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Actividad 1
Daniel Felipe Malagon Vega - 1193096924
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.5 v dplyr 1.0.7
## v tidyr 1.1.4 v stringr 1.4.0
## v readr 2.0.2 v forcats 0.5.1
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
#usar distribucion normal
set.seed(2024)
Distribucion.normal <- rnorm(120, mean =5, sd =1)
round(Distribucion.normal,2)
## [1] 5.98 5.47 4.89 4.79 6.16 6.29 5.53 4.87 3.78 3.88 3.33 5.47 5.83 5.29 1.73
## [16] 4.85 4.07 5.45 3.39 2.99 6.14 5.32 6.04 4.79 5.40 3.46 4.88 5.68 2.94 4.89
## [31] 3.56 4.67 4.49 6.20 4.50 5.39 5.34 4.51 4.43 5.43 4.13 5.00 5.50 6.97 3.80
## [46] 5.13 5.33 5.67 5.64 6.94 4.45 4.23 4.35 3.97 4.32 3.57 5.90 4.76 6.00 4.97
## [61] 6.59 5.86 5.54 5.18 6.65 4.87 3.00 5.71 5.49 2.88 6.13 3.79 5.30 5.08 5.20
## [76] 4.69 6.42 5.68 3.96 5.02 3.76 5.99 5.86 3.24 5.15 6.11 4.82 4.74 4.75 5.82
## [91] 3.77 4.48 4.30 5.69 5.55 2.93 3.83 3.82 4.97 6.15 7.21 5.44 6.04 5.13 3.73
## [106] 5.37 4.80 6.15 4.44 3.86 3.71 6.12 4.30 4.97 4.38 3.17 6.90 5.53 4.74 5.91
#usar distribucion binomial
Distribucion.binomial <- rbinom(120, 20, 0.8)
Distribucion.binomial
## [1] 17 19 17 17 18 18 16 14 17 15 16 18 18 16 18 16 17 17 15 20 18 19 16 15 17
## [26] 16 16 18 13 12 18 18 18 19 15 16 16 18 17 12 15 16 18 16 17 17 13 12 14 19
## [51] 15 14 13 15 16 17 14 15 14 18 18 15 16 15 11 18 14 16 17 14 20 17 16 17 17
## [76] 19 17 11 16 19 13 15 16 13 16 17 13 13 17 18 17 12 16 15 19 16 14 14 12 14
## [101] 17 16 14 13 17 17 16 17 15 16 14 16 14 15 16 17 15 14 17 15
#usar distribucion poisson
Distribucion.Poisson <- rpois(120, 10.5)
Distribucion.Poisson
## [1] 12 11 12 8 12 14 4 8 7 7 9 11 9 7 12 17 4 14 17 5 13 7 10 13 9
## [26] 5 12 19 17 8 12 8 10 10 8 10 10 11 10 11 9 12 14 12 9 9 10 10 10 8
## [51] 12 13 13 9 6 7 14 13 14 13 13 9 8 9 11 5 13 7 6 13 16 12 11 8 9
## [76] 12 12 13 13 9 6 6 10 8 10 13 13 10 11 17 9 7 9 7 8 9 12 10 11 16
## [101] 12 8 12 8 11 10 12 11 14 11 16 15 8 13 8 6 11 8 9 4
#muestra con reemplazo de tamaño
Reemplazo.de.tamaño <- sample.int(300, 120, TRUE, NULL)
Reemplazo.de.tamaño
## [1] 238 99 130 237 138 25 221 201 246 252 73 157 43 220 221 79 227 65
## [19] 255 231 75 140 219 29 222 1 130 133 232 283 205 66 274 145 103 226
## [37] 52 48 30 93 80 228 95 84 151 278 15 18 33 169 98 191 84 211
## [55] 252 247 277 150 25 266 209 152 258 197 177 211 170 93 6 147 293 240
## [73] 160 205 179 298 269 271 227 242 27 134 61 217 95 147 36 116 88 138
## [91] 6 127 223 146 157 241 22 47 231 129 21 38 186 90 267 33 229 53
## [109] 92 246 116 265 55 135 264 162 142 142 243 194
# nueva libreria y distribucion bernoulli
library(purrr)
Distribucion.bernoulli <- rbernoulli(120, p = 0.75)
Distribucion.bernoulli <- ifelse(Distribucion.bernoulli[] == TRUE, "Presente", "Ausente")
Distribucion.bernoulli
## [1] "Ausente" "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente"
## [7] "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [13] "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente"
## [19] "Ausente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [25] "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [31] "Ausente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [37] "Ausente" "Ausente" "Ausente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [43] "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [49] "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [55] "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente" "Ausente"
## [61] "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente"
## [67] "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Ausente" "Presente"
## [73] "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente"
## [79] "Presente" "Presente" "Ausente" "Ausente" "Presente" "Ausente"
## [85] "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente"
## [91] "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente" "Ausente"
## [97] "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente"
## [103] "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Presente" "Presente"
## [109] "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente" "Presente"
## [115] "Presente" "Presente" "Presente" "Ausente" "Ausente" "Presente"
#generamos niveles de factor
niveles.de.factor <- gl(3,40,labels = c("S","PA", "MA"))
niveles.de.factor
## [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
#niveles de factor con distribucion uniforme
niveles.distribucion.uniforme <- runif(120, 0, 1.2)
niveles.distribucion.uniforme <- ifelse(niveles.distribucion.uniforme[] < 0.5, "FO", "FI")
niveles.distribucion.uniforme
## [1] "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI"
## [16] "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO"
## [31] "FI" "FO" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI"
## [46] "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI" "FO" "FO" "FI" "FI"
## [61] "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FO" "FO"
## [76] "FI" "FO" "FI" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FO" "FO" "FI" "FO" "FO" "FO" "FI"
## [91] "FO" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO"
## [106] "FI" "FO" "FO" "FO" "FI" "FI" "FO" "FI" "FI" "FI" "FI" "FI" "FO" "FO" "FI"
Actividad 2
#nueva tabla de datos, cambiamos el nombre y damos su dimension
M.1 <-data.frame(Distribucion.normal, Distribucion.binomial, Distribucion.Poisson, Reemplazo.de.tamaño, Distribucion.bernoulli, niveles.de.factor, niveles.distribucion.uniforme)
Marco.datos.1.tib.c <- rename(M.1, Biomasa = Distribucion.normal, Flores.r = Distribucion.binomial, Flores.d = Distribucion.Poisson, Hojas.d = Reemplazo.de.tamaño, Plaga = Distribucion.bernoulli, Estatus.1 = niveles.de.factor, Fertilizacion = niveles.distribucion.uniforme)
view(Marco.datos.1.tib.c)
dim(Marco.datos.1.tib.c)
## [1] 120 7
#estructura de tabla
estructura.tbl <-str(Marco.datos.1.tib.c)
## 'data.frame': 120 obs. of 7 variables:
## $ Biomasa : num 5.98 5.47 4.89 4.79 6.16 ...
## $ Flores.r : int 17 19 17 17 18 18 16 14 17 15 ...
## $ Flores.d : int 12 11 12 8 12 14 4 8 7 7 ...
## $ Hojas.d : int 238 99 130 237 138 25 221 201 246 252 ...
## $ Plaga : chr "Ausente" "Presente" "Presente" "Presente" ...
## $ Estatus.1 : Factor w/ 3 levels "S","PA","MA": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Fertilizacion: chr "FO" "FO" "FI" "FI" ...
#clase de tabla
clase.tbl <- class(Marco.datos.1.tib.c)
clase.tbl
## [1] "data.frame"
#nombres de variables
nombres.tbl <- names(Marco.datos.1.tib.c)
nombres.tbl
## [1] "Biomasa" "Flores.r" "Flores.d" "Hojas.d"
## [5] "Plaga" "Estatus.1" "Fertilizacion"
#saber si hay datos faltantes
datos.faltantes <-is.na(Marco.datos.1.tib.c)
datos.faltantes
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [23,] 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 FALSE
#sub conjunto de datos
Marco.0.75.datos.tib.i <- sample_n(Marco.datos.1.tib.c, 120*0.75)
dim(Marco.0.75.datos.tib.i)
## [1] 90 7
View(Marco.0.75.datos.tib.i)
#datos quitando dos valores aleatorios (fila,columna)
Marco.0.75.datos.tib.i[20,2]<-NA
Marco.0.75.datos.tib.i[36,3]<-NA
View(Marco.0.75.datos.tib.i)
Actividad 3
#seleccionar una variable
Seleccion.1 <- select(Marco.datos.1.tib.c, Flores.d)
Seleccion.1
## Flores.d
## 1 12
## 2 11
## 3 12
## 4 8
## 5 12
## 6 14
## 7 4
## 8 8
## 9 7
## 10 7
## 11 9
## 12 11
## 13 9
## 14 7
## 15 12
## 16 17
## 17 4
## 18 14
## 19 17
## 20 5
## 21 13
## 22 7
## 23 10
## 24 13
## 25 9
## 26 5
## 27 12
## 28 19
## 29 17
## 30 8
## 31 12
## 32 8
## 33 10
## 34 10
## 35 8
## 36 10
## 37 10
## 38 11
## 39 10
## 40 11
## 41 9
## 42 12
## 43 14
## 44 12
## 45 9
## 46 9
## 47 10
## 48 10
## 49 10
## 50 8
## 51 12
## 52 13
## 53 13
## 54 9
## 55 6
## 56 7
## 57 14
## 58 13
## 59 14
## 60 13
## 61 13
## 62 9
## 63 8
## 64 9
## 65 11
## 66 5
## 67 13
## 68 7
## 69 6
## 70 13
## 71 16
## 72 12
## 73 11
## 74 8
## 75 9
## 76 12
## 77 12
## 78 13
## 79 13
## 80 9
## 81 6
## 82 6
## 83 10
## 84 8
## 85 10
## 86 13
## 87 13
## 88 10
## 89 11
## 90 17
## 91 9
## 92 7
## 93 9
## 94 7
## 95 8
## 96 9
## 97 12
## 98 10
## 99 11
## 100 16
## 101 12
## 102 8
## 103 12
## 104 8
## 105 11
## 106 10
## 107 12
## 108 11
## 109 14
## 110 11
## 111 16
## 112 15
## 113 8
## 114 13
## 115 8
## 116 6
## 117 11
## 118 8
## 119 9
## 120 4
#seleccionar cierto orden de variables
seleccion.2 <- select(Marco.datos.1.tib.c, 3:6)
seleccion.2
## Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1
## 1 12 238 Ausente S
## 2 11 99 Presente S
## 3 12 130 Presente S
## 4 8 237 Presente S
## 5 12 138 Ausente S
## 6 14 25 Presente S
## 7 4 221 Presente S
## 8 8 201 Presente S
## 9 7 246 Presente S
## 10 7 252 Presente S
## 11 9 73 Presente S
## 12 11 157 Presente S
## 13 9 43 Presente S
## 14 7 220 Presente S
## 15 12 221 Presente S
## 16 17 79 Ausente S
## 17 4 227 Presente S
## 18 14 65 Presente S
## 19 17 255 Ausente S
## 20 5 231 Presente S
## 21 13 75 Presente S
## 22 7 140 Presente S
## 23 10 219 Presente S
## 24 13 29 Presente S
## 25 9 222 Presente S
## 26 5 1 Presente S
## 27 12 130 Presente S
## 28 19 133 Presente S
## 29 17 232 Presente S
## 30 8 283 Presente S
## 31 12 205 Ausente S
## 32 8 66 Presente S
## 33 10 274 Presente S
## 34 10 145 Presente S
## 35 8 103 Presente S
## 36 10 226 Presente S
## 37 10 52 Ausente S
## 38 11 48 Ausente S
## 39 10 30 Ausente S
## 40 11 93 Presente S
## 41 9 80 Presente PA
## 42 12 228 Presente PA
## 43 14 95 Presente PA
## 44 12 84 Presente PA
## 45 9 151 Presente PA
## 46 9 278 Presente PA
## 47 10 15 Presente PA
## 48 10 18 Presente PA
## 49 10 33 Presente PA
## 50 8 169 Presente PA
## 51 12 98 Presente PA
## 52 13 191 Presente PA
## 53 13 84 Presente PA
## 54 9 211 Presente PA
## 55 6 252 Presente PA
## 56 7 247 Presente PA
## 57 14 277 Ausente PA
## 58 13 150 Presente PA
## 59 14 25 Presente PA
## 60 13 266 Ausente PA
## 61 13 209 Presente PA
## 62 9 152 Presente PA
## 63 8 258 Presente PA
## 64 9 197 Presente PA
## 65 11 177 Ausente PA
## 66 5 211 Presente PA
## 67 13 170 Presente PA
## 68 7 93 Presente PA
## 69 6 6 Ausente PA
## 70 13 147 Presente PA
## 71 16 293 Ausente PA
## 72 12 240 Presente PA
## 73 11 160 Presente PA
## 74 8 205 Presente PA
## 75 9 179 Presente PA
## 76 12 298 Ausente PA
## 77 12 269 Presente PA
## 78 13 271 Presente PA
## 79 13 227 Presente PA
## 80 9 242 Presente PA
## 81 6 27 Ausente MA
## 82 6 134 Ausente MA
## 83 10 61 Presente MA
## 84 8 217 Ausente MA
## 85 10 95 Presente MA
## 86 13 147 Presente MA
## 87 13 36 Presente MA
## 88 10 116 Ausente MA
## 89 11 88 Presente MA
## 90 17 138 Presente MA
## 91 9 6 Presente MA
## 92 7 127 Presente MA
## 93 9 223 Ausente MA
## 94 7 146 Presente MA
## 95 8 157 Presente MA
## 96 9 241 Ausente MA
## 97 12 22 Presente MA
## 98 10 47 Presente MA
## 99 11 231 Presente MA
## 100 16 129 Ausente MA
## 101 12 21 Presente MA
## 102 8 38 Presente MA
## 103 12 186 Presente MA
## 104 8 90 Presente MA
## 105 11 267 Presente MA
## 106 10 33 Ausente MA
## 107 12 229 Presente MA
## 108 11 53 Presente MA
## 109 14 92 Presente MA
## 110 11 246 Presente MA
## 111 16 116 Presente MA
## 112 15 265 Presente MA
## 113 8 55 Presente MA
## 114 13 135 Presente MA
## 115 8 264 Presente MA
## 116 6 162 Presente MA
## 117 11 142 Presente MA
## 118 8 142 Ausente MA
## 119 9 243 Ausente MA
## 120 4 194 Presente MA
#seleccionar los que no estan entre 3:6
seleccion.3 <- select(Marco.datos.1.tib.c, !(3:6))
seleccion.3
## Biomasa Flores.r Fertilizacion
## 1 5.981969 17 FO
## 2 5.468715 19 FO
## 3 4.892029 17 FI
## 4 4.787122 17 FI
## 5 6.158098 18 FI
## 6 6.292355 18 FI
## 7 5.534647 16 FO
## 8 4.872965 14 FI
## 9 3.775125 17 FO
## 10 3.878649 15 FI
## 11 3.328075 16 FI
## 12 5.468918 18 FI
## 13 5.832190 18 FO
## 14 5.293022 16 FO
## 15 1.725714 18 FI
## 16 4.851889 16 FI
## 17 4.070061 17 FO
## 18 5.454214 17 FI
## 19 3.393893 15 FI
## 20 2.988529 20 FI
## 21 6.139977 18 FO
## 22 5.315703 19 FO
## 23 6.042686 16 FI
## 24 4.787018 15 FI
## 25 5.397100 17 FI
## 26 3.456347 16 FI
## 27 4.881800 16 FI
## 28 5.684698 18 FI
## 29 2.944278 13 FI
## 30 4.890576 12 FO
## 31 3.560206 18 FI
## 32 4.674665 18 FO
## 33 4.494719 18 FO
## 34 6.204249 19 FI
## 35 4.501021 15 FI
## 36 5.389595 16 FI
## 37 5.337332 16 FO
## 38 4.510738 18 FI
## 39 4.429229 17 FI
## 40 5.428364 12 FI
## 41 4.127538 15 FO
## 42 4.995309 16 FI
## 43 5.495375 18 FI
## 44 6.972819 16 FI
## 45 3.803138 17 FI
## 46 5.130438 17 FO
## 47 5.329060 13 FO
## 48 5.668158 12 FI
## 49 5.638993 14 FI
## 50 6.940451 19 FO
## 51 4.445461 15 FI
## 52 4.234289 14 FI
## 53 4.353306 13 FI
## 54 3.972469 15 FO
## 55 4.319102 16 FO
## 56 3.566389 17 FI
## 57 5.895494 14 FO
## 58 4.760939 15 FO
## 59 6.000404 14 FI
## 60 4.967410 18 FI
## 61 6.592947 18 FI
## 62 5.860197 15 FI
## 63 5.538370 16 FO
## 64 5.175246 15 FI
## 65 6.645898 11 FI
## 66 4.871112 18 FO
## 67 3.004496 14 FI
## 68 5.714639 16 FO
## 69 5.491700 17 FO
## 70 2.881187 14 FO
## 71 6.131318 20 FI
## 72 3.791785 17 FI
## 73 5.295866 16 FO
## 74 5.075269 17 FO
## 75 5.196160 17 FO
## 76 4.687241 19 FI
## 77 6.421290 17 FO
## 78 5.683471 11 FI
## 79 3.961144 16 FO
## 80 5.015683 19 FI
## 81 3.756790 13 FO
## 82 5.991859 15 FO
## 83 5.863965 16 FO
## 84 3.244961 13 FO
## 85 5.148808 16 FO
## 86 6.110075 17 FI
## 87 4.817247 13 FO
## 88 4.744812 13 FO
## 89 4.749063 17 FO
## 90 5.816621 18 FI
## 91 3.772585 17 FO
## 92 4.478770 12 FI
## 93 4.295288 16 FO
## 94 5.687437 15 FI
## 95 5.547593 19 FI
## 96 2.934147 16 FI
## 97 3.834181 14 FO
## 98 3.820749 14 FI
## 99 4.970241 12 FI
## 100 6.151522 14 FO
## 101 7.208662 17 FI
## 102 5.440133 16 FI
## 103 6.043166 14 FI
## 104 5.125677 13 FI
## 105 3.734751 17 FO
## 106 5.374360 17 FI
## 107 4.800391 16 FO
## 108 6.154783 17 FO
## 109 4.438294 15 FO
## 110 3.862243 16 FI
## 111 3.706630 14 FI
## 112 6.124812 16 FO
## 113 4.298999 14 FI
## 114 4.971124 15 FI
## 115 4.375025 16 FI
## 116 3.169632 17 FI
## 117 6.904793 15 FI
## 118 5.529919 14 FO
## 119 4.735209 17 FO
## 120 5.907147 15 FI
#las que no tienen .d
