.061795 190 presente MA FO
## 117 3.348186 257 presente MA FI
## 118 4.879381 185 ausente MA FI
## 119 4.409988 48 ausente MA FI
## 120 5.620341 217 presente MA FI
select(tib.c,starts_with("f")& ends_with(".d"))
## flores.d
## 1 10
## 2 10
## 3 7
## 4 10
## 5 6
## 6 8
## 7 10
## 8 8
## 9 8
## 10 14
## 11 7
## 12 14
## 13 10
## 14 16
## 15 11
## 16 13
## 17 10
## 18 14
## 19 18
## 20 8
## 21 5
## 22 16
## 23 8
## 24 8
## 25 14
## 26 8
## 27 8
## 28 11
## 29 8
## 30 5
## 31 14
## 32 11
## 33 14
## 34 10
## 35 10
## 36 4
## 37 8
## 38 14
## 39 6
## 40 11
## 41 7
## 42 19
## 43 12
## 44 12
## 45 13
## 46 11
## 47 13
## 48 8
## 49 17
## 50 12
## 51 5
## 52 15
## 53 12
## 54 10
## 55 6
## 56 4
## 57 9
## 58 16
## 59 8
## 60 12
## 61 11
## 62 8
## 63 13
## 64 13
## 65 9
## 66 11
## 67 9
## 68 10
## 69 8
## 70 8
## 71 8
## 72 5
## 73 13
## 74 6
## 75 16
## 76 13
## 77 6
## 78 12
## 79 10
## 80 8
## 81 17
## 82 12
## 83 13
## 84 7
## 85 15
## 86 8
## 87 14
## 88 10
## 89 16
## 90 16
## 91 6
## 92 12
## 93 11
## 94 8
## 95 11
## 96 16
## 97 14
## 98 11
## 99 9
## 100 8
## 101 5
## 102 4
## 103 7
## 104 8
## 105 17
## 106 7
## 107 11
## 108 8
## 109 8
## 110 11
## 111 10
## 112 10
## 113 9
## 114 5
## 115 10
## 116 8
## 117 11
## 118 12
## 119 8
## 120 9
var.estatus<-tib.c%>%
group_by(estatus)%>%
select(plagas)
## Adding missing grouping variables: `estatus`
var.estatus2<-var.estatus%>%
arrange(desc(plagas),by_group=TRUE)
var.estatus2
## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: estatus [3]
## estatus plagas
## <fct> <chr>
## 1 S presente
## 2 S presente
## 3 S presente
## 4 S presente
## 5 S presente
## 6 S presente
## 7 S presente
## 8 S presente
## 9 S presente
## 10 S presente
## # ... with 110 more rows
muy_afectada<-tib.c%>%
select(starts_with("flores"))%>%
filter(estatus=="MA")
muy_afectada
## flores.r flores.d
## 1 17 17
## 2 16 12
## 3 13 13
## 4 14 7
## 5 13 15
## 6 15 8
## 7 17 14
## 8 17 10
## 9 17 16
## 10 16 16
## 11 15 6
## 12 17 12
## 13 16 11
## 14 19 8
## 15 13 11
## 16 16 16
## 17 15 14
## 18 16 11
## 19 13 9
## 20 17 8
## 21 15 5
## 22 15 4
## 23 15 7
## 24 16 8
## 25 13 17
## 26 17 7
## 27 16 11
## 28 16 8
## 29 19 8
## 30 17 11
## 31 15 10
## 32 14 10
## 33 16 9
## 34 15 5
## 35 15 10
## 36 18 8
## 37 14 11
## 38 18 12
## 39 20 8
## 40 17 9
biomasa_mayorque_5<-tib.c%>%
filter(biomasa>5)
biomasa_mayorque_5
## biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas estatus fetilizacion
## 1 5.231604 17 10 159 presente S FO
## 2 5.135355 15 8 250 presente S FO
## 3 6.520361 17 8 135 presente S FO
## 4 5.487414 19 14 215 presente S FI
## 5 5.063784 18 10 93 presente S FO
## 6 7.358890 16 16 5 presente S FI
## 7 6.214614 15 10 141 ausente S FO
## 8 5.457789 15 14 156 presente S FI
## 9 5.319181 17 8 47 presente S FI
## 10 5.356460 15 8 153 ausente S FI
## 11 5.109869 16 8 45 presente S FI
## 12 5.328314 15 8 23 ausente S FO
## 13 5.780029 