Genere una muestra de tamaño 120 de la distribuci ́on normal con media 5,desviacion estandar 0.85. Use solo dos n ́umeros decimales (rnorm())
#La Muestra con distrubucion de normal es:
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionset.seed(2055)
Muestranorm=rnorm(120,5,0.85)
Muestranorm## [1] 5.037964 4.628383 5.471989 5.285074 3.995057 4.299876 4.524218 5.107615
## [9] 6.287435 6.155091 5.063458 3.684502 5.971167 4.812566 5.926567 5.216927
## [17] 5.249921 4.760062 4.156341 6.238087 6.157038 4.350222 4.874268 5.206482
## [25] 4.672393 4.985590 5.250789 5.188855 5.204625 4.630888 4.256221 4.728118
## [33] 4.561819 4.810994 3.896227 5.540662 5.638556 4.446181 4.772350 4.695720
## [41] 5.885819 5.624380 4.620172 5.992971 3.385681 4.985992 5.730735 3.941714
## [49] 6.522534 3.435625 6.002951 5.298272 4.757117 5.211452 6.161310 5.669488
## [57] 5.324949 6.196403 3.348991 4.957070 4.770618 4.358058 6.198766 5.239787
## [65] 4.416817 4.011833 5.871124 5.972724 3.366704 4.940179 5.385580 6.417820
## [73] 5.294213 5.051263 5.294383 6.214193 5.104581 4.448202 4.782559 6.118359
## [81] 3.193375 5.632815 5.182335 3.932116 4.683983 5.767409 5.552135 3.051967
## [89] 5.358175 6.261909 5.638013 5.813429 4.434325 4.433683 5.224577 5.432381
## [97] 5.164834 4.410806 4.762995 5.390675 4.313018 5.942508 5.834788 6.193313
## [105] 4.928534 5.010829 5.592808 4.509131 5.680120 4.700950 5.673755 5.985513
## [113] 6.271658 4.933451 4.721475 3.868500 4.563824 5.343503 4.619754 4.978902#mean(Muestranorm)
#sd(Muestranorm)Genere una muestra de tamaño 120 de la distribución binomial con paŕametros 0.8 (probabilidad) y 20 (ensayos independientes) (rbinom())
set.seed(2055)
#La Muestra con distrubucion de binomial es:
Muestrabinom=rbinom(120,20,0.8)
Muestrabinom## [1] 16 13 17 18 15 17 15 15 18 16 18 16 17 17 16 14 13 17 14 18 16 15 19 16 14
## [26] 16 16 17 14 16 16 19 16 13 17 15 18 16 13 15 14 14 17 13 16 16 16 15 17 16
## [51] 16 15 16 18 16 17 16 16 17 18 18 16 17 13 17 16 16 17 18 17 15 12 15 19 17
## [76] 15 17 16 17 14 14 18 15 15 17 18 14 15 19 17 16 16 14 17 18 16 13 15 19 19
## [101] 14 18 15 16 17 20 16 19 13 16 15 14 15 13 13 16 19 15 16 16Genere una muestra de tamaño 120 de la distribución Poisson con parametro 10.5 (media) (rpois())
set.seed(2055)
#La Muestra con distrubucion de Poisson es:
MuestraPoisson=rpois(120,10.5)
MuestraPoisson=as.numeric(MuestraPoisson)
MuestraPoisson## [1] 10 9 12 11 6 9 8 15 14 10 5 11 8 11 11 9 7 12 13 16 11 12 10 13 6
## [26] 11 9 7 15 11 9 8 12 8 10 14 5 9 14 4 10 9 10 12 15 9 11 14 13 11
## [51] 15 4 10 15 8 11 8 12 13 15 13 7 15 11 10 11 15 10 8 8 3 5 6 11 9
## [76] 10 13 10 11 10 6 8 5 11 8 7 7 13 11 6 10 12 8 12 10 13 13 6 9 6
## [101] 8 9 10 5 12 5 11 11 11 9 12 8 12 13 11 11 15 9 14 13Genere una muestra con reemplazo de tama ̃no 120 de una secuencia de 300 n ́umeros (sample.int())
set.seed(2055)
#La Muestra con reemplazo es:
Muestrarempl=sample.int(300,120,TRUE)
Muestrarempl## [1] 144 188 4 165 90 237 127 230 110 11 100 185 183 264 185 87 277 289
## [19] 233 243 11 146 98 31 69 130 90 9 258 250 215 160 95 4 217 214
## [37] 21 244 249 167 53 202 181 239 150 82 223 22 99 160 49 105 68 286
## [55] 84 294 1 216 16 29 217 274 171 106 217 57 198 274 111 197 272 232
## [73] 89 256 210 202 285 169 148 40 220 174 202 102 137 150 20 40 190 104
## [91] 76 230 299 220 193 228 40 275 207 98 8 170 12 188 172 173 60 193
## [109] 282 126 17 43 226 69 206 78 37 21 204 249Usando la libreria purrr genere una muestra de la distribución de Bernoulli de tamaño 120 y par ́ametro 0.75 (probabilidad) (rbernoulli()) y cambie el FALSE ✭✭ausente✮✮ y el TRUE por ✭✭presente✮✮.
library(readxl)
library(dplyr)
set.seed(2055)
#La muestra con distribucion de bernoulli es
library(purrr)
Muestrabern=rbernoulli(120,0.75)
DaMuestrabern= data.frame(Muestrabern)
DaMuestrabern <- mutate(DaMuestrabern,PYA= ifelse(Muestrabern == TRUE, "Presente", "Ausente"))
DaMuestrabern## Muestrabern PYA
## 1 TRUE Presente
## 2 TRUE Presente
## 3 TRUE Presente
## 4 FALSE Ausente
## 5 TRUE Presente
## 6 TRUE Presente
## 7 TRUE Presente
## 8 TRUE Presente
## 9 FALSE Ausente
## 10 TRUE Presente
## 11 FALSE Ausente
## 12 TRUE Presente
## 13 TRUE Presente
## 14 TRUE Presente
## 15 TRUE Presente
## 16 TRUE Presente
## 17 TRUE Presente
## 18 TRUE Presente
## 19 TRUE Presente
## 20 FALSE Ausente
## 21 TRUE Presente
## 22 TRUE Presente
## 23 FALSE Ausente
## 24 TRUE Presente
## 25 TRUE Presente
## 26 TRUE Presente
## 27 TRUE Presente
## 28 TRUE Presente
## 29 TRUE Presente
## 30 TRUE Presente
## 31 TRUE Presente
## 32 FALSE Ausente
## 33 TRUE Presente
## 34 TRUE Presente
## 35 TRUE Presente
## 36 TRUE Presente
## 37 FALSE Ausente
## 38 TRUE Presente
## 39 TRUE Presente
## 40 TRUE Presente
## 41 TRUE Presente
## 42 TRUE Presente
## 43 FALSE Ausente
## 44 TRUE Presente
## 45 TRUE Presente
## 46 TRUE Presente
## 47 TRUE Presente
## 48 TRUE Presente
## 49 TRUE Presente
## 50 TRUE Presente
## 51 TRUE Presente
## 52 TRUE Presente
## 53 TRUE Presente
## 54 FALSE Ausente
## 55 TRUE Presente
## 56 TRUE Presente
## 57 TRUE Presente
## 58 TRUE Presente
## 59 TRUE Presente
## 60 FALSE Ausente
## 61 FALSE Ausente
## 62 TRUE Presente
## 63 TRUE Presente
## 64 TRUE Presente
## 65 TRUE Presente
## 66 TRUE Presente
## 67 TRUE Presente
## 68 TRUE Presente
## 69 FALSE Ausente
## 70 TRUE Presente
## 71 TRUE Presente
## 72 TRUE Presente
## 73 TRUE Presente
## 74 FALSE Ausente
## 75 TRUE Presente
## 76 TRUE Presente
## 77 TRUE Presente
## 78 TRUE Presente
## 79 TRUE Presente
## 80 TRUE Presente
## 81 TRUE Presente
## 82 FALSE Ausente
## 83 TRUE Presente
## 84 TRUE Presente
## 85 TRUE Presente
## 86 FALSE Ausente
## 87 TRUE Presente
## 88 TRUE Presente
## 89 FALSE Ausente
## 90 TRUE Presente
## 91 TRUE Presente
## 92 TRUE Presente
## 93 TRUE Presente
## 94 TRUE Presente
## 95 FALSE Ausente
## 96 TRUE Presente
## 97 TRUE Presente
## 98 TRUE Presente
## 99 FALSE Ausente
## 100 FALSE Ausente
## 101 TRUE Presente
## 102 FALSE Ausente
## 103 TRUE Presente
## 104 TRUE Presente
## 105 TRUE Presente
## 106 FALSE Ausente
## 107 TRUE Presente
## 108 FALSE Ausente
## 109 TRUE Presente
## 110 TRUE Presente
## 111 TRUE Presente
## 112 TRUE Presente
## 113 TRUE Presente
## 114 TRUE Presente
## 115 TRUE Presente
## 116 TRUE Presente
## 117 FALSE Ausente
## 118 TRUE Presente
## 119 TRUE Presente
## 120 TRUE PresenteGenere tres niveles de un factor, cada uno con 40 datos y etiqu ́etelos con ✭✭S✮✮ para identificar la planta ✭✭sana✮✮, ✭✭PA✮✮ para las plantas parcialmente afectadas y ✭✭MA✮✮ para las muy afectadas. Use la funci ́on (gl()).