seleccion.4 <- select(Marco.datos.1.tib.c, !ends_with(".d"))
seleccion.4
## Biomasa Flores.r Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 17 Ausente S FO
## 2 5.468715 19 Presente S FO
## 3 4.892029 17 Presente S FI
## 4 4.787122 17 Presente S FI
## 5 6.158098 18 Ausente S FI
## 6 6.292355 18 Presente S FI
## 7 5.534647 16 Presente S FO
## 8 4.872965 14 Presente S FI
## 9 3.775125 17 Presente S FO
## 10 3.878649 15 Presente S FI
## 11 3.328075 16 Presente S FI
## 12 5.468918 18 Presente S FI
## 13 5.832190 18 Presente S FO
## 14 5.293022 16 Presente S FO
## 15 1.725714 18 Presente S FI
## 16 4.851889 16 Ausente S FI
## 17 4.070061 17 Presente S FO
## 18 5.454214 17 Presente S FI
## 19 3.393893 15 Ausente S FI
## 20 2.988529 20 Presente S FI
## 21 6.139977 18 Presente S FO
## 22 5.315703 19 Presente S FO
## 23 6.042686 16 Presente S FI
## 24 4.787018 15 Presente S FI
## 25 5.397100 17 Presente S FI
## 26 3.456347 16 Presente S FI
## 27 4.881800 16 Presente S FI
## 28 5.684698 18 Presente S FI
## 29 2.944278 13 Presente S FI
## 30 4.890576 12 Presente S FO
## 31 3.560206 18 Ausente S FI
## 32 4.674665 18 Presente S FO
## 33 4.494719 18 Presente S FO
## 34 6.204249 19 Presente S FI
## 35 4.501021 15 Presente S FI
## 36 5.389595 16 Presente S FI
## 37 5.337332 16 Ausente S FO
## 38 4.510738 18 Ausente S FI
## 39 4.429229 17 Ausente S FI
## 40 5.428364 12 Presente S FI
## 41 4.127538 15 Presente PA FO
## 42 4.995309 16 Presente PA FI
## 43 5.495375 18 Presente PA FI
## 44 6.972819 16 Presente PA FI
## 45 3.803138 17 Presente PA FI
## 46 5.130438 17 Presente PA FO
## 47 5.329060 13 Presente PA FO
## 48 5.668158 12 Presente PA FI
## 49 5.638993 14 Presente PA FI
## 50 6.940451 19 Presente PA FO
## 51 4.445461 15 Presente PA FI
## 52 4.234289 14 Presente PA FI
## 53 4.353306 13 Presente PA FI
## 54 3.972469 15 Presente PA FO
## 55 4.319102 16 Presente PA FO
## 56 3.566389 17 Presente PA FI
## 57 5.895494 14 Ausente PA FO
## 58 4.760939 15 Presente PA FO
## 59 6.000404 14 Presente PA FI
## 60 4.967410 18 Ausente PA FI
## 61 6.592947 18 Presente PA FI
## 62 5.860197 15 Presente PA FI
## 63 5.538370 16 Presente PA FO
## 64 5.175246 15 Presente PA FI
## 65 6.645898 11 Ausente PA FI
## 66 4.871112 18 Presente PA FO
## 67 3.004496 14 Presente PA FI
## 68 5.714639 16 Presente PA FO
## 69 5.491700 17 Ausente PA FO
## 70 2.881187 14 Presente PA FO
## 71 6.131318 20 Ausente PA FI
## 72 3.791785 17 Presente PA FI
## 73 5.295866 16 Presente PA FO
## 74 5.075269 17 Presente PA FO
## 75 5.196160 17 Presente PA FO
## 76 4.687241 19 Ausente PA FI
## 77 6.421290 17 Presente PA FO
## 78 5.683471 11 Presente PA FI
## 79 3.961144 16 Presente PA FO
## 80 5.015683 19 Presente PA FI
## 81 3.756790 13 Ausente MA FO
## 82 5.991859 15 Ausente MA FO
## 83 5.863965 16 Presente MA FO
## 84 3.244961 13 Ausente MA FO
## 85 5.148808 16 Presente MA FO
## 86 6.110075 17 Presente MA FI
## 87 4.817247 13 Presente MA FO
## 88 4.744812 13 Ausente MA FO
## 89 4.749063 17 Presente MA FO
## 90 5.816621 18 Presente MA FI
## 91 3.772585 17 Presente MA FO
## 92 4.478770 12 Presente MA FI
## 93 4.295288 16 Ausente MA FO
## 94 5.687437 15 Presente MA FI
## 95 5.547593 19 Presente MA FI
## 96 2.934147 16 Ausente MA FI
## 97 3.834181 14 Presente MA FO
## 98 3.820749 14 Presente MA FI
## 99 4.970241 12 Presente MA FI
## 100 6.151522 14 Ausente MA FO
## 101 7.208662 17 Presente MA FI
## 102 5.440133 16 Presente MA FI
## 103 6.043166 14 Presente MA FI
## 104 5.125677 13 Presente MA FI
## 105 3.734751 17 Presente MA FO
## 106 5.374360 17 Ausente MA FI
## 107 4.800391 16 Presente MA FO
## 108 6.154783 17 Presente MA FO
## 109 4.438294 15 Presente MA FO
## 110 3.862243 16 Presente MA FI
## 111 3.706630 14 Presente MA FI
## 112 6.124812 16 Presente MA FO
## 113 4.298999 14 Presente MA FI
## 114 4.971124 15 Presente MA FI
## 115 4.375025 16 Presente MA FI
## 116 3.169632 17 Presente MA FI
## 117 6.904793 15 Presente MA FI
## 118 5.529919 14 Ausente MA FO
## 119 4.735209 17 Ausente MA FO
## 120 5.907147 15 Presente MA FI
#las que comienzan con Fl
seleccion.5 <- select(Marco.datos.1.tib.c, starts_with("Fl"))
seleccion.5
## Flores.r Flores.d
## 1 17 12
## 2 19 11
## 3 17 12
## 4 17 8
## 5 18 12
## 6 18 14
## 7 16 4
## 8 14 8
## 9 17 7
## 10 15 7
## 11 16 9
## 12 18 11
## 13 18 9
## 14 16 7
## 15 18 12
## 16 16 17
## 17 17 4
## 18 17 14
## 19 15 17
## 20 20 5
## 21 18 13
## 22 19 7
## 23 16 10
## 24 15 13
## 25 17 9
## 26 16 5
## 27 16 12
## 28 18 19
## 29 13 17
## 30 12 8
## 31 18 12
## 32 18 8
## 33 18 10
## 34 19 10
## 35 15 8
## 36 16 10
## 37 16 10
## 38 18 11
## 39 17 10
## 40 12 11
## 41 15 9
## 42 16 12
## 43 18 14
## 44 16 12
## 45 17 9
## 46 17 9
## 47 13 10
## 48 12 10
## 49 14 10
## 50 19 8
## 51 15 12
## 52 14 13
## 53 13 13
## 54 15 9
## 55 16 6
## 56 17 7
## 57 14 14
## 58 15 13
## 59 14 14
## 60 18 13
## 61 18 13
## 62 15 9
## 63 16 8
## 64 15 9
## 65 11 11
## 66 18 5
## 67 14 13
## 68 16 7
## 69 17 6
## 70 14 13
## 71 20 16
## 72 17 12
## 73 16 11
## 74 17 8
## 75 17 9
## 76 19 12
## 77 17 12
## 78 11 13
## 79 16 13
## 80 19 9
## 81 13 6
## 82 15 6
## 83 16 10
## 84 13 8
## 85 16 10
## 86 17 13
## 87 13 13
## 88 13 10
## 89 17 11
## 90 18 17
## 91 17 9
## 92 12 7
## 93 16 9
## 94 15 7
## 95 19 8
## 96 16 9
## 97 14 12
## 98 14 10
## 99 12 11
## 100 14 16
## 101 17 12
## 102 16 8
## 103 14 12
## 104 13 8
## 105 17 11
## 106 17 10
## 107 16 12
## 108 17 11
## 109 15 14
## 110 16 11
## 111 14 16
## 112 16 15
## 113 14 8
## 114 15 13
## 115 16 8
## 116 17 6
## 117 15 11
## 118 14 8
## 119 17 9
## 120 15 4
#empiezan con f y terminan en .d
seleccion.6 <- select(Marco.datos.1.tib.c, starts_with("f") & ends_with(".d"))
seleccion.6
## Flores.d
## 1 12
## 2 11
## 3 12
## 4 8
## 5 12
## 6 14
## 7 4
## 8 8
## 9 7
## 10 7
## 11 9
## 12 11
## 13 9
## 14 7
## 15 12
## 16 17
## 17 4
## 18 14
## 19 17
## 20 5
## 21 13
## 22 7
## 23 10
## 24 13
## 25 9
## 26 5
## 27 12
## 28 19
## 29 17
## 30 8
## 31 12
## 32 8
## 33 10
## 34 10
## 35 8
## 36 10
## 37 10
## 38 11
## 39 10
## 40 11
## 41 9
## 42 12
## 43 14
## 44 12
## 45 9
## 46 9
## 47 10
## 48 10
## 49 10
## 50 8
## 51 12
## 52 13
## 53 13
## 54 9
## 55 6
## 56 7
## 57 14
## 58 13
## 59 14
## 60 13
## 61 13
## 62 9
## 63 8
## 64 9
## 65 11
## 66 5
## 67 13
## 68 7
## 69 6
## 70 13
## 71 16
## 72 12
## 73 11
## 74 8
## 75 9
## 76 12
## 77 12
## 78 13
## 79 13
## 80 9
## 81 6
## 82 6
## 83 10
## 84 8
## 85 10
## 86 13
## 87 13
## 88 10
## 89 11
## 90 17
## 91 9
## 92 7
## 93 9
## 94 7
## 95 8
## 96 9
## 97 12
## 98 10
## 99 11
## 100 16
## 101 12
## 102 8
## 103 12
## 104 8
## 105 11
## 106 10
## 107 12
## 108 11
## 109 14
## 110 11
## 111 16
## 112 15
## 113 8
## 114 13
## 115 8
## 116 6
## 117 11
## 118 8
## 119 9
## 120 4
#tomar una variable y agruparla por estatus
seleccion.7 <- Marco.datos.1.tib.c %>% group_by(Estatus.1) %>% select(Flores.d)
## Adding missing grouping variables: `Estatus.1`
seleccion.7
## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus.1 [3]
## Estatus.1 Flores.d
## <fct> <int>
## 1 S 12
## 2 S 11
## 3 S 12
## 4 S 8
## 5 S 12
## 6 S 14
## 7 S 4
## 8 S 8
## 9 S 7
## 10 S 7
## # ... with 110 more rows
#ordenar la variable anterior
Var_estatus <- Marco.datos.1.tib.c %>% arrange(desc(Flores.d), by_group=TRUE)
Var_estatus
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.684698 18 19 133 Presente S FI
## 2 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 3 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 4 2.944278 13 17 232 Presente S FI
## 5 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 6 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 7 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 8 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 9 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 10 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 11 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 12 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 13 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 14 6.000404 14 14 25 Presente PA FI
## 15 4.438294 15 14 92 Presente MA FO
## 16 6.139977 18 13 75 Presente S FO
## 17 4.787018 15 13 29 Presente S FI
## 18 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 19 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 20 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 21 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 22 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 23 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 24 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 25 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 26 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 27 6.110075 17 13 147 Presente MA FI
## 28 4.817247 13 13 36 Presente MA FO
## 29 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 30 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 31 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 32 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 33 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 34 4.881800 16 12 130 Presente S FI
## 35 3.560206 18 12 205 Ausente S FI
## 36 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 37 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 38 4.445461 15 12 98 Presente PA FI
## 39 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 40 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 41 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 42 3.834181 14 12 22 Presente MA FO
## 43 7.208662 17 12 21 Presente MA FI
## 44 6.043166 14 12 186 Presente MA FI
## 45 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 46 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 47 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 48 4.510738 18 11 48 Ausente S FI
## 49 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 50 6.645898 11 11 177 Ausente PA FI
## 51 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 52 4.749063 17 11 88 Presente MA FO
## 53 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 54 3.734751 17 11 267 Presente MA FO
## 55 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 56 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 57 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 58 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 59 4.494719 18 10 274 Presente S FO
## 60 6.204249 19 10 145 Presente S FI
## 61 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 62 5.337332 16 10 52 Ausente S FO
## 63 4.429229 17 10 30 Ausente S FI
## 64 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 65 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 66 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 67 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 68 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 69 4.744812 13 10 116 Ausente MA FO
## 70 3.820749 14 10 47 Presente MA FI
## 71 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 72 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 73 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 74 5.397100 17 9 222 Presente S FI
## 75 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 76 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 77 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 78 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
## 79 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 80 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 81 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 82 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 83 3.772585 17 9 6 Presente MA FO
## 84 4.295288 16 9 223 Ausente MA FO
## 85 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 86 4.735209 17 9 243 Ausente MA FO
## 87 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 88 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 89 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 90 4.674665 18 8 66 Presente S FO
## 91 4.501021 15 8 103 Presente S FI
## 92 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 93 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 94 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 95 3.244961 13 8 217 Ausente MA FO
## 96 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 97 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 98 5.125677 13 8 90 Presente MA FI
## 99 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 100 4.375025 16 8 264 Presente MA FI
## 101 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 102 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 103 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 104 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 105 5.315703 19 7 140 Presente S FO
## 106 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 107 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 108 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 109 5.687437 15 7 146 Presente MA FI
## 110 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 111 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 112 3.756790 13 6 27 Ausente MA FO
## 113 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 114 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 115 2.988529 20 5 231 Presente S FI
## 116 3.456347 16 5 1 Presente S FI
## 117 4.871112 18 5 211 Presente PA FO
## 118 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 119 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 120 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
#filtrar las muy afectadas en estatus