14 8 105 ausente S FO
## 14 5.160562 15 14 131 presente S FI
## 15 5.196789 18 10 291 presente S FI
## 16 6.568214 17 4 77 presente S FO
## 17 5.104402 17 14 248 ausente S FI
## 18 5.461562 16 12 222 presente PA FI
## 19 5.663111 16 12 173 ausente PA FI
## 20 5.968055 15 11 249 presente PA FI
## 21 5.348727 20 13 181 presente PA FI
## 22 6.156717 18 8 224 presente PA FI
## 23 5.555769 17 6 102 ausente PA FO
## 24 5.858776 14 4 134 presente PA FO
## 25 5.499806 16 16 165 presente PA FI
## 26 5.602081 16 8 1 presente PA FI
## 27 5.629679 18 8 54 ausente PA FI
## 28 6.369389 15 13 191 presente PA FI
## 29 5.187836 18 11 228 presente PA FI
## 30 6.042952 14 10 124 presente PA FI
## 31 5.433346 13 8 132 ausente PA FI
## 32 5.330153 14 5 234 presente PA FI
## 33 5.783264 16 16 67 presente PA FI
## 34 6.336259 16 12 148 presente PA FI
## 35 5.119696 14 10 152 ausente PA FO
## 36 5.241564 17 17 176 presente MA FO
## 37 5.022381 15 8 183 presente MA FO
## 38 5.987553 17 14 246 presente MA FI
## 39 5.752130 16 11 56 presente MA FI
## 40 6.569130 19 8 145 presente MA FO
## 41 5.236062 13 11 30 presente MA FI
## 42 5.760766 16 16 203 presente MA FI
## 43 5.051053 16 11 24 presente MA FI
## 44 5.552883 13 9 160 presente MA FO
## 45 5.507860 15 4 76 presente MA FO
## 46 5.636598 15 7 117 ausente MA FO
## 47 5.114611 16 8 19 ausente MA FI
## 48 6.639354 17 7 252 ausente MA FO
## 49 5.937477 16 8 125 presente MA FI
## 50 5.409097 19 8 289 presente MA FI
## 51 5.273817 17 11 229 ausente MA FO
## 52 5.053234 15 10 296 presente MA FO
## 53 5.580984 14 10 199 presente MA FI
## 54 6.061795 18 8 190 presente MA FO
## 55 5.620341 17 9 217 presente MA FI
pa_fo<-filter(tib.c,fertilizacion=="FO",estatus=="PA")
pa_fo
## biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas estatus fetilizacion
## 1 4.953216 17 13 15 presente PA FO
## 2 4.846115 17 17 64 ausente PA FO
## 3 4.992000 18 5 294 presente PA FO
## 4 4.998806 11 10 281 presente PA FO
## 5 5.555769 17 6 102 ausente PA FO
## 6 5.858776 14 4 134 presente PA FO
## 7 3.704084 15 9 137 ausente PA FO
## 8 3.441405 15 13 206 presente PA FO
## 9 4.601456 14 8 270 ausente PA FO
## 10 4.308153 17 6 91 presente PA FO
## 11 5.119696 14 10 152 ausente PA FO
## 12 4.659411 18 8 10 presente PA FO
pa_fi<-filter(tib.c,fertilizacion=="FI",estatus=="PA")
tib.c%>%
select(flores.d, plagas)%>%
filter(flores.d> median(flores.d))%>%
arrange(plagas)
## flores.d plagas
## 1 14 ausente
## 2 14 ausente
## 3 14 ausente
## 4 19 ausente
## 5 12 ausente
## 6 17 ausente
## 7 13 ausente
## 8 13 ausente
## 9 16 ausente
## 10 14 ausente
## 11 11 ausente
## 12 12 ausente
## 13 14 presente
## 14 14 presente
## 15 16 presente
## 16 11 presente
## 17 13 presente
## 18 14 presente
## 19 18 presente
## 20 16 presente
## 21 11 presente
## 22 11 presente
## 23 14 presente
## 24 11 presente
## 25 12 presente
## 26 13 presente
## 27 11 presente
## 28 13 presente
## 