set.seed(2055)
#GENERAR TRES NIVELES DE UN FACTOR
Three.l.d.u.f=gl(3,40,120,c("S","PA","MA"))Genere dos niveles de un factor usando la distribuci ́on uniforme con par ́ametros 0 y 1.2, ponga para cada datos a generar de los 120 la condici ́on de si el n ́umero generado es menor a 0.5, los etiquetamos como ✭✭FO✮✮ para asociarlo a fertilizaci ́on org ́anica, de lo contrario, use ✭✭FI✮✮ para asociarlo a fertilizaci ́on inorg ́anica. Use la funci ́on (runif()). Si lo desea use la funci ́on (ifelse()) o (if else()) para condicionar.
set.seed(2055)
Distriun<-runif(120,0,1.2)
DTDistriun<-data.frame(Distriun)
DTDistriun<-mutate(DTDistriun,FERTILIZACION=ifelse(Distriun<0.5,"FO","FI"))
DTDistriun## Distriun FERTILIZACION
## 1 0.62137471 FI
## 2 1.11413134 FI
## 3 0.39718136 FO
## 4 0.23444106 FO
## 5 0.85277866 FI
## 6 0.36864014 FO
## 7 0.75759768 FI
## 8 0.76550240 FI
## 9 0.14225550 FO
## 10 0.73558414 FI
## 11 0.24607449 FO
## 12 0.50500561 FI
## 13 0.34539272 FO
## 14 0.30822901 FO
## 15 0.66044886 FI
## 16 1.09467628 FI
## 17 1.12208025 FI
## 18 0.47455384 FO
## 19 1.09549875 FI
## 20 0.18951099 FO
## 21 0.63570744 FI
## 22 0.95643588 FI
## 23 0.07302471 FO
## 24 0.69172595 FI
## 25 1.04806448 FI
## 26 0.73307632 FI
## 27 0.49528387 FO
## 28 0.32213695 FO
## 29 1.03459291 FI
## 30 0.69856648 FI
## 31 0.72086261 FI
## 32 0.05025377 FO
## 33 0.73875649 FI
## 34 1.11185956 FI
## 35 0.46663710 FO
## 36 0.91096760 FI
## 37 0.19256038 FO
## 38 0.53027928 FI
## 39 1.11285943 FI
## 40 0.90611670 FI
## 41 1.09593377 FI
## 42 1.03037798 FI
## 43 0.26676118 FO
## 44 1.14961104 FI
## 45 0.52944362 FI
## 46 0.70331208 FI
## 47 0.71515963 FI
## 48 0.89240719 FI
## 49 0.41995587 FO
## 50 0.57244121 FI
## 51 0.59188431 FI
## 52 0.94669927 FI
## 53 0.73922465 FI
## 54 0.14712489 FO
## 55 0.70549662 FI
## 56 0.39095263 FO
## 57 0.71414410 FI
## 58 0.49703927 FO
## 59 0.39846437 FO
## 60 0.08895162 FO
## 61 0.22893317 FO
## 62 0.51854373 FI
## 63 0.44944402 FO
## 64 1.11322400 FI
## 65 0.36371905 FO
## 66 0.69547253 FI
## 67 0.49442015 FO
## 68 0.41256108 FO
## 69 0.11645772 FO
## 70 0.31582495 FO
## 71 0.88516255 FI
## 72 1.18080192 FI
## 73 0.92849578 FI
## 74 0.06070443 FO
## 75 0.30881444 FO
## 76 0.94317106 FI
## 77 0.47330131 FO
## 78 0.58430260 FI
## 79 0.43221672 FO
## 80 1.05615001 FI
## 81 1.02159199 FI
## 82 0.09199634 FO
## 83 0.92243726 FI
## 84 0.77206283 FI
## 85 0.39298709 FO
## 86 0.17636671 FO
## 87 1.05436470 FI
## 88 0.82773185 FI
## 89 0.03452299 FO
## 90 0.47432583 FO
## 91 0.59211095 FI
## 92 0.59470258 FI
## 93 0.96602352 FI
## 94 0.48930728 FO
## 95 0.12786981 FO
## 96 0.62433075 FI
## 97 1.15604490 FI
## 98 0.81651576 FI
## 99 0.03942214 FO
## 100 0.06686000 FO
## 101 1.05718599 FI
## 102 0.09114655 FO
## 103 0.76460581 FI
## 104 0.57098969 FI
## 105 0.46504421 FO
## 106 0.01089862 FO
## 107 0.71787558 FI
## 108 0.06293562 FO
## 109 1.09688310 FI
## 110 0.64608502 FI
## 111 0.94145321 FI
## 112 1.08778220 FI
## 113 0.77865341 FI
## 114 1.12896785 FI
## 115 1.10443827 FI
## 116 0.61438903 FI
## 117 0.03125584 FO
## 118 0.79880965 FI
## 119 0.57583154 FI
## 120 0.62915945 FIConstruya un marco de datos (data.frame()) o una tableta (tibble()) con todas la variables antes generadas y asigne repectivamente los nombres de variable:Biomasa(gramos), Flores.r (conteo de flores en tres ramas), Flores.d (conteo de flores desprendidas), Hojas.d (conteo de hojas desprendidas), Plaga , Estatus y Fertlización.