filtro.1 <- Marco.datos.1.tib.c %>% filter(Estatus.1 == "MA") %>% select(starts_with("Flores"))
filtro.1
## Flores.r Flores.d
## 1 13 6
## 2 15 6
## 3 16 10
## 4 13 8
## 5 16 10
## 6 17 13
## 7 13 13
## 8 13 10
## 9 17 11
## 10 18 17
## 11 17 9
## 12 12 7
## 13 16 9
## 14 15 7
## 15 19 8
## 16 16 9
## 17 14 12
## 18 14 10
## 19 12 11
## 20 14 16
## 21 17 12
## 22 16 8
## 23 14 12
## 24 13 8
## 25 17 11
## 26 17 10
## 27 16 12
## 28 17 11
## 29 15 14
## 30 16 11
## 31 14 16
## 32 16 15
## 33 14 8
## 34 15 13
## 35 16 8
## 36 17 6
## 37 15 11
## 38 14 8
## 39 17 9
## 40 15 4
#filtrar datos biomasa mayor a 5 gramos
filtro.2 <- Marco.datos.1.tib.c %>% filter(Biomasa > 5)
filtro.2
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 2 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 3 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 4 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 5 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 6 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 7 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 8 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 9 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 10 6.139977 18 13 75 Presente S FO
## 11 5.315703 19 7 140 Presente S FO
## 12 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 13 5.397100 17 9 222 Presente S FI
## 14 5.684698 18 19 133 Presente S FI
## 15 6.204249 19 10 145 Presente S FI
## 16 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 17 5.337332 16 10 52 Ausente S FO
## 18 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 19 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 20 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 21 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 22 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 23 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 24 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 25 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 26 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 27 6.000404 14 14 25 Presente PA FI
## 28 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 29 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 30 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 31 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 32 6.645898 11 11 177 Ausente PA FI
## 33 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 34 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 35 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 36 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 37 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 38 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 39 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 40 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 41 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 42 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 43 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 44 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 45 6.110075 17 13 147 Presente MA FI
## 46 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 47 5.687437 15 7 146 Presente MA FI
## 48 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 49 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 50 7.208662 17 12 21 Presente MA FI
## 51 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 52 6.043166 14 12 186 Presente MA FI
## 53 5.125677 13 8 90 Presente MA FI
## 54 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 55 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 56 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 57 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 58 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 59 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
#plantas parcialmente afectadas y tratadas con fertilizante organico
filtro.3 <- Marco.datos.1.tib.c %>% filter(Estatus.1 == "PA", Fertilizacion == "FO")
filtro.3
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 2 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 3 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 4 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 5 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
## 6 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 7 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 8 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 9 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 10 4.871112 18 5 211 Presente PA FO
## 11 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 12 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 13 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 14 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 15 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 16 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 17 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 18 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
#plantas PA o fertilizacion inorganica
filtro.4 <- Marco.datos.1.tib.c %>% filter(Estatus.1 == "PA"| Fertilizacion == "FI")
filtro.4
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 2 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 3 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 4 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 5 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 6 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 7 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 8 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 9 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 10 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 11 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 12 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 13 2.988529 20 5 231 Presente S FI
## 14 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 15 4.787018 15 13 29 Presente S FI
## 16 5.397100 17 9 222 Presente S FI
## 17 3.456347 16 5 1 Presente S FI
## 18 4.881800 16 12 130 Presente S FI
## 19 5.684698 18 19 133 Presente S FI
## 20 2.944278 13 17 232 Presente S FI
## 21 3.560206 18 12 205 Ausente S FI
## 22 6.204249 19 10 145 Presente S FI
## 23 4.501021 15 8 103 Presente S FI
## 24 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 25 4.510738 18 11 48 Ausente S FI
## 26 4.429229 17 10 30 Ausente S FI
## 27 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 28 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 29 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 30 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 31 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 32 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 33 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 34 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 35 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 36 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 37 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 38 4.445461 15 12 98 Presente PA FI
## 39 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 40 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 41 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
## 42 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 43 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 44 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 45 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 46 6.000404 14 14 25 Presente PA FI
## 47 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 48 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 49 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 50 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 51 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 52 6.645898 11 11 177 Ausente PA FI
## 53 4.871112 18 5 211 Presente PA FO
## 54 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 55 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 56 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 57 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 58 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 59 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 60 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 61 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 62 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 63 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 64 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 65 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 66 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 67 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 68 6.110075 17 13 147 Presente MA FI
## 69 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 70 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 71 5.687437 15 7 146 Presente MA FI
## 72 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 73 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 74 3.820749 14 10 47 Presente MA FI
## 75 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 76 7.208662 17 12 21 Presente MA FI
## 77 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 78 6.043166 14 12 186 Presente MA FI
## 79 5.125677 13 8 90 Presente MA FI
## 80 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 81 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 82 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 83 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 84 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 85 4.375025 16 8 264 Presente MA FI
## 86 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 87 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 88 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
#perdida de flores por presencia o ausencia de plaga mayor a la mediana
filtro.5 <- Marco.datos.1.tib.c %>% select(Flores.d, Plaga) %>% filter(Flores.d > median(Flores.d)) %>% arrange(Plaga)
filtro.5
## Flores.d Plaga
## 1 12 Ausente
## 2 12 Ausente
## 3 17 Ausente
## 4 17 Ausente
## 5 12 Ausente
## 6 11 Ausente
## 7 14 Ausente
## 8 13 Ausente
## 9 11 Ausente
## 10 16 Ausente
## 11 12 Ausente
## 12 16 Ausente
## 13 11 Presente
## 14 12 Presente
## 15 14 Presente
## 16 11 Presente
## 17 12 Presente
## 18 14 Presente
## 19 13 Presente
## 20 13 Presente
## 21 12 Presente
## 22 19 Presente
## 23 17 Presente
## 24 11 Presente
## 25 12 Presente
## 26 14 Presente
## 27 12 Presente
## 28 12 Presente
## 29 13 Presente
## 30 13 Presente
## 31 13 Presente
## 32 14 Presente
## 33 13 Presente
## 34 13 Presente
## 35 13 Presente
## 36 12 Presente
## 37 11 Presente
## 38 12 Presente
## 39 13 Presente
## 40 13 Presente
## 41 13 Presente
## 42 13 Presente
## 43 11 Presente
## 44 17 Presente
## 45 12 Presente
## 46 11 Presente
## 47 12 Presente
## 48 12 Presente
## 49 11 Presente
## 50 12 Presente
## 51 11 Presente
## 52 14 Presente
## 53 11 Presente
## 54 16 Presente
## 55 15 Presente
## 56 13 Presente
## 57 11 Presente
#filtrar datos con variables faltantes
filtro.6 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% select(Flores.d, Plaga) %>% filter(Flores.d > median(Flores.d, na.rm = TRUE))
filtro.6
## Flores.d Plaga
## 1 11 Presente
## 2 12 Ausente
## 3 11 Presente
## 4 12 Presente
## 5 12 Presente
## 6 11 Presente
## 7 11 Presente
## 8 13 Presente
## 9 14 Presente
## 10 16 Ausente
## 11 14 Presente
## 12 13 Presente
## 13 12 Ausente
## 14 12 Presente
## 15 11 Presente
## 16 13 Presente
## 17 14 Presente
## 18 12 Presente
## 19 11 Presente
## 20 17 Ausente
## 21 13 Presente
## 22 17 Ausente
## 23 11 Presente
## 24 11 Presente
## 25 14 Presente
## 26 15 Presente
## 27 13 Presente
## 28 11 Presente
## 29 12 Presente
## 30 16 Presente
## 31 12 Presente
## 32 14 Ausente
## 33 13 Presente
## 34 12 Presente
## 35 13 Presente
## 36 12 Presente
## 37 16 Ausente
## 38 13 Ausente
## 39 13 Presente
## 40 12 Presente
## 41 17 Presente
## 42 11 Ausente
## 43 12 Ausente
#medianas de una variable
mediana.Flores.d.tib.c <- median(Marco.datos.1.tib.c$Flores.d)
mediana.flores.d.tib.i <- median(Marco.0.75.datos.tib.i$Flores.d, na.rm = TRUE)
tibble(mediana.Flores.d.tib.c,mediana.flores.d.tib.i)
## # A tibble: 1 x 2
## mediana.Flores.d.tib.c mediana.flores.d.tib.i
## <dbl> <int>
## 1 10 10
#2 variables con cuantil superior e inferior
v1 <- c(Marco.datos.1.tib.c$Hojas.d, Marco.datos.1.tib.c$Biomasa)