29 12 presente
## 30 15 presente
## 31 12 presente
## 32 16 presente
## 33 12 presente
## 34 11 presente
## 35 13 presente
## 36 13 presente
## 37 11 presente
## 38 16 presente
## 39 12 presente
## 40 17 presente
## 41 12 presente
## 42 13 presente
## 43 15 presente
## 44 14 presente
## 45 16 presente
## 46 12 presente
## 47 11 presente
## 48 11 presente
## 49 16 presente
## 50 11 presente
## 51 17 presente
## 52 11 presente
## 53 11 presente
tib.i%>%
select(hojas.d,plagas)%>%
filter(hojas.d>median(hojas.d,na.rm=TRUE))
## hojas.d plagas
## 1 223 presente
## 2 250 presente
## 3 202 presente
## 4 181 presente
## 5 169 presente
## 6 203 presente
## 7 217 presente
## 8 296 presente
## 9 160 presente
## 10 248 ausente
## 11 196 ausente
## 12 291 presente
## 13 209 presente
## 14 210 presente
## 15 237 presente
## 16 152 ausente
## 17 190 presente
## 18 299 ausente
## 19 281 presente
## 20 206 presente
## 21 252 ausente
## 22 173 ausente
## 23 158 presente
## 24 215 presente
## 25 294 presente
## 26 253 presente
## 27 257 presente
## 28 244 <NA>
## 29 270 ausente
## 30 153 ausente
## 31 222 presente
## 32 177 presente
## 33 243 ausente
## 34 165 presente
## 35 191 presente
## 36 236 presente
## 37 156 presente
## 38 176 presente
## 39 183 presente
## 40 289 presente
## 41 199 presente
## 42 175 presente
## 43 185 ausente
## 44 171 ausente
## 45 280 presente
ptib.c<-median(tib.c$Hojas.d)
ptib.i<- median(tib.i$Hojas.d, na.rm = TRUE)
data.frame(ptib.c,ptib.i) #variaciĆ³n de medianas al aplicar na.rm=TRUE
## data frame with 0 columns and 0 rows
v1<-c(tib.c$biomasa,tib.c$hojas.d)
a1<-quantile(tib.c$biomasa,0.25)
a2<-quantile(tib.c$hojas.d,0.75)
v2<-c(a1,a2)
tib.c%>%
filter(biomasa>a1,hojas.d>a2)%>%
arrange(biomasa)
## biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas estatus fetilizacion
## 1 4.385383 14 7 280 presente MA FO
## 2 4.437777 16 10 278 presente S FO
## 3 4.601456 14 8 270 ausente PA FO
## 4 4.619555 15 5 233 ausente MA FO
## 5 4.644391 19 8 236 presente S FO
## 6 4.654568 19 6 284 presente S FO
## 7 4.957073 16 5 243 ausente S FI
## 8 4.992000 18 5 294 presente PA FO
## 9 4.998806 11 10 281 presente PA FO
## 10 5.053234 15 10 296 presente MA FO
## 11 5.104402 17 14 248 ausente S FI
## 12 5.135355 15 8 250 presente S FO
## 13 5.187836 18 11 228 presente PA FI
## 14 5.196789 18 10 291 presente S FI
## 15 5.273817 17 11 229 ausente MA FO
## 16 5.330153 14 5 234 presente PA FI
## 17 5.409097 19 8 289 presente MA FI
## 18 5.461562 16 12 222 presente PA FI
## 19 5.620341 17 9 217 presente MA FI
## 20 5.968055 15 11 249 presente PA FI
## 21 5.987553 17 14 246 presente MA FI
## 22 6.156717 18 8 224 presente PA FI
## 23 6.639354 17 7 252 ausente MA FO
tib.c%>%
filter(a1[[1]]>a2[[1]])%>%
arrange(biomasa)
## [1] biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas
## [6] estatus fetilizacion
## <0 rows> (or 0-length row.names)
tib.m<-tib.c%>%