Fulldat<-mutate(data.frame(Muestranorm),data.frame(Muestrabinom),data.frame(MuestraPoisson),data.frame(Muestrarempl),DaMuestrabern,data.frame(Three.l.d.u.f),DTDistriun)
Fulldat<-rename(Fulldat,Biomasa=Muestranorm,Flores.r=Muestrabinom,Flores.d=MuestraPoisson,Hojas.d=Muestrarempl,Plaga=PYA,Estatus=Three.l.d.u.f,Fertilizacion=FERTILIZACION)
Fulldat<-dplyr::select(Fulldat,-Muestrabern,-Distriun)
Fulldat## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 2 4.628383 13 9 188 Presente S FI
## 3 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 4 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 5 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 6 4.299876 17 9 237 Presente S FO
## 7 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 8 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 9 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 10 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 11 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 12 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 13 5.971167 17 8 183 Presente S FO
## 14 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 15 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 16 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 17 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 18 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 19 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 20 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 21 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 22 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 23 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 24 5.206482 16 13 31 Presente S FI
## 25 4.672393 14 6 69 Presente S FI
## 26 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 27 5.250789 16 9 90 Presente S FO
## 28 5.188855 17 7 9 Presente S FO
## 29 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 30 4.630888 16 11 250 Presente S FI
## 31 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 32 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 33 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 34 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 35 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 36 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 37 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 38 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 39 4.772350 13 14 249 Presente S FI
## 40 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 41 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 42 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 43 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 44 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 45 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 46 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 47 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 48 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 49 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 50 3.435625 16 11 160 Presente PA FI
## 51 6.002951 16 15 49 Presente PA FI
## 52 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 53 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 54 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 55 6.161310 16 8 84 Presente PA FI
## 56 5.669488 17 11 294 Presente PA FO
## 57 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 58 6.196403 16 12 216 Presente PA FO
## 59 3.348991 17 13 16 Presente PA FO
## 60 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 61 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO
## 62 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 63 6.198766 17 15 171 Presente PA FO
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## 65 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
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## 67 5.871124 16 15 198 Presente PA FO
## 68 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 69 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 70 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 71 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 72 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 73 5.294213 15 6 89 Presente PA FI
## 74 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 75 5.294383 17 9 210 Presente PA FO
## 76 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 77 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
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## 80 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 82 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 83 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 84 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 85 4.683983 17 8 137 Presente MA FO
## 86 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 87 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 88 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 89 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 90 6.261909 17 6 104 Presente MA FO
## 91 5.638013 16 10 76 Presente MA FI
## 92 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 93 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 94 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 95 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 96 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 97 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 98 4.410806 15 6 275 Presente MA FI
## 99 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO
## 100 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 101 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 102 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 103 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
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## 105 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 106 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 107 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 108 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO
## 109 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 110 4.700950 16 9 126 Presente MA FI
## 111 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 112 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 113 6.271658 15 12 226 Presente MA FI
## 114 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 115 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 116 3.868500 16 11 78 Presente MA FI
## 117 4.563824 19 15 37 Ausente MA FO
## 118 5.343503 15 9 21 Presente MA FI
## 119 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 120 4.978902 16 13 249 Presente MA FIRevise del objeto creado su dimensi ́on (dim()), su estructura con (str()) o (glimpse()), la clase (class()), los nombres en las variables (names()), la presencia de faltantes (is.na())
dim(Fulldat)## [1] 120 7glimpse(Fulldat)## Rows: 120
## Columns: 7
## $ Biomasa <dbl> 5.037964, 4.628383, 5.471989, 5.285074, 3.995057, 4.2998~
## $ Flores.r <int> 16, 13, 17, 18, 15, 17, 15, 15, 18, 16, 18, 16, 17, 17, ~
## $ Flores.d <dbl> 10, 9, 12, 11, 6, 9, 8, 15, 14, 10, 5, 11, 8, 11, 11, 9,~
## $ Hojas.d <int> 144, 188, 4, 165, 90, 237, 127, 230, 110, 11, 100, 185, ~
## $ Plaga <chr> "Presente", "Presente", "Presente", "Ausente", "Presente~
## $ Estatus <fct> S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S,~
## $ Fertilizacion <chr> "FI", "FI", "FO", "FO", "FI", "FO", "FI", "FI", "FO", "F~class(Fulldat)## [1] "data.frame"names(Fulldat)## [1] "Biomasa" "Flores.r" "Flores.d" "Hojas.d"
## [5] "Plaga" "Estatus" "Fertilizacion"is.na(Fulldat)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [65,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [71,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [73,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [74,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [75,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [77,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [78,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [79,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## [101,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [102,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [103,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [104,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [105,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [106,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [107,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [108,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [109,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [110,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [111,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [112,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [113,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [114,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [115,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [116,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [117,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [118,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [119,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [120,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEas.numeric()## numeric(0)Seleccione un subconjunto (el 75 % de las filas de todas las columnas) de todo el marco de datos o tableta. Use la funci ́on (sample n()) y asigne un valor faltante NA a dos variables cuantitativas cualesquiera del conjunto de datos muestreado.
NEWDAT<-sample_n(Fulldat,dim(Fulldat)*0.75)
NEWDAT[2,2]=""
NEWDAT[3,3]=""
NEWDAT[1:90,3]=as.numeric(NEWDAT[1:90,3])
NEWDAT[1:90,2]=as.numeric(NEWDAT[1:90,2])
NEWDAT## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 2 6.196403 <NA> 12 216 Presente PA FO