v2 <- c(quantile(Marco.datos.1.tib.c$Hojas.d,0.75), quantile(Marco.datos.1.tib.c$Biomasa,0.25))
Filtro.7 <- Marco.datos.1.tib.c %>% filter(v1[1:120]>v2[1], v1[121:240]>v2[2])
Filtro.7
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 2 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 3 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 4 4.494719 18 10 274 Presente S FO
## 5 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 6 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 7 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 8 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 9 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 10 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 11 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 12 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 13 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 14 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 15 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 16 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 17 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 18 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 19 4.375025 16 8 264 Presente MA FI
## 20 4.735209 17 9 243 Ausente MA FO
Actividad 4
#data frame con aplicacion de z_score y min_max
z_score <- function(col){(col[]- mean(col))/sd(col)}
min_max <- function(col){(col[]- min(col))/(max(col)-min(col))}
Marco.datos.tib.e <- Marco.datos.1.tib.c %>% mutate(Biomasa.estandarizada = z_score(Biomasa), Flores.r.estandarizada = min_max(Flores.r), Flores.d.estandarizada = min_max(Flores.d), Hojas.d.estandarizada = min_max(Hojas.d))
Marco.datos.tib.e
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 2 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 3 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 4 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 5 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 6 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 7 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 8 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 9 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 10 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 11 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 12 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 13 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 14 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 15 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 16 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 17 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 18 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 19 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 20 2.988529 20 5 231 Presente S FI
## 21 6.139977 18 13 75 Presente S FO
## 22 5.315703 19 7 140 Presente S FO
## 23 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 24 4.787018 15 13 29 Presente S FI
## 25 5.397100 17 9 222 Presente S FI
## 26 3.456347 16 5 1 Presente S FI
## 27 4.881800 16 12 130 Presente S FI
## 28 5.684698 18 19 133 Presente S FI
## 29 2.944278 13 17 232 Presente S FI
## 30 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 31 3.560206 18 12 205 Ausente S FI
## 32 4.674665 18 8 66 Presente S FO
## 33 4.494719 18 10 274 Presente S FO
## 34 6.204249 19 10 145 Presente S FI
## 35 4.501021 15 8 103 Presente S FI
## 36 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 37 5.337332 16 10 52 Ausente S FO
## 38 4.510738 18 11 48 Ausente S FI
## 39 4.429229 17 10 30 Ausente S FI
## 40 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 41 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 42 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 43 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 44 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 45 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 46 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 47 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 48 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 49 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 50 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 51 4.445461 15 12 98 Presente PA FI
## 52 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 53 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 54 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
## 55 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 56 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 57 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 58 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 59 6.000404 14 14 25 Presente PA FI
## 60 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 61 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 62 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 63 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 64 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 65 6.645898 11 11 177 Ausente PA FI
## 66 4.871112 18 5 211 Presente PA FO
## 67 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 68 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 69 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 70 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 71 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 72 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 73 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 74 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 75 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 76 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 77 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 78 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 79 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 80 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 81 3.756790 13 6 27 Ausente MA FO
## 82 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 83 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 84 3.244961 13 8 217 Ausente MA FO
## 85 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 86 6.110075 17 13 147 Presente MA FI
## 87 4.817247 13 13 36 Presente MA FO
## 88 4.744812 13 10 116 Ausente MA FO
## 89 4.749063 17 11 88 Presente MA FO
## 90 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 91 3.772585 17 9 6 Presente MA FO
## 92 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 93 4.295288 16 9 223 Ausente MA FO
## 94 5.687437 15 7 146 Presente MA FI
## 95 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 96 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 97 3.834181 14 12 22 Presente MA FO
## 98 3.820749 14 10 47 Presente MA FI
## 99 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 100 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 101 7.208662 17 12 21 Presente MA FI
## 102 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 103 6.043166 14 12 186 Presente MA FI
## 104 5.125677 13 8 90 Presente MA FI
## 105 3.734751 17 11 267 Presente MA FO
## 106 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 107 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 108 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 109 4.438294 15 14 92 Presente MA FO
## 110 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 111 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 112 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 113 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 114 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 115 4.375025 16 8 264 Presente MA FI
## 116 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 117 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 118 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 119 4.735209 17 9 243 Ausente MA FO
## 120 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
## Biomasa.estandarizada Flores.r.estandarizada Flores.d.estandarizada
## 1 1.00472360 0.6666667 0.53333333
## 2 0.50737950 0.8888889 0.46666667
## 3 -0.05143027 0.6666667 0.53333333
## 4 -0.15308512 0.6666667 0.26666667
## 5 1.17539285 0.7777778 0.53333333
## 6 1.30548745 0.7777778 0.66666667
## 7 0.57126779 0.5555556 0.00000000
## 8 -0.06990272 0.3333333 0.26666667
## 9 -1.13371166 0.6666667 0.20000000
## 10 -1.03339667 0.4444444 0.20000000
## 11 -1.56690326 0.5555556 0.33333333
## 12 0.50757610 0.7777778 0.46666667
## 13 0.85958708 0.7777778 0.33333333
## 14 0.33713236 0.5555556 0.20000000
## 15 -3.11959277 0.7777778 0.53333333
## 16 -0.09032542 0.5555556 0.86666667
## 17 -0.84791766 0.6666667 0.00000000
## 18 0.49332832 0.6666667 0.66666667
## 19 -1.50312575 0.4444444 0.86666667
## 20 -1.89592403 1.0000000 0.06666667
## 21 1.15783278 0.7777778 0.60000000
## 22 0.35911061 0.8888889 0.20000000
## 23 1.06355814 0.5555556 0.40000000
## 24 -0.15318622 0.4444444 0.60000000
## 25 0.43798481 0.6666667 0.33333333
## 26 -1.44260703 0.5555556 0.06666667
## 27 -0.06134158 0.5555556 0.53333333
## 28 0.71666714 0.7777778 1.00000000
## 29 -1.93880329 0.2222222 0.86666667
## 30 -0.05283792 0.1111111 0.26666667
## 31 -1.34196768 0.7777778 0.53333333
## 32 -0.26205590 0.7777778 0.26666667
## 33 -0.43642371 0.7777778 0.40000000
## 34 1.22011282 0.8888889 0.40000000
## 35 -0.43031707 0.4444444 0.26666667
## 36 0.43071256 0.5555556 0.40000000
## 37 0.38006906 0.5555556 0.40000000
## 38 -0.42090095 0.7777778 0.46666667
## 39 -0.49988376 0.6666667 0.40000000
## 40 0.46827936 0.1111111 0.46666667
## 41 -0.79222248 0.4444444 0.33333333
## 42 0.04864848 0.5555556 0.53333333
## 43 0.53321318 0.7777778 0.66666667
## 44 1.96485771 0.5555556 0.53333333
## 45 -1.10656674 0.6666667 0.33333333
## 46 0.17958912 0.6666667 0.33333333
## 47 0.37205326 0.2222222 0.40000000
## 48 0.70064026 0.1111111 0.40000000
## 49 0.67237901 0.3333333 0.40000000
## 50 1.93349368 0.8888889 0.26666667
## 51 -0.48415494 0.4444444 0.53333333
## 52 -0.68878085 0.3333333 0.60000000
## 53 -0.57345353 0.2222222 0.60000000
## 54 -0.94248454 0.4444444 0.33333333
## 55 -0.60659696 0.5555556 0.13333333
## 56 -1.33597636 0.6666667 0.20000000
## 57 0.92092835 0.3333333 0.66666667
## 58 -0.17845658 0.4444444 0.60000000
## 59 1.02258656 0.3333333 0.66666667
## 60 0.02161435 0.7777778 0.60000000
## 61 1.59676168 0.7777778 0.60000000
## 62 0.88672641 0.4444444 0.33333333
## 63 0.57487502 0.5555556 0.26666667
## 64 0.22300740 0.4444444 0.33333333
## 65 1.64807132 0.0000000 0.46666667
## 66 -0.07169849 0.7777778 0.06666667
## 67 -1.88045165 0.3333333 0.60000000
## 68 0.74568049 0.5555556 0.20000000
## 69 0.52965153 0.6666667 0.13333333
## 70 -1.99993784 0.3333333 0.60000000
## 71 1.14944300 1.0000000 0.80000000
## 72 -1.11756797 0.6666667 0.53333333
## 73 0.33988850 0.5555556 0.46666667
## 74 0.12612952 0.6666667 0.26666667
## 75 0.24327359 0.6666667 0.33333333
## 76 -0.24986967 0.8888889 0.53333333
## 77 1.43042591 0.6666667 0.53333333
## 78 0.71547785 0.0000000 0.60000000
## 79 -0.95345890 0.5555556 0.60000000
## 80 0.06839062 0.8888889 0.33333333
## 81 -1.15147758 0.2222222 0.13333333
## 82 1.01430660 0.4444444 0.13333333
## 83 0.89037732 0.5555556 0.40000000
## 84 -1.64744036 0.2222222 0.26666667
## 85 0.19738941 0.5555556 0.40000000
## 86 1.12885764 0.6666667 0.60000000
## 87 -0.12389372 0.2222222 0.60000000
## 88 -0.19408318 0.2222222 0.40000000
## 89 -0.18996387 0.6666667 0.46666667
## 90 0.84450075 0.7777778 0.86666667
## 91 -1.13617284 0.6666667 0.33333333
## 92 -0.45187852 0.1111111 0.20000000
## 93 -0.62967312 0.5555556 0.33333333
## 94 0.71932180 0.4444444 0.20000000
## 95 0.58381224 0.8888889 0.26666667
## 96 -1.94861974 0.5555556 0.33333333
## 97 -1.07648568 0.3333333 0.53333333
## 98 -1.08950109 0.3333333 0.40000000
## 99 0.02435722 0.1111111 0.46666667
## 100 1.16902006 0.3333333 0.80000000
## 101 2.19338988 0.6666667 0.53333333
## 102 0.47968326 0.5555556 0.26666667
## 103 1.06402315 0.3333333 0.53333333
## 104 0.17497499 0.2222222 0.26666667
## 105 -1.17283415 0.6666667 0.46666667
## 106 0.41594939 0.6666667 0.40000000
## 107 -0.14022769 0.5555556 0.53333333
## 108 1.17218008 0.6666667 0.46666667
## 109 -0.49109942 0.4444444 0.66666667
## 110 -1.04929343 0.5555556 0.46666667
## 111 -1.20008308 0.3333333 0.80000000
## 112 1.14313818 0.5555556 0.73333333
## 113 -0.62607646 0.3333333 0.26666667
## 114 0.02521338 0.4444444 0.60000000
## 115 -0.55240733 0.5555556 0.26666667
## 116 -1.72043471 0.6666667 0.13333333
## 117 1.89894091 0.4444444 0.46666667
## 118 0.56668633 0.3333333 0.26666667
## 119 -0.20338867 0.6666667 0.33333333
## 120 0.93222083 0.4444444 0.00000000
## Hojas.d.estandarizada
## 1 0.79797980
## 2 0.32996633
## 3 0.43434343
## 4 0.79461279
## 5 0.46127946
## 6 0.08080808
## 7 0.74074074
## 8 0.67340067
## 9 0.82491582
## 10 0.84511785
## 11 0.24242424
## 12 0.52525253
## 13 0.14141414
## 14 0.73737374
## 15 0.74074074
## 16 0.26262626
## 17 0.76094276
## 18 0.21548822
## 19 0.85521886
## 20 0.77441077
## 21 0.24915825
## 22 0.46801347
## 23 0.73400673
## 24 0.09427609
## 25 0.74410774
## 26 0.00000000
## 27 0.43434343
## 28 0.44444444
## 29 0.77777778
## 30 0.94949495
## 31 0.68686869
## 32 0.21885522
## 33 0.91919192
## 34 0.48484848
## 35 0.34343434
## 36 0.75757576
## 37 0.17171717
## 38 0.15824916
## 39 0.09764310
## 40 0.30976431
## 41 0.26599327
## 42 0.76430976
## 43 0.31649832
## 44 0.27946128
## 45 0.50505051
## 46 0.93265993
## 47 0.04713805
## 48 0.05723906
## 49 0.10774411
## 50 0.56565657
## 51 0.32659933
## 52 0.63973064
## 53 0.27946128
## 54 0.70707071
## 55 0.84511785
## 56 0.82828283
## 57 0.92929293
## 58 0.50168350
## 59 0.08080808
## 60 0.89225589
## 61 0.70033670
## 62 0.50841751
## 63 0.86531987
## 64 0.65993266
## 65 0.59259259
## 66 0.70707071
## 67 0.56902357
## 68 0.30976431
## 69 0.01683502
## 70 0.49158249
## 71 0.98316498
## 72 0.80471380
## 73 0.53535354
## 74 0.68686869
## 75 0.59932660
## 76 1.00000000
## 77 0.90235690
## 78 0.90909091
## 79 0.76094276
## 80 0.81144781
## 81 0.08754209
## 82 0.44781145
## 83 0.20202020
## 84 0.72727273
## 85 0.31649832
## 86 0.49158249
## 87 0.11784512
## 88 0.38720539
## 89 0.29292929
## 90 0.46127946
## 91 0.01683502
## 92 0.42424242
## 93 0.74747475
## 94 0.48821549
## 95 0.52525253
## 96 0.80808081
## 97 0.07070707
## 98 0.15488215
## 99 0.77441077
## 100 0.43097643
## 101 0.06734007
## 102 0.12457912
## 103 0.62289562
## 104 0.29966330
## 105 0.89562290
## 106 0.10774411
## 107 0.76767677
## 108 0.17508418
## 109 0.30639731
## 110 0.82491582
## 111 0.38720539
## 112 0.88888889
## 113 0.18181818
## 114 0.45117845
## 115 0.88552189
## 116 0.54208754
## 117 0.47474747
## 118 0.47474747
## 119 0.81481481
## 120 0.64983165
#nueva variable con division en las flores