mutate(biom.e.stand=scale(biomasa),flor.r.e.stand=(flores.r-min(flores.r))/(max(flores.r-min(flores.r))),flor.d.e.stand=(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))))
tib.c<-tib.c%>%
mutate(div.flores=flores.r/flores.d)
tib.c%>%
select(div.flores,plagas)%>%
mutate(rangomin=min_rank(div.flores))%>%
arrange(desc(rangomin))
## div.flores plagas rangomin
## 1 4.2500000 presente 120
## 2 3.7500000 presente 119
## 3 3.6000000 presente 117
## 4 3.6000000 presente 117
## 5 3.5000000 presente 116
## 6 3.2000000 ausente 115
## 7 3.1666667 presente 114
## 8 3.0000000 presente 112
## 9 3.0000000 ausente 112
## 10 2.8333333 presente 109
## 11 2.8333333 ausente 109
## 12 2.8333333 presente 109
## 13 2.8000000 presente 108
## 14 2.7142857 ausente 107
## 15 2.5000000 presente 105
## 16 2.5000000 ausente 105
## 17 2.4285714 ausente 104
## 18 2.3750000 presente 100
## 19 2.3750000 ausente 100
## 20 2.3750000 presente 100
## 21 2.3750000 presente 100
## 22 2.2857143 presente 99
## 23 2.2500000 presente 95
## 24 2.2500000 ausente 95
## 25 2.2500000 presente 95
## 26 2.2500000 presente 95
## 27 2.1666667 presente 94
## 28 2.1428571 presente 92
## 29 2.1428571 ausente 92
## 30 2.1250000 presente 87
## 31 2.1250000 presente 87
## 32 2.1250000 presente 87
## 33 2.1250000 presente 87
## 34 2.1250000 ausente 87
## 35 2.1111111 presente 86
## 36 2.0000000 presente 81
## 37 2.0000000 presente 81
## 38 2.0000000 presente 81
## 39 2.0000000 ausente 81
## 40 2.0000000 presente 81
## 41 1.8888889 presente 80
## 42 1.8750000 presente 76
## 43 1.8750000 ausente 76
## 44 1.8750000 ausente 76
## 45 1.8750000 presente 76
## 46 1.8000000 presente 74
## 47 1.8000000 presente 74
## 48 1.7777778 presente 73
## 49 1.7500000 ausente 71
## 50 1.7500000 ausente 71
## 51 1.7272727 presente 69
## 52 1.7272727 presente 69
## 53 1.7000000 presente 66
## 54 1.7000000 presente 66
## 55 1.7000000 ausente 66
## 56 1.6666667 ausente 64
## 57 1.6666667 presente 64
## 58 1.6363636 presente 63
## 59 1.6250000 ausente 62
## 60 1.6000000 presente 60
## 61 1.6000000 presente 60
## 62 1.5454545 presente 58
## 63 1.5454545 ausente 58
## 64 1.5384615 presente 56
## 65 1.5384615 ausente 56
## 66 1.5000000 ausente 51
## 67 1.5000000 presente 51
## 68 1.5000000 presente 51
## 69 1.5000000 presente 51
## 70 1.5000000 ausente 51
## 71 1.4545455 presente 47
## 72 1.4545455 presente 47
## 73 1.4545455 presente 47
## 74 1.4545455 presente 47
## 75 1.4444444 presente 46
## 76 1.4166667 presente 44
## 77 1.4166667 presente 44
## 78 1.4000000 presente 41
## 79 1.4000000 ausente 41
## 80 1.4000000 presente 41
## 81 1.3636364 presente 39
## 82 1.3636364 presente 39
## 83 1.3571429 presente 38
## 84 1.3333333 presente 33
## 85 1.3333333 ausente 33
## 86 1.3333333 presente 33
## 87 1.3333333 presente 33
## 88 1.3333333 presente 33
## 89 1.3076923 presente 31
## 90 1.3076923 ausente 31
## 91 1.2727273 presente 30
## 92 1.2142857 ausente 