## 3 4.630888 16 <NA> 250 Presente S FI
## 4 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 5 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 6 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 7 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 8 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 9 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 10 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 11 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 12 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 13 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 14 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 15 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 16 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 17 4.978902 16 13 249 Presente MA FI
## 18 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 19 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 20 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 21 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 22 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 23 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 24 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 25 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 26 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 27 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 28 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 29 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 30 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 31 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 32 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 33 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 34 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 35 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 36 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 37 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 38 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 39 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
## 40 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 41 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 42 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 43 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 44 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 45 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 46 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 47 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 48 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 49 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 50 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 51 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 52 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 53 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 54 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 55 4.782559 17 11 148 Presente PA FO
## 56 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 57 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 58 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 59 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 60 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 61 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 62 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 63 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 64 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 65 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 66 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 67 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 68 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 69 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 70 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 71 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 72 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 73 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 74 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 75 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 76 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 77 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 78 4.011833 16 11 57 Presente PA FI
## 79 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 80 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 81 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 82 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 83 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 84 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 85 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 86 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 87 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 88 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 89 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 90 5.206482 16 13 31 Presente S FItib.c=Fulldat
tib.i=NEWDAT-Seleccione una variable cualquiera con (select()) para tib.c -Seleccione desde la tercera a la sexta variable con (select(:)) para tib.c -No seleccione desde la tercera a la sexta variable con (select(!(:))) para tib.c -Seleccione las que no finalizan con .d usando (select(!ends with())) -Seleccione las que comienzan con Fl usando (select(starts with())) -Seleccione las que comienzan con F y terminan con .d usando (select(starts with() & ends with()))
select(tib.c,Biomasa)## Biomasa
## 1 5.037964
## 2 4.628383
## 3 5.471989
## 4 5.285074
## 5 3.995057
## 6 4.299876
## 7 4.524218
## 8 5.107615
## 9 6.287435
## 10 6.155091
## 11 5.063458
## 12 3.684502
## 13 5.971167
## 14 4.812566
## 15 5.926567
## 16 5.216927
## 17 5.249921
## 18 4.760062
## 19 4.156341
## 20 6.238087
## 21 6.157038
## 22 4.350222
## 23 4.874268
## 24 5.206482
## 25 4.672393
## 26 4.985590
## 27 5.250789
## 28 5.188855
## 29 5.204625
## 30 4.630888
## 31 4.256221
## 32 4.728118
## 33 4.561819
## 34 4.810994
## 35 3.896227
## 36 5.540662
## 37 5.638556
## 38 4.446181
## 39 4.772350
## 40 4.695720
## 41 5.885819
## 42 5.624380
## 43 4.620172
## 44 5.992971
## 45 3.385681
## 46 4.985992
## 47 5.730735
## 48 3.941714
## 49 6.522534
## 50 3.435625
## 51 6.002951
## 52 5.298272
## 53 4.757117
## 54 5.211452
## 55 6.161310
## 56 5.669488
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## 1 10
## 2 9
## 3 12
## 4 11
## 5 6
## 6 9
## 7 8
## 8 15
## 9 14
## 10 10
## 11 5
## 12 11
## 13 8
## 14 11
## 15 11
## 16 9
## 17 7
## 18 12
## 19 13
## 20 16
## 21 11
## 22 12
## 23 10
## 24 13
## 25 6
## 26 11
## 27 9
## 28 7
## 29 15
## 30 11
## 31 9
## 32 8
## 33 12
## 34 8
## 35 10
## 36 14
## 37 5
## 38 9
## 39 14
## 40 4
## 41 10
## 42 9
## 43 10
## 44 12
## 45 15
## 46 9
## 47 11
## 48 14
## 49 13
## 50 11
## 51 15
## 52 4
## 53 10
## 54 15
## 55 8
## 56 11
## 57 8
## 58 12
## 59 13
## 60 15
## 61 13
## 62 7
## 63 15
## 64 11
## 65 10
## 66 11
## 67 15
## 68 10
## 69 8
## 70 8
## 71 3
## 72 5
## 73 6
## 74 11
## 75 9
## 76 10
## 77 13
## 78 10
## 79 11
## 80 10
## 81 6
## 82 8
## 83 5
## 84 11
## 85 8
## 86 7
## 87 7
## 88 13
## 89 11
## 90 6
## 91 10
## 92 12
## 93 8
## 94 12
## 95 10
## 96 13
## 97 13
## 98 6
## 99 9
## 100 6
## 101 8
## 102 9
## 103 10
## 104 5
## 105 12
## 106 5
## 107 11
## 108 11
## 109 11
## 110 9
## 111 12
## 112 8
## 113 12
## 114 13
## 115 11
## 116 11
## 117 15
## 118 9
## 119 14
## 120 13Seleccione una variable cualquiera con (select()) para tib.c y agrupela por Estatus usando ( group by() )
c=select(tib.c,Estatus,Biomasa)
var_estatus=group_by(c,Estatus)
var_estatus## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus [3]
## Estatus Biomasa
## <fct> <dbl>
## 1 S 5.04
## 2 S 4.63
## 3 S 5.47
## 4 S 5.29
## 5 S 4.00
## 6 S 4.30
## 7 S 4.52
## 8 S 5.11
## 9 S 6.29
## 10 S 6.16
## # ... with 110 more rowsGuarde el resultado previo en la variable var estatus y ordene de mayor a menor por la misma variable anterior usando (arrange(desc(),.by group=TRUE)) para tib.c
arrange(var_estatus,desc(var_estatus),.by_group = TRUE)## # A tibble: 120 x 2
## # Groups: Estatus [3]
## Estatus Biomasa
## <fct> <dbl>
## 1 S 6.29
## 2 S 6.24
## 3 S 6.16
## 4 S 6.16
## 5 S 5.97
## 6 S 5.93
## 7 S 5.64
## 8 S 5.54
## 9 S 5.47
## 10 S 5.29
## # ... with 110 more rowsFiltre los datos que comienzan con Flores para el estatus muy afectadas ( Filter(,) )
library(tidyverse)## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v ggplot2 3.3.5 v readr 2.0.2
## v tibble 3.1.5 v stringr 1.4.0
## v tidyr 1.1.4 v forcats 0.5.1## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(datasets)Filtre los datos para cuando la biomasa es superior a 5 gramos
a=select(tib.c, starts_with("Flores"),Estatus)
filter(a,Estatus=="MA")## Flores.r Flores.d Estatus
## 1 14 6 MA
## 2 18 8 MA
## 3 15 5 MA
## 4 15 11 MA
## 5 17 8 MA
## 6 18 7 MA
## 7 14 7 MA
## 8 15 13 MA
## 9 19 11 MA
## 10 17 6 MA
## 11 16 10 MA
## 12 16 12 MA
## 13 14 8 MA
## 14 17 12 MA
## 15 18 10 MA
## 16 16 13 MA
## 17 13 13 MA
## 18 15 6 MA
## 19 19 9 MA
## 20 19 6 MA
## 21 14 8 MA
## 22 18 9 MA
## 23 15 10 MA
## 24 16 5 MA
## 25 17 12 MA
## 26 20 5 MA
## 27 16 11 MA
## 28 19 11 MA
## 29 13 11 MA
## 30 16 9 MA
## 31 15 12 MA
## 32 14 8 MA
## 33 15 12 MA
## 34 13 13 MA
## 35 13 11 MA
## 36 16 11 MA
## 37 19 15 MA
## 38 15 9 MA
## 39 16 14 MA
## 40 16 13 MAfilter(tib.c, Biomasa>5)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 2 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 3 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 4 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 5 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 6 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 7 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 8 5.971167 17 8 183 Presente S FO
## 9 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 10 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 11 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 12 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 13 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 14 5.206482 16 13 31 Presente S FI
## 15 5.250789 16 9 90 Presente S FO
## 16 5.188855 17 7 9 Presente S FO
## 17 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 18 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 19 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 20 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 21 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 22 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 23 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 24 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 25 