DF.tib.c.2 <- Marco.datos.1.tib.c %>% mutate(Division.flores = Flores.r/Flores.d)
DF.tib.c.2
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 2 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 3 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 4 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 5 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 6 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 7 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 8 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 9 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 10 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 11 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 12 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 13 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 14 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 15 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 16 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 17 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 18 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 19 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 20 2.988529 20 5 231 Presente S FI
## 21 6.139977 18 13 75 Presente S FO
## 22 5.315703 19 7 140 Presente S FO
## 23 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 24 4.787018 15 13 29 Presente S FI
## 25 5.397100 17 9 222 Presente S FI
## 26 3.456347 16 5 1 Presente S FI
## 27 4.881800 16 12 130 Presente S FI
## 28 5.684698 18 19 133 Presente S FI
## 29 2.944278 13 17 232 Presente S FI
## 30 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 31 3.560206 18 12 205 Ausente S FI
## 32 4.674665 18 8 66 Presente S FO
## 33 4.494719 18 10 274 Presente S FO
## 34 6.204249 19 10 145 Presente S FI
## 35 4.501021 15 8 103 Presente S FI
## 36 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 37 5.337332 16 10 52 Ausente S FO
## 38 4.510738 18 11 48 Ausente S FI
## 39 4.429229 17 10 30 Ausente S FI
## 40 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 41 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 42 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 43 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 44 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 45 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 46 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 47 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 48 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 49 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 50 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 51 4.445461 15 12 98 Presente PA FI
## 52 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 53 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 54 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
## 55 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 56 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 57 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 58 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 59 6.000404 14 14 25 Presente PA FI
## 60 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 61 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 62 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 63 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 64 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 65 6.645898 11 11 177 Ausente PA FI
## 66 4.871112 18 5 211 Presente PA FO
## 67 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 68 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 69 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 70 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 71 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 72 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 73 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 74 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 75 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 76 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 77 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 78 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 79 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 80 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 81 3.756790 13 6 27 Ausente MA FO
## 82 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 83 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 84 3.244961 13 8 217 Ausente MA FO
## 85 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 86 6.110075 17 13 147 Presente MA FI
## 87 4.817247 13 13 36 Presente MA FO
## 88 4.744812 13 10 116 Ausente MA FO
## 89 4.749063 17 11 88 Presente MA FO
## 90 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 91 3.772585 17 9 6 Presente MA FO
## 92 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 93 4.295288 16 9 223 Ausente MA FO
## 94 5.687437 15 7 146 Presente MA FI
## 95 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 96 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 97 3.834181 14 12 22 Presente MA FO
## 98 3.820749 14 10 47 Presente MA FI
## 99 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 100 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 101 7.208662 17 12 21 Presente MA FI
## 102 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 103 6.043166 14 12 186 Presente MA FI
## 104 5.125677 13 8 90 Presente MA FI
## 105 3.734751 17 11 267 Presente MA FO
## 106 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 107 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 108 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 109 4.438294 15 14 92 Presente MA FO
## 110 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 111 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 112 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 113 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 114 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 115 4.375025 16 8 264 Presente MA FI
## 116 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 117 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 118 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 119 4.735209 17 9 243 Ausente MA FO
## 120 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
## Division.flores
## 1 1.4166667
## 2 1.7272727
## 3 1.4166667
## 4 2.1250000
## 5 1.5000000
## 6 1.2857143
## 7 4.0000000
## 8 1.7500000
## 9 2.4285714
## 10 2.1428571
## 11 1.7777778
## 12 1.6363636
## 13 2.0000000
## 14 2.2857143
## 15 1.5000000
## 16 0.9411765
## 17 4.2500000
## 18 1.2142857
## 19 0.8823529
## 20 4.0000000
## 21 1.3846154
## 22 2.7142857
## 23 1.6000000
## 24 1.1538462
## 25 1.8888889
## 26 3.2000000
## 27 1.3333333
## 28 0.9473684
## 29 0.7647059
## 30 1.5000000
## 31 1.5000000
## 32 2.2500000
## 33 1.8000000
## 34 1.9000000
## 35 1.8750000
## 36 1.6000000
## 37 1.6000000
## 38 1.6363636
## 39 1.7000000
## 40 1.0909091
## 41 1.6666667
## 42 1.3333333
## 43 1.2857143
## 44 1.3333333
## 45 1.8888889
## 46 1.8888889
## 47 1.3000000
## 48 1.2000000
## 49 1.4000000
## 50 2.3750000
## 51 1.2500000
## 52 1.0769231
## 53 1.0000000
## 54 1.6666667
## 55 2.6666667
## 56 2.4285714
## 57 1.0000000
## 58 1.1538462
## 59 1.0000000
## 60 1.3846154
## 61 1.3846154
## 62 1.6666667
## 63 2.0000000
## 64 1.6666667
## 65 1.0000000
## 66 3.6000000
## 67 1.0769231
## 68 2.2857143
## 69 2.8333333
## 70 1.0769231
## 71 1.2500000
## 72 1.4166667
## 73 1.4545455
## 74 2.1250000
## 75 1.8888889
## 76 1.5833333
## 77 1.4166667
## 78 0.8461538
## 79 1.2307692
## 80 2.1111111
## 81 2.1666667
## 82 2.5000000
## 83 1.6000000
## 84 1.6250000
## 85 1.6000000
## 86 1.3076923
## 87 1.0000000
## 88 1.3000000
## 89 1.5454545
## 90 1.0588235
## 91 1.8888889
## 92 1.7142857
## 93 1.7777778
## 94 2.1428571
## 95 2.3750000
## 96 1.7777778
## 97 1.1666667
## 98 1.4000000
## 99 1.0909091
## 100 0.8750000
## 101 1.4166667
## 102 2.0000000
## 103 1.1666667
## 104 1.6250000
## 105 1.5454545
## 106 1.7000000
## 107 1.3333333
## 108 1.5454545
## 109 1.0714286
## 110 1.4545455
## 111 0.8750000
## 112 1.0666667
## 113 1.7500000
## 114 1.1538462
## 115 2.0000000
## 116 2.8333333
## 117 1.3636364
## 118 1.7500000
## 119 1.8888889
## 120 3.7500000
#agregar rangos
Ejer.mutate.1 <- DF.tib.c.2 %>% select(Division.flores, Plaga) %>% mutate( rangomin = min_rank(Division.flores)) %>% arrange(desc(rangomin))
Ejer.mutate.1
## Division.flores Plaga rangomin
## 1 4.2500000 Presente 120
## 2 4.0000000 Presente 118
## 3 4.0000000 Presente 118
## 4 3.7500000 Presente 117
## 5 3.6000000 Presente 116
## 6 3.2000000 Presente 115
## 7 2.8333333 Ausente 113
## 8 2.8333333 Presente 113
## 9 2.7142857 Presente 112
## 10 2.6666667 Presente 111
## 11 2.5000000 Ausente 110
## 12 2.4285714 Presente 108
## 13 2.4285714 Presente 108
## 14 2.3750000 Presente 106
## 15 2.3750000 Presente 106
## 16 2.2857143 Presente 104
## 17 2.2857143 Presente 104
## 18 2.2500000 Presente 103
## 19 2.1666667 Ausente 102
## 20 2.1428571 Presente 100
## 21 2.1428571 Presente 100
## 22 2.1250000 Presente 98
## 23 2.1250000 Presente 98
## 24 2.1111111 Presente 97
## 25 2.0000000 Presente 93
## 26 2.0000000 Presente 93
## 27 2.0000000 Presente 93
## 28 2.0000000 Presente 93
## 29 1.9000000 Presente 92
## 30 1.8888889 Presente 86
## 31 1.8888889 Presente 86
## 32 1.8888889 Presente 86
## 33 1.8888889 Presente 86
## 34 1.8888889 Presente 86
## 35 1.8888889 Ausente 86
## 36 1.8750000 Presente 85
## 37 1.8000000 Presente 84
## 38 1.7777778 Presente 81
## 39 1.7777778 Ausente 81
## 40 1.7777778 Ausente 81
## 41 1.7500000 Presente 78
## 42 1.7500000 Presente 78
## 43 1.7500000 Ausente 78
## 44 1.7272727 Presente 77
## 45 1.7142857 Presente 76
## 46 1.7000000 Ausente 74
## 47 1.7000000 Ausente 74
## 48 1.6666667 Presente 70
## 49 1.6666667 Presente 70
## 50 1.6666667 Presente 70
## 51 1.6666667 Presente 70
## 52 1.6363636 Presente 68
## 53 1.6363636 Ausente 68
## 54 1.6250000 Ausente 66
## 55 1.6250000 Presente 66
## 56 1.6000000 Presente 61
## 57 1.6000000 Presente 61
## 58 1.6000000 Ausente 61
## 59 1.6000000 Presente 61
## 60 1.6000000 Presente 61
## 61 1.5833333 Ausente 60
## 62 1.5454545 Presente 57
## 63 1.5454545 Presente 57
## 64 1.5454545 Presente 57
## 65 1.5000000 Ausente 53
## 66 1.5000000 Presente 53
## 67 1.5000000 Presente 53
## 68 1.5000000 Ausente 53
## 69 1.4545455 Presente 51
## 70 1.4545455 Presente 51
## 71 1.4166667 Ausente 46
## 72 1.4166667 Presente 46
## 73 1.4166667 Presente 46
## 74 1.4166667 Presente 46
## 75 1.4166667 Presente 46
## 76 1.4000000 Presente 44
## 77 1.4000000 Presente 44
## 78 1.3846154 Presente 41
## 79 1.3846154 Ausente 41
## 80 1.3846154 Presente 41
## 81 1.3636364 Presente 40
## 82 1.3333333 Presente 36
## 83 1.3333333 Presente 36
## 84 1.3333333 Presente 36
## 85 1.3333333 Presente 36
## 86 1.3076923 Presente 35
## 87 1.3000000 Presente 33
## 88 1.3000000 Ausente 33
## 89 1.2857143 Presente 31
## 90 1.2857143 Presente 31
## 91 1.2500000 Presente 29
## 92 1.2500000 Ausente 29
## 93 1.2307692 Presente 28
## 94 1.2142857 Presente 27
## 95 1.2000000 Presente 26
## 96 1.1666667 Presente 24
## 97 1.1666667 Presente 24
## 98 1.1538462 Presente 21
## 99 1.1538462 Presente 21
## 100 1.1538462 Presente 21
## 101 1.0909091 Presente 19
## 102 1.0909091 Presente 19
## 103 1.0769231 Presente 16
## 104 1.0769231 Presente 16
## 105 1.0769231 Presente 16
## 106 1.0714286 Presente 15
## 107 1.0666667 Presente 14
## 108 1.0588235 Presente 13
## 109 1.0000000 Presente 8
## 110 1.0000000 Ausente 8
## 111 1.0000000 Presente 8
## 112 1.0000000 Ausente 8
## 113 1.0000000 Presente 8
## 114 0.9473684 Presente 7
## 115 0.9411765 Ausente 6
## 116 0.8823529 Ausente 5
## 117 0.8750000 Ausente 3
## 118 0.8750000 Presente 3
## 119 0.8461538 Presente 2
## 120 0.7647059 Presente 1
#nuevos nombres tib.e
renombrar.flores.tib.e. <- Marco.datos.tib.e %>% rename(r.flores = Flores.r, d.flores = Flores.d)
renombrar.flores.tib.e.