27
## 93 1.2142857 ausente 27
## 94 1.2142857 presente 27
## 95 1.1818182 presente 26
## 96 1.1538462 presente 24
## 97 1.1538462 presente 24
## 98 1.1333333 presente 23
## 99 1.1000000 presente 22
## 100 1.0833333 presente 21
## 101 1.0714286 presente 18
## 102 1.0714286 presente 18
## 103 1.0714286 ausente 18
## 104 1.0625000 presente 17
## 105 1.0000000 presente 6
## 106 1.0000000 presente 6
## 107 1.0000000 presente 6
## 108 1.0000000 presente 6
## 109 1.0000000 ausente 6
## 110 1.0000000 presente 6
## 111 1.0000000 presente 6
## 112 1.0000000 presente 6
## 113 1.0000000 presente 6
## 114 1.0000000 ausente 6
## 115 1.0000000 presente 6
## 116 0.9285714 ausente 5
## 117 0.8666667 presente 4
## 118 0.8421053 ausente 3
## 119 0.8125000 presente 2
## 120 0.7647059 presente 1
tib.m%>%
select_all(toupper)
## BIOMASA FLORES.R FLORES.D HOJAS.D PLAGAS ESTATUS FETILIZACION
## 1 4.284831 16 10 194 presente S FI
## 2 4.437777 16 10 278 presente S FO
## 3 3.452678 16 7 144 presente S FI
## 4 5.231604 17 10 159 presente S FO
## 5 3.992374 17 6 43 presente S FI
## 6 5.135355 15 8 250 presente S FO
## 7 4.488932 17 10 83 presente S FO
## 8 2.709943 17 8 184 presente S FI
## 9 6.520361 17 8 135 presente S FO
## 10 5.487414 19 14 215 presente S FI
## 11 4.861758 15 7 113 presente S FO
## 12 4.728036 14 14 147 presente S FO
## 13 5.063784 18 10 93 presente S FO
## 14 7.358890 16 16 5 presente S FI
## 15 4.596301 19 11 50 presente S FO
## 16 4.926891 13 13 80 presente S FI
## 17 6.214614 15 10 141 ausente S FO
## 18 5.457789 15 14 156 presente S FI
## 19 4.523143 18 18 175 presente S FO
## 20 5.319181 17 8 47 presente S FI
## 21 4.144096 18 5 36 presente S FO
## 22 4.954026 13 16 26 presente S FO
## 23 5.356460 15 8 153 ausente S FI
## 24 5.109869 16 8 45 presente S FI
## 25 3.760743 17 14 207 ausente S FO
## 26 5.328314 15 8 23 ausente S FO
## 27 5.780029 14 8 105 ausente S FO
## 28 4.299695 16 11 7 presente S FI
## 29 4.644391 19 8 236 presente S FO
## 30 4.957073 16 5 243 ausente S FI
## 31 3.985189 13 14 171 ausente S FI
## 32 4.341792 15 11 38 presente S FO
## 33 5.160562 15 14 131 presente S FI
## 34 5.196789 18 10 291 presente S FI
## 35 4.949650 15 10 52 presente S FO
## 36 6.568214 17 4 77 presente S FO
## 37 4.992011 19 8 116 ausente S FI
## 38 5.104402 17 14 248 ausente S FI
## 39 4.654568 19 6 284 presente S FO
## 40 4.912671 17 11 177 presente S FI
## 41 3.709039 19 7 244 ausente PA FI
## 42 3.590198 16 19 299 ausente PA FI
## 43 5.461562 16 12 222 presente PA FI
## 44 5.663111 16 12 173 ausente PA FI
## 45 4.953216 17 13 15 presente PA FO
## 46 5.968055 15 11 249 presente PA FI
## 47 5.348727 20 13 181 presente PA FI
## 48 6.156717 18 8 224 presente PA FI
## 49 4.846115 17 17 64 ausente PA FO
## 50 4.320543 13 12 41 presente PA FI
## 51 4.992000 18 5 294 presente PA FO
## 52 3.766550 17 15 143 presente PA FI
## 53 4.095784 17 12 223 presente PA FI
## 54 4.998806 