6.002951 16 15 49 Presente PA FI
## 26 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 27 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 28 6.161310 16 8 84 Presente PA FI
## 29 5.669488 17 11 294 Presente PA FO
## 30 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 31 6.196403 16 12 216 Presente PA FO
## 32 6.198766 17 15 171 Presente PA FO
## 33 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 34 5.871124 16 15 198 Presente PA FO
## 35 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 36 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 37 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 38 5.294213 15 6 89 Presente PA FI
## 39 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 40 5.294383 17 9 210 Presente PA FO
## 41 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 42 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 43 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 44 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 45 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 46 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 47 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 48 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 49 6.261909 17 6 104 Presente MA FO
## 50 5.638013 16 10 76 Presente MA FI
## 51 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 52 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 53 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 54 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 55 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 56 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 57 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 58 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 59 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 60 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 61 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 62 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 63 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 64 6.271658 15 12 226 Presente MA FI
## 65 5.343503 15 9 21 Presente MA FIFiltre los datos para tener solo fertilización se tienen plantas parcialmente afectadas y fueron tratadas con fertilización organica
b=select(tib.c,Fertilizacion,Estatus)
filter(b,Estatus=="PA",Fertilizacion=="FO")## Fertilizacion Estatus
## 1 FO PA
## 2 FO PA
## 3 FO PA
## 4 FO PA
## 5 FO PA
## 6 FO PA
## 7 FO PA
## 8 FO PA
## 9 FO PA
## 10 FO PA
## 11 FO PA
## 12 FO PA
## 13 FO PA
## 14 FO PA
## 15 FO PA
## 16 FO PA
## 17 FO PA
## 18 FO PAFiltre los datos para tener solo fertilización se tienen plantas parcialmente afectadas o fueron tratadas con fertilizaci ́on inorganica
b=select(tib.c,Fertilizacion,Estatus)
filter(b,Estatus=="PA" | Fertilizacion=="FI")## Fertilizacion Estatus
## 1 FI S
## 2 FI S
## 3 FI S
## 4 FI S
## 5 FI S
## 6 FI S
## 7 FI S
## 8 FI S
## 9 FI S
## 10 FI S
## 11 FI S
## 12 FI S
## 13 FI S
## 14 FI S
## 15 FI S
## 16 FI S
## 17 FI S
## 18 FI S
## 19 FI S
## 20 FI S
## 21 FI S
## 22 FI S
## 23 FI S
## 24 FI S
## 25 FI S
## 26 FI PA
## 27 FI PA
## 28 FO PA
## 29 FI PA
## 30 FI PA
## 31 FI PA
## 32 FI PA
## 33 FI PA
## 34 FO PA
## 35 FI PA
## 36 FI PA
## 37 FI PA
## 38 FI PA
## 39 FO PA
## 40 FI PA
## 41 FO PA
## 42 FI PA
## 43 FO PA
## 44 FO PA
## 45 FO PA
## 46 FO PA
## 47 FI PA
## 48 FO PA
## 49 FI PA
## 50 FO PA
## 51 FI PA
## 52 FO PA
## 53 FO PA
## 54 FO PA
## 55 FO PA
## 56 FI PA
## 57 FI PA
## 58 FI PA
## 59 FO PA
## 60 FO PA
## 61 FI PA
## 62 FO PA
## 63 FI PA
## 64 FO PA
## 65 FI PA
## 66 FI MA
## 67 FI MA
## 68 FI MA
## 69 FI MA
## 70 FI MA
## 71 FI MA
## 72 FI MA
## 73 FI MA
## 74 FI MA
## 75 FI MA
## 76 FI MA
## 77 FI MA
## 78 FI MA
## 79 FI MA
## 80 FI MA
## 81 FI MA
## 82 FI MA
## 83 FI MA
## 84 FI MA
## 85 FI MA
## 86 FI MA
## 87 FI MA
## 88 FI MA
## 89 FI MA
## 90 FI MA
## 91 FI MAFiltre los datos de Flores desprendidas por presencia o ausencia de plaga para cuando el n ́umero de flores desprendidas es mayor a su mediana
d=select(tib.c,Flores.d,Plaga)
med.ti<-mean(tib.c$Flores.d)
med.ti## [1] 10.13333filter(d,Flores.d>med.ti)## Flores.d Plaga
## 1 12 Presente
## 2 11 Ausente
## 3 15 Presente
## 4 14 Ausente
## 5 11 Presente
## 6 11 Presente
## 7 11 Presente
## 8 12 Presente
## 9 13 Presente
## 10 16 Ausente
## 11 11 Presente
## 12 12 Presente
## 13 13 Presente
## 14 11 Presente
## 15 15 Presente
## 16 11 Presente
## 17 12 Presente
## 18 14 Presente
## 19 14 Presente
## 20 12 Presente
## 21 15 Presente
## 22 11 Presente
## 23 14 Presente
## 24 13 Presente
## 25 11 Presente
## 26 15 Presente
## 27 15 Ausente
## 28 11 Presente
## 29 12 Presente
## 30 13 Presente
## 31 15 Ausente
## 32 13 Ausente
## 33 15 Presente
## 34 11 Presente
## 35 11 Presente
## 36 15 Presente
## 37 11 Ausente
## 38 13 Presente
## 39 11 Presente
## 40 11 Presente
## 41 13 Presente
## 42 11 Ausente
## 43 12 Presente
## 44 12 Presente
## 45 13 Presente
## 46 13 Presente
## 47 12 Presente
## 48 11 Presente
## 49 11 Ausente
## 50 11 Presente
## 51 12 Presente
## 52 12 Presente
## 53 13 Presente
## 54 11 Presente
## 55 11 Presente
## 56 15 Ausente
## 57 14 Presente
## 58 13 PresenteFiltre los datos de una de las variables con datos faltantes por presencia o ausencia de plaga para cuando el valor de la variable con faltante es mayor a su mediana. Compare los resultados en los dos conjuntos de datos (completo o muestreado). Si encuentra diferencias en la mediana use median(, na.rm = TRUE)
f=select(tib.i,Flores.d,Plaga)
med.t<-mean(tib.i$Flores.d)## Warning in mean.default(tib.i$Flores.d): argument is not numeric or logical:
## returning NAmed.t## [1] NAfilter(f,Flores.d>med.t)## [1] Flores.d Plaga
## <0 rows> (or 0-length row.names)median(med.t,na.rm = TRUE)## [1] NASeleccione dos variables cuantitativas y as ́ıgnelas a un vector con c(,) y n ́ombrelo
con v1. Ponga en otro vector dos valores num ́ericos que sirvan de condici ́on a ca- da variable, por ejemplo, el cuartil inferior para una y el cuartil superior para la
otra y ll ́amelo v2. Usando ahora pipes, llame el data.frame completo y filtre usan- do el operador punto para seleccionar aquellos datos que superan respectivamen- te cada variable el valor de la condici ́on. Use ( v1=c();v2=c(); tib.c % > %
filter(.data[[v1[[1]]>v2[[1]],.data[[v1[[2]]>v2[[2]]))
tib.c## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 2 4.628383 13 9 188 Presente S FI
## 3 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 4 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 5 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 6 4.299876 17 9 237 Presente S FO
## 7 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 8 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 9 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 10 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 11 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 12 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 13 5.971167 17 8 183 Presente S FO
## 14 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 15 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 16 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 17 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 18 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 19 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 20 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 21 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 22 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 23 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 24 5.206482 16 13 31 Presente S FI
## 25 4.672393 14 6 69 Presente S FI
## 26 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 27 5.250789 16 9 90 Presente S FO
## 28 5.188855 17 7 9 Presente S FO
## 29 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 30 4.630888 16 11 250 Presente S FI
## 31 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 32 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 33 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 34 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 35 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 36 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 37 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 38 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 39 4.772350 13 14 249 Presente S FI
## 40 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 41 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 42 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 43 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 44 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 45 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 46 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 47 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 48 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 49 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 50 3.435625 16 11 160 Presente PA FI
## 51 6.002951 16 15 49 Presente PA FI
## 52 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 53 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 54 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 55 6.161310 16 8 84 Presente PA FI
## 56 5.669488 17 11 294 Presente PA FO
## 57 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 58 6.196403 16 12 216 Presente PA FO
## 59 3.348991 17 13 16 Presente PA FO
## 60 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 61 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO
## 62 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 63 6.198766 17 15 171 Presente PA FO
## 64 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 65 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
## 66 4.011833 16 11 57 Presente PA FI
## 67 5.871124 16 15 198 Presente PA FO
## 68 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 69 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 70 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 71 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 72 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 73 5.294213 15 6 89 Presente PA FI
## 74 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 75 