## Biomasa r.flores d.flores Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 2 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 3 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 4 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 5 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 6 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 7 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 8 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 9 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 10 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 11 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 12 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 13 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 14 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 15 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 16 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 17 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 18 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 19 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 20 2.988529 20 5 231 Presente S FI
## 21 6.139977 18 13 75 Presente S FO
## 22 5.315703 19 7 140 Presente S FO
## 23 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 24 4.787018 15 13 29 Presente S FI
## 25 5.397100 17 9 222 Presente S FI
## 26 3.456347 16 5 1 Presente S FI
## 27 4.881800 16 12 130 Presente S FI
## 28 5.684698 18 19 133 Presente S FI
## 29 2.944278 13 17 232 Presente S FI
## 30 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 31 3.560206 18 12 205 Ausente S FI
## 32 4.674665 18 8 66 Presente S FO
## 33 4.494719 18 10 274 Presente S FO
## 34 6.204249 19 10 145 Presente S FI
## 35 4.501021 15 8 103 Presente S FI
## 36 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 37 5.337332 16 10 52 Ausente S FO
## 38 4.510738 18 11 48 Ausente S FI
## 39 4.429229 17 10 30 Ausente S FI
## 40 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 41 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 42 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 43 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 44 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 45 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 46 5.130438 17 9 278 Presente PA FO
## 47 5.329060 13 10 15 Presente PA FO
## 48 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 49 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 50 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 51 4.445461 15 12 98 Presente PA FI
## 52 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 53 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 54 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
## 55 4.319102 16 6 252 Presente PA FO
## 56 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 57 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 58 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 59 6.000404 14 14 25 Presente PA FI
## 60 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 61 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 62 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 63 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 64 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 65 6.645898 11 11 177 Ausente PA FI
## 66 4.871112 18 5 211 Presente PA FO
## 67 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 68 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 69 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 70 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 71 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 72 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 73 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 74 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 75 5.196160 17 9 179 Presente PA FO
## 76 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 77 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 78 5.683471 11 13 271 Presente PA FI
## 79 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 80 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 81 3.756790 13 6 27 Ausente MA FO
## 82 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 83 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 84 3.244961 13 8 217 Ausente MA FO
## 85 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 86 6.110075 17 13 147 Presente MA FI
## 87 4.817247 13 13 36 Presente MA FO
## 88 4.744812 13 10 116 Ausente MA FO
## 89 4.749063 17 11 88 Presente MA FO
## 90 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 91 3.772585 17 9 6 Presente MA FO
## 92 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 93 4.295288 16 9 223 Ausente MA FO
## 94 5.687437 15 7 146 Presente MA FI
## 95 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 96 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 97 3.834181 14 12 22 Presente MA FO
## 98 3.820749 14 10 47 Presente MA FI
## 99 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 100 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 101 7.208662 17 12 21 Presente MA FI
## 102 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 103 6.043166 14 12 186 Presente MA FI
## 104 5.125677 13 8 90 Presente MA FI
## 105 3.734751 17 11 267 Presente MA FO
## 106 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 107 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 108 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 109 4.438294 15 14 92 Presente MA FO
## 110 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 111 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 112 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 113 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 114 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 115 4.375025 16 8 264 Presente MA FI
## 116 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 117 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 118 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 119 4.735209 17 9 243 Ausente MA FO
## 120 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
## Biomasa.estandarizada Flores.r.estandarizada Flores.d.estandarizada
## 1 1.00472360 0.6666667 0.53333333
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## 4 -0.15308512 0.6666667 0.26666667
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## Hojas.d.estandarizada
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## 110 0.82491582
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## 114 0.45117845
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## 116 0.54208754
## 117 0.47474747
## 118 0.47474747
## 119 0.81481481
## 120 0.64983165
#mayusculas en tib.e
Mayusculas.tib.e <- rename_with(Marco.datos.tib.e, toupper)
Mayusculas.tib.e
## BIOMASA FLORES.R FLORES.D HOJAS.D PLAGA ESTATUS.1 FERTILIZACION
## 1 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 2 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 3 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 4 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 5 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 6 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 7 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 8 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 9 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 10 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 11 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 12 5.468918 18 11 157 Presente S FI
## 13 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 14 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 15 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 16 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 17 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 18 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 19 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 20 2.988529 20 5 231 Presente S FI
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## BIOMASA.ESTANDARIZADA FLORES.R.ESTANDARIZADA FLORES.D.ESTANDARIZADA
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## HOJAS.D.ESTANDARIZADA
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## 120 0.64983165
#minisculas y . por _
cambio.minusculas.y.puntos <- rename_with(Marco.datos.tib.e, ~tolower(gsub(".","_",.x, fixed = TRUE)))
cambio.minusculas.y.puntos
## biomasa flores_r flores_d hojas_d plaga estatus_1 fertilizacion
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## 8 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 9 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 10 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 11 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 12 5.468918 18 11 157 Presente S FI
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## 14 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 15 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 16 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 17 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 18 5.454214 17 14 65 Presente S FI
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## 23 6.042686 16 10 219 Presente S FI
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## 25 5.397100 17 9 222 Presente S FI
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## 29 2.944278 13 17 232 Presente S FI
## 30 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 31 3.560206 18 12 205 Ausente S FI
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## 36 5.389595 16 10 226 Presente S FI
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## 40 5.428364 12 11 93 Presente S FI
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## 54 3.972469 15 9 211 Presente PA FO
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## 71 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
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## 112 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 113 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
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## 117 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
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## 119 4.735209 17 9 243 Ausente MA FO
## 120 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
## biomasa_estandarizada flores_r_estandarizada flores_d_estandarizada
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## 85 0.19738941 0.5555556 0.40000000
## 86 1.12885764 0.6666667 0.60000000
## 87 -0.12389372 0.2222222 0.60000000
## 88 -0.19408318 0.2222222 0.40000000
## 89 -0.18996387 0.6666667 0.46666667
## 90 0.84450075 0.7777778 0.86666667
## 91 -1.13617284 0.6666667 0.33333333
## 92 -0.45187852 0.1111111 0.20000000
## 93 -0.62967312 0.5555556 0.33333333
## 94 0.71932180 0.4444444 0.20000000
## 95 0.58381224 0.8888889 0.26666667
## 96 -1.94861974 0.5555556 0.33333333
## 97 -1.07648568 0.3333333 0.53333333
## 98 -1.08950109 0.3333333 0.40000000
## 99 0.02435722 0.1111111 0.46666667
## 100 1.16902006 0.3333333 0.80000000
## 101 2.19338988 0.6666667 0.53333333
## 102 0.47968326 0.5555556 0.26666667
## 103 1.06402315 0.3333333 0.53333333
## 104 0.17497499 0.2222222 0.26666667
## 105 -1.17283415 0.6666667 0.46666667
## 106 0.41594939 0.6666667 0.40000000
## 107 -0.14022769 0.5555556 0.53333333
## 108 1.17218008 0.6666667 0.46666667
## 109 -0.49109942 0.4444444 0.66666667
## 110 -1.04929343 0.5555556 0.46666667
## 111 -1.20008308 0.3333333 0.80000000
## 112 1.14313818 0.5555556 0.73333333
## 113 -0.62607646 0.3333333 0.26666667
## 114 0.02521338 0.4444444 0.60000000
## 115 -0.55240733 0.5555556 0.26666667
## 116 -1.72043471 0.6666667 0.13333333
## 117 1.89894091 0.4444444 0.46666667
## 118 0.56668633 0.3333333 0.26666667
## 119 -0.20338867 0.6666667 0.33333333
## 120 0.93222083 0.4444444 0.00000000
## hojas_d_estandarizada
## 1 0.79797980
## 2 0.32996633
## 3 0.43434343
## 4 0.79461279
## 5 0.46127946
## 6 0.08080808
## 7 0.74074074
## 8 0.67340067
## 9 0.82491582
## 10 0.84511785
## 11 0.24242424
## 12 0.52525253
## 13 0.14141414
## 14 0.73737374
## 15 0.74074074
## 16 0.26262626
## 17 0.76094276
## 18 0.21548822
## 19 0.85521886
## 20 0.77441077
## 21 0.24915825
## 22 0.46801347
## 23 0.73400673
## 24 0.09427609
## 25 0.74410774
## 26 0.00000000
## 27 0.43434343
## 28 0.44444444
## 29 0.77777778
## 30 0.94949495
## 31 0.68686869
## 32 0.21885522
## 33 0.91919192
## 34 0.48484848
## 35 0.34343434
## 36 0.75757576
## 37 0.17171717
## 38 0.15824916
## 39 0.09764310
## 40 0.30976431
## 41 0.26599327
## 42 0.76430976
## 43 0.31649832
## 44 0.27946128
## 45 0.50505051
## 46 0.93265993
## 47 0.04713805
## 48 0.05723906
## 49 0.10774411
## 50 0.56565657
## 51 0.32659933
## 52 0.63973064
## 53 0.27946128
## 54 0.70707071
## 55 0.84511785
## 56 0.82828283
## 57 0.92929293
## 58 0.50168350
## 59 0.08080808
## 60 0.89225589
## 61 0.70033670
## 62 0.50841751
## 63 0.86531987
## 64 0.65993266
## 65 0.59259259
## 66 0.70707071
## 67 0.56902357
## 68 0.30976431
## 69 0.01683502
## 70 0.49158249
## 71 0.98316498
## 72 0.80471380
## 73 0.53535354
## 74 0.68686869
## 75 0.59932660
## 76 1.00000000
## 77 0.90235690
## 78 0.90909091
## 79 0.76094276
## 80 0.81144781
## 81 0.08754209
## 82 0.44781145
## 83 0.20202020
## 84 0.72727273
## 85 0.31649832
## 86 0.49158249
## 87 0.11784512
## 88 0.38720539
## 89 0.29292929
## 90 0.46127946
## 91 0.01683502
## 92 0.42424242
## 93 0.74747475
## 94 0.48821549
## 95 0.52525253
## 96 0.80808081
## 97 0.07070707
## 98 0.15488215
## 99 0.77441077
## 100 0.43097643
## 101 0.06734007
## 102 0.12457912
## 103 0.62289562
## 104 0.29966330
## 105 0.89562290
## 106 0.10774411
## 107 0.76767677
## 108 0.17508418
## 109 0.30639731
## 110 0.82491582
## 111 0.38720539
## 112 0.88888889
## 113 0.18181818
## 114 0.45117845
## 115 0.88552189
## 116 0.54208754
## 117 0.47474747
## 118 0.47474747
## 119 0.81481481
## 120 0.64983165
Actividad 5
#con tabla de menos datos sacar media y contar datos
Ejer.summarise.1 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% select(Biomasa)%>% summarise(media=mean(Biomasa), count = n())
Ejer.summarise.1
## media count
## 1 4.940213 90
#DATOS POR TIPO DE FERTILIZACION
Ejer.summarise.2 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% select(Biomasa, Fertilizacion) %>%group_by(Fertilizacion) %>% summarise(media=mean(Biomasa), count = n())
Ejer.summarise.2
## # A tibble: 2 x 3
## Fertilizacion media count
## <chr> <dbl> <int>
## 1 FI 4.84 55
## 2 FO 5.11 35
#datos cuartiles agrupados por fertilizacion
Ejer.summarise.3 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% select(Biomasa, Fertilizacion) %>% group_by(Fertilizacion) %>% summarise(cuartil.0.10 = quantile(Biomasa,0.10), Cuartil.0.20 = quantile(Biomasa,0.20), Cuartil.0.30 = quantile(Biomasa,0.30), Cuartil.0.40 = quantile(Biomasa,0.40),Cuartil.0.50 = quantile(Biomasa,0.50))
Ejer.summarise.3
## # A tibble: 2 x 6
## Fertilizacion cuartil.0.10 Cuartil.0.20 Cuartil.0.30 Cuartil.0.40 Cuartil.0.50
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI 3.35 3.80 4.37 4.75 4.97
## 2 FO 3.76 4.05 4.77 5.12 5.32
#aplicar varias funciones a los datos
Ejer.summarise.4 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% select(Biomasa, Fertilizacion, Plaga)%>% group_by(Fertilizacion, Plaga) %>% summarise(media.biomasa = mean(Biomasa, na.rm = TRUE), mediana.biomasa = median(Biomasa, na.rm = TRUE), maximo.biomasa = max(Biomasa, na.rm = TRUE), minimo.biomasa = min(Biomasa, na.rm = TRUE),desviacion.estandar.biomasa = sd(Biomasa, na.rm = TRUE), Media.truncada.Biomasa.0.3 = mean(Biomasa, trim = 0.3, na.rm = TRUE), varianza.biomasa = var(Biomasa, na.rm = TRUE))
## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion'. You can override using the `.groups` argument.