11 10 281 presente PA FO
## 55 5.555769 17 6 102 ausente PA FO
## 56 5.858776 14 4 134 presente PA FO
## 57 3.704084 15 9 137 ausente PA FO
## 58 5.499806 16 16 165 presente PA FI
## 59 5.602081 16 8 1 presente PA FI
## 60 4.681749 16 12 122 presente PA FI
## 61 4.717201 19 11 39 presente PA FI
## 62 5.629679 18 8 54 ausente PA FI
## 63 6.369389 15 13 191 presente PA FI
## 64 3.441405 15 13 206 presente PA FO
## 65 4.247430 19 9 158 presente PA FI
## 66 5.187836 18 11 228 presente PA FI
## 67 4.475535 15 9 59 presente PA FI
## 68 6.042952 14 10 124 presente PA FI
## 69 3.406397 17 8 42 presente PA FI
## 70 5.433346 13 8 132 ausente PA FI
## 71 4.601456 14 8 270 ausente PA FO
## 72 5.330153 14 5 234 presente PA FI
## 73 4.349753 20 13 123 ausente PA FI
## 74 4.308153 17 6 91 presente PA FO
## 75 5.783264 16 16 67 presente PA FI
## 76 4.605300 17 13 92 ausente PA FI
## 77 4.104884 13 6 237 presente PA FI
## 78 6.336259 16 12 148 presente PA FI
## 79 5.119696 14 10 152 ausente PA FO
## 80 4.659411 18 8 10 presente PA FO
## 81 5.241564 17 17 176 presente MA FO
## 82 3.464654 16 12 253 presente MA FI
## 83 3.604025 13 13 118 presente MA FI
## 84 4.385383 14 7 280 presente MA FO
## 85 4.892033 13 15 89 presente MA FO
## 86 5.022381 15 8 183 presente MA FO
## 87 5.987553 17 14 246 presente MA FI
## 88 4.713683 17 10 167 ausente MA FI
## 89 4.766591 17 16 209 presente MA FO
## 90 4.876924 16 16 196 ausente MA FO
## 91 4.460227 15 6 182 presente MA FO
## 92 3.925810 17 12 169 presente MA FI
## 93 5.752130 16 11 56 presente MA FI
## 94 6.569130 19 8 145 presente MA FO
## 95 5.236062 13 11 30 presente MA FI
## 96 5.760766 16 16 203 presente MA FI
## 97 4.340708 15 14 6 ausente MA FO
## 98 5.051053 16 11 24 presente MA FI
## 99 5.552883 13 9 160 presente MA FO
## 100 4.282751 17 8 260 ausente MA FO
## 101 2.376650 15 5 140 presente MA FO
## 102 5.507860 15 4 76 presente MA FO
## 103 5.636598 15 7 117 ausente MA FO
## 104 5.114611 16 8 19 ausente MA FI
## 105 4.060216 13 17 46 presente MA FO
## 106 6.639354 17 7 252 ausente MA FO
## 107 4.930889 16 11 179 presente MA FO
## 108 5.937477 16 8 125 presente MA FI
## 109 5.409097 19 8 289 presente MA FI
## 110 5.273817 17 11 229 ausente MA FO
## 111 5.053234 15 10 296 presente MA FO
## 112 5.580984 14 10 199 presente MA FI
## 113 4.650406 16 9 202 presente MA FI
## 114 4.619555 15 5 233 ausente MA FO
## 115 4.002869 15 10 210 presente MA FO
## 116 6.061795 18 8 190 presente MA FO
## 117 3.348186 14 11 257 presente MA FI
## 118 4.879381 18 12 185 ausente MA FI
## 119 4.409988 20 8 48 ausente MA FI
## 120 5.620341 17 9 217 presente MA FI
## BIOM.E.STAND FLOR.R.E.STAND FLOR.D.E.STAND HOJAS.D.ESTAND
## 1 -0.755741230 0.5555556 0.40000000 0.64765101
## 2 -0.574980688 0.5555556 0.40000000 0.92953020
## 3 -1.739226531 0.5555556 0.20000000 0.47986577
## 4 0.363208722 0.6666667 0.40000000 0.53020134
## 5 -1.101383156 0.6666667 