5.294383 17 9 210 Presente PA FO
## 76 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 77 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 78 4.448202 16 10 169 Presente PA FI
## 79 4.782559 17 11 148 Presente PA FO
## 80 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 82 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 83 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 84 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 85 4.683983 17 8 137 Presente MA FO
## 86 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 87 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 88 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 89 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 90 6.261909 17 6 104 Presente MA FO
## 91 5.638013 16 10 76 Presente MA FI
## 92 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 93 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 94 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 95 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 96 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 97 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 98 4.410806 15 6 275 Presente MA FI
## 99 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO
## 100 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 101 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 102 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 103 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 104 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 105 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 106 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 107 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 108 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO
## 109 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 110 4.700950 16 9 126 Presente MA FI
## 111 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 112 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 113 6.271658 15 12 226 Presente MA FI
## 114 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 115 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 116 3.868500 16 11 78 Presente MA FI
## 117 4.563824 19 15 37 Ausente MA FO
## 118 5.343503 15 9 21 Presente MA FI
## 119 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 120 4.978902 16 13 249 Presente MA FIv1=c("Flores.d","Flores.r")
v2=c(quantile(tib.c$Flores.d,0.25),quantile(tib.c$Flores.r,0.75))
tib.c %>%
filter(.data[[v1[[1]]]]>v2[[1]],.data[[v1[[2]]]]>v2[[2]])## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 2 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 3 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 4 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 5 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 6 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 7 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO
## 8 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 9 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 10 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 11 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO
## 12 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 13 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO
## 14 4.563824 19 15 37 Ausente MA FOCree un data frame o tableta con todas las variables cuantitativas cont ́ınuas estanda-rizadas con el ✭✭score z✮✮ y las discretas con la estadarizacion minimax y ll ́amelo tib.e. Use (mutate())
tib.c## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 2 4.628383 13 9 188 Presente S FI
## 3 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 4 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 5 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 6 4.299876 17 9 237 Presente S FO
## 7 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 8 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 9 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 10 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 11 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 12 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 13 5.971167 17 8 183 Presente S FO
## 14 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 15 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 16 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 17 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 18 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 19 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 20 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 21 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 22 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 23 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 24 5.206482 16 13 31 Presente S FI
## 25 4.672393 14 6 69 Presente S FI
## 26 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 27 5.250789 16 9 90 Presente S FO
## 28 5.188855 17 7 9 Presente S FO
## 29 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 30 4.630888 16 11 250 Presente S FI
## 31 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 32 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 33 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 34 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 35 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 36 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 37 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 38 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 39 4.772350 13 14 249 Presente S FI
## 40 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 41 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 42 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 43 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 44 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 45 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 46 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 47 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 48 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 49 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 50 3.435625 16 11 160 Presente PA FI
## 51 6.002951 16 15 49 Presente PA FI
## 52 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 53 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 54 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 55 6.161310 16 8 84 Presente PA FI
## 56 5.669488 17 11 294 Presente PA FO
## 57 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 58 6.196403 16 12 216 Presente PA FO
## 59 3.348991 17 13 16 Presente PA FO
## 60 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 61 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO
## 62 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 63 6.198766 17 15 171 Presente PA FO
## 64 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 65 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
## 66 4.011833 16 11 57 Presente PA FI
## 67 5.871124 16 15 198 Presente PA FO
## 68 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 69 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 70 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 71 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 72 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 73 5.294213 15 6 89 Presente PA FI
## 74 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 75 5.294383 17 9 210 Presente PA FO
## 76 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 77 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 78 4.448202 16 10 169 Presente PA FI
## 79 4.782559 17 11 148 Presente PA FO
## 80 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 82 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 83 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 84 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 85 4.683983 17 8 137 Presente MA FO
## 86 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 87 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 88 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 89 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 90 6.261909 17 6 104 Presente MA FO
## 91 5.638013 16 10 76 Presente MA FI
## 92 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 93 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 94 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 95 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 96 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 97 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 98 4.410806 15 6 275 Presente MA FI
## 99 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO
## 100 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 101 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 102 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 103 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 104 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 105 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 106 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 107 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 108 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO
## 109 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 110 4.700950 16 9 126 Presente MA FI
## 111 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 112 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 113 6.271658 15 12 226 Presente MA FI
## 114 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 115 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 116 3.868500 16 11 78 Presente MA FI
## 117 4.563824 19 15 37 Ausente MA FO
## 118 5.343503 15 9 21 Presente MA FI
## 119 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 120 4.978902 16 13 249 Presente MA FItib.e<-mutate(tib.c,EstanMinMax_Flores.r=(tib.c$Flores.r -min(tib.c$Flores.r))/(max (tib.c$Flores.r) - min (tib.c$Flores.r)),EstanMinMax_Hojas.d=(tib.c$Hojas.d - min (tib.c$Hojas.d)) / (max (tib.c$Hojas.d) - min (tib.c$Hojas.d)),EstanMinMax_Flores.d=(tib.c$Flores.d -min(tib.c$Flores.d))/(max (tib.c$Flores.d) - min (tib.c$Flores.d)),EstanZ_Biomasa=((tib.c$Biomasa-mean(tib.c$Biomasa)/sd(tib.c$Biomasa))))
tib.e<-select(tib.e,-Biomasa,-Flores.r,-Flores.d,-Hojas.d,-Estatus,-Fertilizacion,-Plaga)