Ejer.summarise.4
## # A tibble: 4 x 9
## # Groups: Fertilizacion [2]
## Fertilizacion Plaga media.biomasa mediana.biomasa maximo.biomasa
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI Ausente 4.74 4.77 6.16
## 2 FI Presente 4.86 4.97 6.97
## 3 FO Ausente 5.26 5.53 6.15
## 4 FO Presente 5.05 5.22 6.94
## # ... with 4 more variables: minimo.biomasa <dbl>,
## # desviacion.estandar.biomasa <dbl>, Media.truncada.Biomasa.0.3 <dbl>,
## # varianza.biomasa <dbl>
#lo mismo del anterior pero filtrando plantas sanas
Ejer.summarise.5 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% select(Biomasa, Fertilizacion, Plaga, Estatus.1) %>% group_by(Fertilizacion, Plaga, Estatus.1) %>% filter(Estatus.1 =="S") %>% summarise(media.biomasa = mean(Biomasa, na.rm = TRUE), mediana.biomasa = median(Biomasa, na.rm = TRUE), maximo.biomasa = max(Biomasa, na.rm = TRUE), minimo.biomasa = min(Biomasa, na.rm = TRUE), desviacion.estandar.biomasa = sd(Biomasa, na.rm = TRUE), Media.truncada.biomasa.0.1 = mean(Biomasa, trim = 0.1, na.rm = TRUE), varianza.biomasa = var(Biomasa, na.rm = TRUE))
## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion', 'Plaga'. You can override using the `.groups` argument.
Ejer.summarise.5
## # A tibble: 4 x 10
## # Groups: Fertilizacion, Plaga [4]
## Fertilizacion Plaga Estatus.1 media.biomasa mediana.biomasa maximo.biomasa
## <chr> <chr> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI Ausente S 4.67 4.51 6.16
## 2 FI Presente S 4.63 4.88 6.29
## 3 FO Ausente S 5.66 5.66 5.98
## 4 FO Presente S 5.02 5.30 5.83
## # ... with 4 more variables: minimo.biomasa <dbl>,
## # desviacion.estandar.biomasa <dbl>, Media.truncada.biomasa.0.1 <dbl>,
## # varianza.biomasa <dbl>
#lo mismo del anterior pero quitando los datos faltantes
Ejer.summarise.6 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% drop_na() %>% select(Biomasa, Fertilizacion, Plaga, Estatus.1) %>% group_by(Fertilizacion, Plaga, Estatus.1) %>% filter(Estatus.1 =="S") %>% summarise(media.biomasa = mean(Biomasa, na.rm = TRUE), mediana.biomasa = median(Biomasa, na.rm = TRUE), maximo.biomasa = max(Biomasa, na.rm = TRUE), minimo.biomasa = min(Biomasa, na.rm = TRUE), desviacion.estandar.biomasa = sd(Biomasa, na.rm = TRUE), Media.truncada.biomasa.0.1 = mean(Biomasa, trim = 0.1, na.rm = TRUE), varianza.biomasa = var(Biomasa, na.rm = TRUE))
## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion', 'Plaga'. You can override using the `.groups` argument.
Ejer.summarise.6
## # A tibble: 4 x 10
## # Groups: Fertilizacion, Plaga [4]
## Fertilizacion Plaga Estatus.1 media.biomasa mediana.biomasa maximo.biomasa
## <chr> <chr> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI Ausente S 4.67 4.51 6.16
## 2 FI Presente S 4.63 4.88 6.29
## 3 FO Ausente S 5.66 5.66 5.98
## 4 FO Presente S 5.02 5.30 5.83
## # ... with 4 more variables: minimo.biomasa <dbl>,
## # desviacion.estandar.biomasa <dbl>, Media.truncada.biomasa.0.1 <dbl>,
## # varianza.biomasa <dbl>
#filtrar con un nuevo operador
filtro.8 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% filter(Estatus.1 %in% c("PA", "MA"))
filtro.8
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 2 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 3 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 4 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 5 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 6 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 7 3.734751 17 11 267 Presente MA FO
## 8 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 9 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 10 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 11 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 12 6.000404 NA 14 25 Presente PA FI
## 13 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 14 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 15 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 16 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 17 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 18 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 19 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 20 3.834181 14 12 22 Presente MA FO
## 21 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 22 5.125677 13 NA 90 Presente MA FI
## 23 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 24 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 25 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 26 3.756790 13 6 27 Ausente MA FO
## 27 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 28 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 29 4.749063 17 11 88 Presente MA FO
## 30 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 31 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 32 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 33 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 34 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
## 35 3.244961 13 8 217 Ausente MA FO
## 36 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 37 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 38 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 39 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 40 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 41 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 42 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 43 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 44 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 45 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 46 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 47 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 48 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 49 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 50 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 51 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 52 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 53 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 54 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 55 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 56 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 57 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 58 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 59 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
#dejar fuera los datos faltentes
filtro.9 <- Marco.0.75.datos.tib.i %>% filter(complete.cases(Marco.0.75.datos.tib.i))
filtro.9
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.293022 16 7 220 Presente S FO
## 2 5.389595 16 10 226 Presente S FI
## 3 5.428364 12 11 93 Presente S FI
## 4 5.714639 16 7 93 Presente PA FO
## 5 6.158098 18 12 138 Ausente S FI
## 6 3.566389 17 7 247 Presente PA FI
## 7 6.904793 15 11 142 Presente MA FI
## 8 6.042686 16 10 219 Presente S FI
## 9 6.421290 17 12 269 Presente PA FO
## 10 4.892029 17 12 130 Presente S FI
## 11 3.169632 17 6 162 Presente MA FI
## 12 5.295866 16 11 160 Presente PA FO
## 13 3.734751 17 11 267 Presente MA FO
## 14 4.971124 15 13 135 Presente MA FI
## 15 4.478770 12 7 127 Presente MA FI
## 16 2.934147 16 9 241 Ausente MA FI
## 17 5.454214 17 14 65 Presente S FI
## 18 6.151522 14 16 129 Ausente MA FO
## 19 4.070061 17 4 227 Presente S FO
## 20 3.328075 16 9 73 Presente S FI
## 21 5.832190 18 9 43 Presente S FO
## 22 5.668158 12 10 18 Presente PA FI
## 23 3.961144 16 13 227 Presente PA FO
## 24 4.687241 19 12 298 Ausente PA FI
## 25 5.148808 16 10 95 Presente MA FO
## 26 4.995309 16 12 228 Presente PA FI
## 27 5.468715 19 11 99 Presente S FO
## 28 4.234289 14 13 191 Presente PA FI
## 29 5.315703 19 7 140 Presente S FO
## 30 2.988529 20 5 231 Presente S FI
## 31 5.495375 18 14 95 Presente PA FI
## 32 3.834181 14 12 22 Presente MA FO
## 33 3.862243 16 11 246 Presente MA FI
## 34 4.851889 16 17 79 Ausente S FI
## 35 5.440133 16 8 38 Presente MA FI
## 36 4.872965 14 8 201 Presente S FI
## 37 4.760939 15 13 150 Presente PA FO
## 38 4.127538 15 9 80 Presente PA FO
## 39 3.393893 15 17 255 Ausente S FI
## 40 3.878649 15 7 252 Presente S FI
## 41 5.534647 16 4 221 Presente S FO
## 42 3.756790 13 6 27 Ausente MA FO
## 43 4.970241 12 11 231 Presente MA FI
## 44 5.863965 16 10 61 Presente MA FO
## 45 3.775125 17 7 246 Presente S FO
## 46 5.337332 16 10 52 Ausente S FO
## 47 4.749063 17 11 88 Presente MA FO
## 48 6.292355 18 14 25 Presente S FI
## 49 6.124812 16 15 265 Presente MA FO
## 50 2.881187 14 13 147 Presente PA FO
## 51 6.154783 17 11 53 Presente MA FO
## 52 5.374360 17 10 33 Ausente MA FI
## 53 5.907147 15 4 194 Presente MA FI
## 54 3.244961 13 8 217 Ausente MA FO
## 55 6.972819 16 12 84 Presente PA FI
## 56 3.706630 14 16 116 Presente MA FI
## 57 5.991859 15 6 134 Ausente MA FO
## 58 4.800391 16 12 229 Presente MA FO
## 59 4.429229 17 10 30 Ausente S FI
## 60 5.895494 14 14 277 Ausente PA FO
## 61 4.353306 13 13 84 Presente PA FI
## 62 5.491700 17 6 6 Ausente PA FO
## 63 1.725714 18 12 221 Presente S FI
## 64 6.592947 18 13 209 Presente PA FI
## 65 3.791785 17 12 240 Presente PA FI
## 66 6.131318 20 16 293 Ausente PA FI
## 67 4.967410 18 13 266 Ausente PA FI
## 68 3.004496 14 13 170 Presente PA FI
## 69 4.890576 12 8 283 Presente S FO
## 70 4.787122 17 8 237 Presente S FI
## 71 4.881800 16 12 130 Presente S FI
## 72 4.298999 14 8 55 Presente MA FI
## 73 5.529919 14 8 142 Ausente MA FO
## 74 5.175246 15 9 197 Presente PA FI
## 75 5.816621 18 17 138 Presente MA FI
## 76 5.538370 16 8 258 Presente PA FO
## 77 4.510738 18 11 48 Ausente S FI
## 78 3.803138 17 9 151 Presente PA FI
## 79 5.638993 14 10 33 Presente PA FI
## 80 4.501021 15 8 103 Presente S FI
## 81 5.075269 17 8 205 Presente PA FO
## 82 5.860197 15 9 152 Presente PA FI
## 83 5.981969 17 12 238 Ausente S FO
## 84 6.940451 19 8 169 Presente PA FO
## 85 3.456347 16 5 1 Presente S FI
## 86 5.015683 19 9 242 Presente PA FI
## 87 5.547593 19 8 157 Presente MA FI
## 88 6.204249 19 10 145 Presente S FI
#eliminar columnas de flores