0.13333333 0.14093960
## 6 0.249456321 0.4444444 0.26666667 0.83557047
## 7 -0.514523374 0.6666667 0.40000000 0.27516779
## 8 -2.617032400 0.6666667 0.26666667 0.61409396
## 9 1.886334847 0.6666667 0.26666667 0.44966443
## 10 0.665539568 0.8888889 0.66666667 0.71812081
## 11 -0.073895815 0.4444444 0.20000000 0.37583893
## 12 -0.231936592 0.3333333 0.66666667 0.48993289
## 13 0.164870053 0.7777778 0.40000000 0.30872483
## 14 2.877356027 0.5555556 0.80000000 0.01342282
## 15 -0.387628101 0.8888889 0.46666667 0.16442953
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tib.i%>%
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## mean(biomasa) kount
## 1 4.875284 90
tib.i%>%
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summarise(mean(flores.d, na.rm = TRUE),kount=n())
## mean(flores.d, na.rm = TRUE) kount
## 1 10.38889 90
tib.i%>%
select(hojas.d)%>%
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## quantile(tib.i$hojas.d, c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5), na.rm = TRUE)
## 1 35.4
## 2 51.6
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tib.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)
## 1 147.2111 150 299 1 83.18512
## var(hojas.d, na.rm = TRUE)
## 1 6919.764
tib.c%>%
summarise(media=mean(plagas),mediana=median(plagas),max=max(plagas),min(plagas),sd(plagas),var(plagas))
## Warning in mean.default(plagas): argument is not numeric or logical: returning
## NA
## Warning in mean.default(sort(x, partial = half + 0L:1L)[half + 0L:1L]): argument
## is not numeric or logical: returning NA
## Warning in var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x), na.rm =
## na.rm): NAs introducidos por coerciĆ³n
## Warning in var(plagas): NAs introducidos por coerciĆ³n
## media mediana max min(plagas) sd(plagas) var(plagas)
## 1 NA NA presente ausente NA NA
library(tidyr)
tib.i%>%
drop_na()%>%
summarise(media=mean(flores.d),mediana=median(flores.d),max=max(flores.d),min(flores.d),sd(flores.d),var(flores.d))
## media mediana max min(flores.d) sd(flores.d) var(flores.d)
## 1 10.43182 10 19 4 3.372626 11.37461
tib.i%>%
filter(estatus%in% c("PA","MA"))
## biomasa flores.r flores.d hojas.d plagas estatus fetilizacion
## 1 4.095784 17 12 223 presente PA FI
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## 5 3.925810 17 12 169 presente MA FI
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## 7 4.308153 17 6 91 presente PA FO
## 8 5.760766 16 16 203 presente MA FI
## 9 5.620341 17 9 217 presente MA FI
## 10 5.053234 15 10 296 presente MA FO
## 11 5.552883 13 9 160 presente MA FO
## 12 4.876924 16 16 196 ausente MA FO
## 13 4.409988 20 8 48 ausente MA FI
## 14 4.766591 17 16 209 presente MA FO
## 15 5.752130 16 11 56 presente MA FI
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## 17 4.002869 15 10 210 presente MA FO
## 18 4.104884 13 6 237 presente PA FI
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