tib.e## EstanMinMax_Flores.r EstanMinMax_Hojas.d EstanMinMax_Flores.d
## 1 0.500 0.47986577 0.53846154
## 2 0.125 0.62751678 0.46153846
## 3 0.625 0.01006711 0.69230769
## 4 0.750 0.55033557 0.61538462
## 5 0.375 0.29865772 0.23076923
## 6 0.625 0.79194631 0.46153846
## 7 0.375 0.42281879 0.38461538
## 8 0.375 0.76845638 0.92307692
## 9 0.750 0.36577181 0.84615385
## 10 0.500 0.03355705 0.53846154
## 11 0.750 0.33221477 0.15384615
## 12 0.500 0.61744966 0.61538462
## 13 0.625 0.61073826 0.38461538
## 14 0.625 0.88255034 0.61538462
## 15 0.500 0.61744966 0.61538462
## 16 0.250 0.28859060 0.46153846
## 17 0.125 0.92617450 0.30769231
## 18 0.625 0.96644295 0.69230769
## 19 0.250 0.77852349 0.76923077
## 20 0.750 0.81208054 1.00000000
## 21 0.500 0.03355705 0.61538462
## 22 0.375 0.48657718 0.69230769
## 23 0.875 0.32550336 0.53846154
## 24 0.500 0.10067114 0.76923077
## 25 0.250 0.22818792 0.23076923
## 26 0.500 0.43288591 0.61538462
## 27 0.500 0.29865772 0.46153846
## 28 0.625 0.02684564 0.30769231
## 29 0.250 0.86241611 0.92307692
## 30 0.500 0.83557047 0.61538462
## 31 0.500 0.71812081 0.46153846
## 32 0.875 0.53355705 0.38461538
## 33 0.500 0.31543624 0.69230769
## 34 0.125 0.01006711 0.38461538
## 35 0.625 0.72483221 0.53846154
## 36 0.375 0.71476510 0.84615385
## 37 0.750 0.06711409 0.15384615
## 38 0.500 0.81543624 0.46153846
## 39 0.125 0.83221477 0.84615385
## 40 0.375 0.55704698 0.07692308
## 41 0.250 0.17449664 0.53846154
## 42 0.250 0.67449664 0.46153846
## 43 0.625 0.60402685 0.53846154
## 44 0.125 0.79865772 0.69230769
## 45 0.500 0.50000000 0.92307692
## 46 0.500 0.27181208 0.46153846
## 47 0.500 0.74496644 0.61538462
## 48 0.375 0.07046980 0.84615385
## 49 0.625 0.32885906 0.76923077
## 50 0.500 0.53355705 0.61538462
## 51 0.500 0.16107383 0.92307692
## 52 0.375 0.34899329 0.07692308
## 53 0.500 0.22483221 0.53846154
## 54 0.750 0.95637584 0.92307692
## 55 0.500 0.27852349 0.38461538
## 56 0.625 0.98322148 0.61538462
## 57 0.500 0.00000000 0.38461538
## 58 0.500 0.72147651 0.69230769
## 59 0.625 0.05033557 0.76923077
## 60 0.750 0.09395973 0.92307692
## 61 0.750 0.72483221 0.76923077
## 62 0.500 0.91610738 0.30769231
## 63 0.625 0.57046980 0.92307692
## 64 0.125 0.35234899 0.61538462
## 65 0.625 0.72483221 0.53846154
## 66 0.500 0.18791946 0.61538462
## 67 0.500 0.66107383 0.92307692
## 68 0.625 0.91610738 0.53846154
## 69 0.750 0.36912752 0.38461538
## 70 0.625 0.65771812 0.38461538
## 71 0.375 0.90939597 0.00000000
## 72 0.000 0.77516779 0.15384615
## 73 0.375 0.29530201 0.23076923
## 74 0.875 0.85570470 0.61538462
## 75 0.625 0.70134228 0.46153846
## 76 0.375 0.67449664 0.53846154
## 77 0.625 0.95302013 0.76923077
## 78 0.500 0.56375839 0.53846154
## 79 0.625 0.49328859 0.61538462
## 80 0.250 0.13087248 0.53846154
## 81 0.250 0.73489933 0.23076923
## 82 0.750 0.58053691 0.38461538
## 83 0.375 0.67449664 0.15384615
## 84 0.375 0.33892617 0.61538462
## 85 0.625 0.45637584 0.38461538
## 86 0.750 0.50000000 0.30769231
## 87 0.250 0.06375839 0.30769231
## 88 0.375 0.13087248 0.76923077
## 89 0.875 0.63422819 0.61538462
## 90 0.625 0.34563758 0.23076923
## 91 0.500 0.25167785 0.53846154
## 92 0.500 0.76845638 0.69230769
## 93 0.250 1.00000000 0.38461538
## 94 0.625 0.73489933 0.69230769
## 95 0.750 0.64429530 0.53846154
## 96 0.500 0.76174497 0.76923077
## 97 0.125 0.13087248 0.76923077
## 98 0.375 0.91946309 0.23076923
## 99 0.875 0.69127517 0.46153846
## 100 0.875 0.32550336 0.23076923
## 101 0.250 0.02348993 0.38461538
## 102 0.750 0.56711409 0.46153846
## 103 0.375 0.03691275 0.53846154
## 104 0.500 0.62751678 0.15384615
## 105 0.625 0.57382550 0.69230769
## 106 1.000 0.57718121 0.15384615
## 107 0.500 0.19798658 0.61538462
## 108 0.875 0.64429530 0.61538462
## 109 0.125 0.94295302 0.61538462
## 110 0.500 0.41946309 0.46153846
## 111 0.375 0.05369128 0.69230769
## 112 0.250 0.14093960 0.38461538
## 113 0.375 0.75503356 0.69230769
## 114 0.125 0.22818792 0.76923077
## 115 0.125 0.68791946 0.61538462
## 116 0.500 0.25838926 0.61538462
## 117 0.875 0.12080537 0.92307692
## 118 0.375 0.06711409 0.46153846
## 119 0.500 0.68120805 0.84615385
## 120 0.500 0.83221477 0.76923077
## EstanZ_Biomasa
## 1 -1.5357497
## 2 -1.9453307
## 3 -1.1017246
## 4 -1.2886393
## 5 -2.5786563
## 6 -2.2738377
## 7 -2.0494956
## 8 -1.4660983
## 9 -0.2862787
## 10 -0.4186232
## 11 -1.5102553
## 12 -2.8892118
## 13 -0.6025470
## 14 -1.7611482
## 15 -0.6471469
## 16 -1.3567868
## 17 -1.3237929
## 18 -1.8136521
## 19 -2.4173731
## 20 -0.3356267
## 21 -0.4166755
## 22 -2.2234922
## 23 -1.6994456
## 24 -1.3672317
## 25 -1.9013206
## 26 -1.5881241
## 27 -1.3229249
## 28 -1.3848592
## 29 -1.3690883
## 30 -1.9428258
## 31 -2.3174929
## 32 -1.8455960
## 33 -2.0118952
## 34 -1.7627198
## 35 -2.6774867
## 36 -1.0330520
## 37 -0.9351581
## 38 -2.1275323
## 39 -1.8013634
## 40 -1.8779934
## 41 -0.6878946
## 42 -0.9493337
## 43 -1.9535420
## 44 -0.5807425
## 45 -3.1880329
## 46 -1.5877216
## 47 -0.8429786
## 48 -2.6319994
## 49 -0.0511794
## 50 -3.1380883
## 51 -0.5707632
## 52 -1.2754415
## 53 -1.8165968
## 54 -1.3622615
## 55 -0.4124040
## 56 -0.9042256
## 57 -1.2487650
## 58 -0.3773111
## 59 -3.2247230
## 60 -1.6166438
## 61 -1.8030956
## 62 -2.2156561
## 63 -0.3749473
## 64 -1.3339271
## 65 -2.1568967
## 66 -2.5618805
## 67 -0.7025894
## 68 -0.6009896
## 69 -3.2070095
## 70 -1.6335343
## 71 -1.1881340
## 72 -0.1558935
## 73 -1.2795007
## 74 -1.5224504
## 75 -1.2793310
## 76 -0.3595206
## 77 -1.4691331
## 78 -2.1255115
## 79 -1.7911544
## 80 -0.4553549
## 81 -3.3803391
## 82 -0.9408991
## 83 -1.3913791
## 84 -2.6415974
## 85 -1.8897305
## 86 -0.8063052
## 87 -1.0215790
## 88 -3.5217463
## 89 -1.2155385
## 90 -0.3118046
## 91 -0.9357004
## 92 -0.7602849
## 93 -2.1393887
## 94 -2.1400313
## 95 -1.3491371
## 96 -1.1413332
## 97 -1.4088799
## 98 -2.1629079
## 99 -1.8107188
## 100 -1.1830386
## 101 -2.2606962
## 102 -0.6312054
## 103 -0.7389257
## 104 -0.3804005
## 105 -1.6451796
## 106 -1.5628852
## 107 -0.9809058
## 108 -2.0645823
## 109 -0.8935942
## 110 -1.8727637
## 111 -0.8999593
## 112 -0.5882008
## 113 -0.3020559
## 114 -1.6402632
## 115 -1.8522384
## 116 -2.7052137
## 117 -2.0098895
## 118 -1.2302110
## 119 -1.9539597
## 120 -1.5948122Cree una nueva variable para tib.c donde divida el número de flores en las ramas con el n ́umero de flores desprendidas.
#Cree una nueva variable para tib.c donde divida el n ́umero de flores en las ramas con el ńumero de flores desprendidas.
tib.c## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 2 4.628383 13 9 188 Presente S FI
## 3 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 4 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 5 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 6 4.299876 17 9 237 Presente S FO
## 7 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 8 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 9 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 10 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 11 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 12 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 13 5.971167 17 8 183 Presente S FO
## 14 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 15 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 16 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 17 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 18 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 19 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 20 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 21 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 22 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 23 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 24 5.206482 16 13 31 Presente S FI
## 25 4.672393 14 6 69 Presente S FI
## 26 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 27 5.250789 16 9 90 Presente S FO
## 28 5.188855 17 7 9 Presente S FO
## 29 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 30 4.630888 16 11 250 Presente S FI
## 31 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 32 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 33 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 34 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 35 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 36 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 37 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 38 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 39 4.772350 13 14 249 Presente S FI
## 40 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 41 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 42 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 43 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 44 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 45 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 46 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 47 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 48 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 49 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 50 3.435625 16 11 160 Presente PA FI
## 51 6.002951 16 15 49 Presente PA FI
## 52 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 53 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 54 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 55 6.161310 16 8 84 Presente PA FI
## 56 5.669488 17 11 294 Presente PA FO
## 57 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 58 6.196403 16 12 216 Presente PA FO
## 59 3.348991 17 13 16 Presente PA FO
## 60 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 61 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO
## 62 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 63 6.198766 17 15 171 Presente PA FO
## 64 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 65 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
## 66 4.011833 16 11 57 Presente PA FI
## 67 5.871124 16 15 198 Presente PA FO
## 68 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 69 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 70 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 71 