eliminar.flores <- select(Marco.datos.1.tib.c, !starts_with("Flores"))
eliminar.flores
## Biomasa Hojas.d Plaga Estatus.1 Fertilizacion
## 1 5.981969 238 Ausente S FO
## 2 5.468715 99 Presente S FO
## 3 4.892029 130 Presente S FI
## 4 4.787122 237 Presente S FI
## 5 6.158098 138 Ausente S FI
## 6 6.292355 25 Presente S FI
## 7 5.534647 221 Presente S FO
## 8 4.872965 201 Presente S FI
## 9 3.775125 246 Presente S FO
## 10 3.878649 252 Presente S FI
## 11 3.328075 73 Presente S FI
## 12 5.468918 157 Presente S FI
## 13 5.832190 43 Presente S FO
## 14 5.293022 220 Presente S FO
## 15 1.725714 221 Presente S FI
## 16 4.851889 79 Ausente S FI
## 17 4.070061 227 Presente S FO
## 18 5.454214 65 Presente S FI
## 19 3.393893 255 Ausente S FI
## 20 2.988529 231 Presente S FI
## 21 6.139977 75 Presente S FO
## 22 5.315703 140 Presente S FO
## 23 6.042686 219 Presente S FI
## 24 4.787018 29 Presente S FI
## 25 5.397100 222 Presente S FI
## 26 3.456347 1 Presente S FI
## 27 4.881800 130 Presente S FI
## 28 5.684698 133 Presente S FI
## 29 2.944278 232 Presente S FI
## 30 4.890576 283 Presente S FO
## 31 3.560206 205 Ausente S FI
## 32 4.674665 66 Presente S FO
## 33 4.494719 274 Presente S FO
## 34 6.204249 145 Presente S FI
## 35 4.501021 103 Presente S FI
## 36 5.389595 226 Presente S FI
## 37 5.337332 52 Ausente S FO
## 38 4.510738 48 Ausente S FI
## 39 4.429229 30 Ausente S FI
## 40 5.428364 93 Presente S FI
## 41 4.127538 80 Presente PA FO
## 42 4.995309 228 Presente PA FI
## 43 5.495375 95 Presente PA FI
## 44 6.972819 84 Presente PA FI
## 45 3.803138 151 Presente PA FI
## 46 5.130438 278 Presente PA FO
## 47 5.329060 15 Presente PA FO
## 48 5.668158 18 Presente PA FI
## 49 5.638993 33 Presente PA FI
## 50 6.940451 169 Presente PA FO
## 51 4.445461 98 Presente PA FI
## 52 4.234289 191 Presente PA FI
## 53 4.353306 84 Presente PA FI
## 54 3.972469 211 Presente PA FO
## 55 4.319102 252 Presente PA FO
## 56 3.566389 247 Presente PA FI
## 57 5.895494 277 Ausente PA FO
## 58 4.760939 150 Presente PA FO
## 59 6.000404 25 Presente PA FI
## 60 4.967410 266 Ausente PA FI
## 61 6.592947 209 Presente PA FI
## 62 5.860197 152 Presente PA FI
## 63 5.538370 258 Presente PA FO
## 64 5.175246 197 Presente PA FI
## 65 6.645898 177 Ausente PA FI
## 66 4.871112 211 Presente PA FO
## 67 3.004496 170 Presente PA FI
## 68 5.714639 93 Presente PA FO
## 69 5.491700 6 Ausente PA FO
## 70 2.881187 147 Presente PA FO
## 71 6.131318 293 Ausente PA FI
## 72 3.791785 240 Presente PA FI
## 73 5.295866 160 Presente PA FO
## 74 5.075269 205 Presente PA FO
## 75 5.196160 179 Presente PA FO
## 76 4.687241 298 Ausente PA FI
## 77 6.421290 269 Presente PA FO
## 78 5.683471 271 Presente PA FI
## 79 3.961144 227 Presente PA FO
## 80 5.015683 242 Presente PA FI
## 81 3.756790 27 Ausente MA FO
## 82 5.991859 134 Ausente MA FO
## 83 5.863965 61 Presente MA FO
## 84 3.244961 217 Ausente MA FO
## 85 5.148808 95 Presente MA FO
## 86 6.110075 147 Presente MA FI
## 87 4.817247 36 Presente MA FO
## 88 4.744812 116 Ausente MA FO
## 89 4.749063 88 Presente MA FO
## 90 5.816621 138 Presente MA FI
## 91 3.772585 6 Presente MA FO
## 92 4.478770 127 Presente MA FI
## 93 4.295288 223 Ausente MA FO
## 94 5.687437 146 Presente MA FI
## 95 5.547593 157 Presente MA FI
## 96 2.934147 241 Ausente MA FI
## 97 3.834181 22 Presente MA FO
## 98 3.820749 47 Presente MA FI
## 99 4.970241 231 Presente MA FI
## 100 6.151522 129 Ausente MA FO
## 101 7.208662 21 Presente MA FI
## 102 5.440133 38 Presente MA FI
## 103 6.043166 186 Presente MA FI
## 104 5.125677 90 Presente MA FI
## 105 3.734751 267 Presente MA FO
## 106 5.374360 33 Ausente MA FI
## 107 4.800391 229 Presente MA FO
## 108 6.154783 53 Presente MA FO
## 109 4.438294 92 Presente MA FO
## 110 3.862243 246 Presente MA FI
## 111 3.706630 116 Presente MA FI
## 112 6.124812 265 Presente MA FO
## 113 4.298999 55 Presente MA FI
## 114 4.971124 135 Presente MA FI
## 115 4.375025 264 Presente MA FI
## 116 3.169632 162 Presente MA FI
## 117 6.904793 142 Presente MA FI
## 118 5.529919 142 Ausente MA FO
## 119 4.735209 243 Ausente MA FO
## 120 5.907147 194 Presente MA FI
#seleccionar con .d
seleccion.d <- select(Marco.datos.1.tib.c, contains(".d"))
seleccion.d
## Flores.d Hojas.d
## 1 12 238
## 2 11 99
## 3 12 130
## 4 8 237
## 5 12 138
## 6 14 25
## 7 4 221
## 8 8 201
## 9 7 246
## 10 7 252
## 11 9 73
## 12 11 157
## 13 9 43
## 14 7 220
## 15 12 221
## 16 17 79
## 17 4 227
## 18 14 65
## 19 17 255
## 20 5 231
## 21 13 75
## 22 7 140
## 23 10 219
## 24 13 29
## 25 9 222
## 26 5 1
## 27 12 130
## 28 19 133
## 29 17 232
## 30 8 283
## 31 12 205
## 32 8 66
## 33 10 274
## 34 10 145
## 35 8 103
## 36 10 226
## 37 10 52
## 38 11 48
## 39 10 30
## 40 11 93
## 41 9 80
## 42 12 228
## 43 14 95
## 44 12 84
## 45 9 151
## 46 9 278
## 47 10 15
## 48 10 18
## 49 10 33
## 50 8 169
## 51 12 98
## 52 13 191
## 53 13 84
## 54 9 211
## 55 6 252
## 56 7 247
## 57 14 277
## 58 13 150
## 59 14 25
## 60 13 266
## 61 13 209
## 62 9 152
## 63 8 258
## 64 9 197
## 65 11 177
## 66 5 211
## 67 13 170
## 68 7 93
## 69 6 6
## 70 13 147
## 71 16 293
## 72 12 240
## 73 11 160
## 74 8 205
## 75 9 179
## 76 12 298
## 77 12 269
## 78 13 271
## 79 13 227
## 80 9 242
## 81 6 27
## 82 6 134
## 83 10 61
## 84 8 217
## 85 10 95
## 86 13 147
## 87 13 36
## 88 10 116
## 89 11 88
## 90 17 138
## 91 9 6
## 92 7 127
## 93 9 223
## 94 7 146
## 95 8 157
## 96 9 241
## 97 12 22
## 98 10 47
## 99 11 231
## 100 16 129
## 101 12 21
## 102 8 38
## 103 12 186
## 104 8 90
## 105 11 267
## 106 10 33
## 107 12 229
## 108 11 53
## 109 14 92
## 110 11 246
## 111 16 116
## 112 15 265
## 113 8 55
## 114 13 135
## 115 8 264
## 116 6 162
## 117 11 142
## 118 8 142
## 119 9 243
## 120 4 194
#ordenar la tabla colocando primero flores
Re.ordenar <- Marco.datos.1.tib.c %>% select(Flores.r, Flores.d, Biomasa, Fertilizacion, Estatus.1, Hojas.d, Plaga, everything())
Re.ordenar
## Flores.r Flores.d Biomasa Fertilizacion Estatus.1 Hojas.d Plaga
## 1 17 12 5.981969 FO S 238 Ausente
## 2 19 11 5.468715 FO S 99 Presente
## 3 17 12 4.892029 FI S 130 Presente
## 4 17 8 4.787122 FI S 237 Presente
## 5 18 12 6.158098 FI S 138 Ausente
## 6 18 14 6.292355 FI S 25 Presente
## 7 16 4 5.534647 FO S 221 Presente
## 8 14 8 4.872965 FI S 201 Presente
## 9 17 7 3.775125 FO S 246 Presente
## 10 15 7 3.878649 FI S 252 Presente
## 11 16 9 3.328075 FI S 73 Presente
## 12 18 11 5.468918 FI S 157 Presente
## 13 18 9 5.832190 FO S 43 Presente
## 14 16 7 5.293022 FO S 220 Presente
## 15 18 12 1.725714 FI S 221 Presente
## 16 16 17 4.851889 FI S 79 Ausente
## 17 17 4 4.070061 FO S 227 Presente
## 18 17 14 5.454214 FI S 65 Presente
## 19 15 17 3.393893 FI S 255 Ausente
## 20 20 5 2.988529 FI S 231 Presente
## 21 18 13 6.139977 FO S 75 Presente
## 22 19 7 5.315703 FO S 140 Presente
## 23 16 10 6.042686 FI S 219 Presente
## 24 15 13 4.787018 FI S 29 Presente
## 25 17 9 5.397100 FI S 222 Presente
## 26 16 5 3.456347 FI S 1 Presente
## 27 16 12 4.881800 FI S 130 Presente
## 28 18 19 5.684698 FI S 133 Presente
## 29 13 17 2.944278 FI S 232 Presente
## 30 12 8 4.890576 FO S 283 Presente
## 31 18 12 3.560206 FI S 205 Ausente
## 32 18 8 4.674665 FO S 66 Presente
## 33 18 10 4.494719 FO S 274 Presente
## 34 19 10 6.204249 FI S 145 Presente
## 35 15 8 4.501021 FI S 103 Presente
## 36 16 10 5.389595 FI S 226 Presente
## 37 16 10 5.337332 FO S 52 Ausente
## 38 18 11 4.510738 FI S 48 Ausente
## 39 17 10 4.429229 FI S 30 Ausente
## 40 12 11 5.428364 FI S 93 Presente
## 41 15 9 4.127538 FO PA 80 Presente
## 42 16 12 4.995309 FI PA 228 Presente
## 43 18 14 5.495375 FI PA 95 Presente
## 44 16 12 6.972819 FI PA 84 Presente
## 45 17 9 3.803138 FI PA 151 Presente
## 46 17 9 5.130438 FO PA 278 Presente
## 47 13 10 5.329060 FO PA 15 Presente
## 48 12 10 5.668158 FI PA 18 Presente
## 49 14 10 5.638993 FI PA 33 Presente
## 50 19 8 6.940451 FO PA 169 Presente
## 51 15 12 4.445461 FI PA 98 Presente
## 52 14 13 4.234289 FI PA 191 Presente
## 53 13 13 4.353306 FI PA 84 Presente
## 54 15 9 3.972469 FO PA 211 Presente
## 55 16 6 4.319102 FO PA 252 Presente
## 56 17 7 3.566389 FI PA 247 Presente
## 57 14 14 5.895494 FO PA 277 Ausente
## 58 15 13 4.760939 FO PA 150 Presente
## 59 14 14 6.000404 FI PA 25 Presente
## 60 18 13 4.967410 FI PA 266 Ausente
## 61 18 13 6.592947 FI PA 209 Presente
## 62 15 9 5.860197 FI PA 152 Presente
## 63 16 8 5.538370 FO PA 258 Presente
## 64 15 9 5.175246 FI PA 197 Presente
## 65 11 11 6.645898 FI PA 177 Ausente
## 66 18 5 4.871112 FO PA 211 Presente
## 67 14 13 3.004496 FI PA 170 Presente
## 68 16 7 5.714639 FO PA 93 Presente
## 69 17 6 5.491700 FO PA 6 Ausente
## 70 14 13 2.881187 FO PA 147 Presente
## 71 20 16 6.131318 FI PA 293 Ausente
## 72 17 12 3.791785 FI PA 240 Presente
## 73 16 11 5.295866 FO PA 160 Presente
## 74 17 8 5.075269 FO PA 205 Presente
## 75 17 9 5.196160 FO PA 179 Presente
## 76 19 12 4.687241 FI PA 298 Ausente
## 77 17 12 6.421290 FO PA 269 Presente
## 78 11 13 5.683471 FI PA 271 Presente
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