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 72 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 73 5.294213 15 6 89 Presente PA FI
## 74 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 75 5.294383 17 9 210 Presente PA FO
## 76 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 77 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 78 4.448202 16 10 169 Presente PA FI
## 79 4.782559 17 11 148 Presente PA FO
## 80 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 82 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 83 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 84 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 85 4.683983 17 8 137 Presente MA FO
## 86 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 87 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 88 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 89 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 90 6.261909 17 6 104 Presente MA FO
## 91 5.638013 16 10 76 Presente MA FI
## 92 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 93 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 94 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 95 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 96 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 97 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 98 4.410806 15 6 275 Presente MA FI
## 99 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO
## 100 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 101 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 102 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 103 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 104 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 105 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 106 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 107 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 108 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO
## 109 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 110 4.700950 16 9 126 Presente MA FI
## 111 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 112 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 113 6.271658 15 12 226 Presente MA FI
## 114 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 115 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 116 3.868500 16 11 78 Presente MA FI
## 117 4.563824 19 15 37 Ausente MA FO
## 118 5.343503 15 9 21 Presente MA FI
## 119 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 120 4.978902 16 13 249 Presente MA FItib.c1<-mutate(tib.c,flores.cd=(tib.c$Flores.r/tib.c$Flores.d))
tib.c1## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion flores.cd
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI 1.6000000
## 2 4.628383 13 9 188 Presente S FI 1.4444444
## 3 5.471989 17 12 4 Presente S FO 1.4166667
## 4 5.285074 18 11 165 Ausente S FO 1.6363636
## 5 3.995057 15 6 90 Presente S FI 2.5000000
## 6 4.299876 17 9 237 Presente S FO 1.8888889
## 7 4.524218 15 8 127 Presente S FI 1.8750000
## 8 5.107615 15 15 230 Presente S FI 1.0000000
## 9 6.287435 18 14 110 Ausente S FO 1.2857143
## 10 6.155091 16 10 11 Presente S FI 1.6000000
## 11 5.063458 18 5 100 Ausente S FO 3.6000000
## 12 3.684502 16 11 185 Presente S FI 1.4545455
## 13 5.971167 17 8 183 Presente S FO 2.1250000
## 14 4.812566 17 11 264 Presente S FO 1.5454545
## 15 5.926567 16 11 185 Presente S FI 1.4545455
## 16 5.216927 14 9 87 Presente S FI 1.5555556
## 17 5.249921 13 7 277 Presente S FI 1.8571429
## 18 4.760062 17 12 289 Presente S FO 1.4166667
## 19 4.156341 14 13 233 Presente S FI 1.0769231
## 20 6.238087 18 16 243 Ausente S FO 1.1250000
## 21 6.157038 16 11 11 Presente S FI 1.4545455
## 22 4.350222 15 12 146 Presente S FI 1.2500000
## 23 4.874268 19 10 98 Ausente S FO 1.9000000
## 24 5.206482 16 13 31 Presente S FI 1.2307692
## 25 4.672393 14 6 69 Presente S FI 2.3333333
## 26 4.985590 16 11 130 Presente S FI 1.4545455
## 27 5.250789 16 9 90 Presente S FO 1.7777778
## 28 5.188855 17 7 9 Presente S FO 2.4285714
## 29 5.204625 14 15 258 Presente S FI 0.9333333
## 30 4.630888 16 11 250 Presente S FI 1.4545455
## 31 4.256221 16 9 215 Presente S FI 1.7777778
## 32 4.728118 19 8 160 Ausente S FO 2.3750000
## 33 4.561819 16 12 95 Presente S FI 1.3333333
## 34 4.810994 13 8 4 Presente S FI 1.6250000
## 35 3.896227 17 10 217 Presente S FO 1.7000000
## 36 5.540662 15 14 214 Presente S FI 1.0714286
## 37 5.638556 18 5 21 Ausente S FO 3.6000000
## 38 4.446181 16 9 244 Presente S FI 1.7777778
## 39 4.772350 13 14 249 Presente S FI 0.9285714
## 40 4.695720 15 4 167 Presente S FI 3.7500000
## 41 5.885819 14 10 53 Presente PA FI 1.4000000
## 42 5.624380 14 9 202 Presente PA FI 1.5555556
## 43 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO 1.7000000
## 44 5.992971 13 12 239 Presente PA FI 1.0833333
## 45 3.385681 16 15 150 Presente PA FI 1.0666667
## 46 4.985992 16 9 82 Presente PA FI 1.7777778
## 47 5.730735 16 11 223 Presente PA FI 1.4545455
## 48 3.941714 15 14 22 Presente PA FI 1.0714286
## 49 6.522534 17 13 99 Presente PA FO 1.3076923
## 50 3.435625 16 11 160 Presente PA FI 1.4545455
## 51 6.002951 16 15 49 Presente PA FI 1.0666667
## 52 5.298272 15 4 105 Presente PA FI 3.7500000
## 53 4.757117 16 10 68 Presente PA FI 1.6000000
## 54 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO 1.2000000
## 55 6.161310 16 8 84 Presente PA FI 2.0000000
## 56 5.669488 17 11 294 Presente PA FO 1.5454545
## 57 5.324949 16 8 1 Presente PA FI 2.0000000
## 58 6.196403 16 12 216 Presente PA FO 1.3333333
## 59 3.348991 17 13 16 Presente PA FO 1.3076923
## 60 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO 1.2000000
## 61 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO 1.3846154
## 62 4.358058 16 7 274 Presente PA FI 2.2857143
## 63 6.198766 17 15 171 Presente PA FO 1.1333333
## 64 5.239787 13 11 106 Presente PA FI 1.1818182
## 65 4.416817 17 10 217 Presente PA FO 1.7000000
## 66 4.011833 16 11 57 Presente PA FI 1.4545455
## 67 5.871124 16 15 198 Presente PA FO 1.0666667
## 68 5.972724 17 10 274 Presente PA FO 1.7000000
## 69 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO 2.2500000
## 70 4.940179 17 8 197 Presente PA FO 2.1250000
## 71 5.385580 15 3 272 Presente PA FI 5.0000000
## 72 6.417820 12 5 232 Presente PA FI 2.4000000
## 73 5.294213 15 6 89 Presente PA FI 2.5000000
## 74 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO 1.7272727
## 75 5.294383 17 9 210 Presente PA FO 1.8888889
## 76 6.214193 15 10 202 Presente PA FI 1.5000000
## 77 5.104581 17 13 285 Presente PA FO 1.3076923
## 78 4.448202 16 10 169 Presente PA FI 1.6000000
## 79 4.782559 17 11 148 Presente PA FO 1.5454545
## 80 6.118359 14 10 40 Presente PA FI 1.4000000
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI 2.3333333
## 82 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO 2.2500000
## 83 5.182335 15 5 202 Presente MA FI 3.0000000
## 84 3.932116 15 11 102 Presente MA FI 1.3636364
## 85 4.683983 17 8 137 Presente MA FO 2.1250000
## 86 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO 2.5714286
## 87 5.552135 14 7 20 Presente MA FI 2.0000000
## 88 3.051967 15 13 40 Presente MA FI 1.1538462
## 89 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO 1.7272727
## 90 6.261909 17 6 104 Presente MA FO 2.8333333
## 91 5.638013 16 10 76 Presente MA FI 1.6000000
## 92 5.813429 16 12 230 Presente MA FI 1.3333333
## 93 4.434325 14 8 299 Presente MA FI 1.7500000
## 94 4.433683 17 12 220 Presente MA FO 1.4166667
## 95 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO 1.8000000
## 96 5.432381 16 13 228 Presente MA FI 1.2307692
## 97 5.164834 13 13 40 Presente MA FI 1.0000000
## 98 4.410806 15 6 275 Presente MA FI 2.5000000
## 99 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO 2.1111111
## 100 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO 3.1666667
## 101 4.313018 14 8 8 Presente MA FI 1.7500000
## 102 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO 2.0000000
## 103 5.834788 15 10 12 Presente MA FI 1.5000000
## 104 6.193313 16 5 188 Presente MA FI 3.2000000
## 105 4.928534 17 12 172 Presente MA FO 1.4166667
## 106 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO 4.0000000
## 107 5.592808 16 11 60 Presente MA FI 1.4545455
## 108 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO 1.7272727
## 109 5.680120 13 11 282 Presente MA FI 1.1818182
## 110 4.700950 16 9 126 Presente MA FI 1.7777778
## 111 5.673755 15 12 17 Presente MA FI 1.2500000
## 112 5.985513 14 8 43 Presente MA FI 1.7500000
## 113 6.271658 15 12 226 Presente MA FI 1.2500000
## 114 4.933451 13 13 69 Presente MA FI 1.0000000
## 115 4.721475 13 11 206 Presente MA FI 1.1818182
## 116 3.868500 16 11 78 Presente MA FI 1.4545455
## 117 4.563824 19 15 37 Ausente MA FO 1.2666667
## 118 5.343503 15 9 21 Presente MA FI 1.6666667
## 119 4.619754 16 14 204 Presente MA FI 1.1428571
## 120 4.978902 16 13 249 Presente MA FI 1.2307692Seleccione solo la variable del cociente previo agrupada por plaga. Cree una nueva variable que imprima el rango m ́ınimo en cada grupo. LLame a la variable rangomin. Use (mutate( rangomin= min rank(desc())))
tib.c2<-tib.c1%>%
group_by(Plaga)%>%
mutate(rangomin=min_rank(desc(flores.cd)))
tib.c2## # A tibble: 120 x 9
## # Groups: Plaga [2]
## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion flores.cd
## <dbl> <int> <dbl> <int> <chr> <fct> <chr> <dbl>
## 1 5.04 16 10 144 Presente S FI 1.6
## 2 4.63 13 9 188 Presente S FI 1.44
## 3 5.47 17 12 4 Presente S FO 1.42
## 4 5.29 18 11 165 Ausente S FO 1.64
## 5 4.00 15 6 90 Presente S FI 2.5
## 6 4.30 17 9 237 Presente S FO 1.89
## 7 4.52 15 8 127 Presente S FI 1.88
## 8 5.11 15 15 230 Presente S FI 1
## 9 6.29 18 14 110 Ausente S FO 1.29
## 10 6.16 16 10 11 Presente S FI 1.6
## # ... with 110 more rows, and 1 more variable: rangomin <int>Renombre las variables asociadas a las flores a su gusto. Use (rename(tib.e,))
tib.e<-rename(tib.e,Flores.des.est=EstanMinMax_Flores.d,Flores.ram.est=EstanMinMax_Flores.r)
tib.e## Flores.ram.est EstanMinMax_Hojas.d Flores.des.est EstanZ_Biomasa
## 1 0.500 0.47986577 0.53846154 -1.5357497
## 2 0.125 0.62751678 0.46153846 -1.9453307
## 3 0.625 0.01006711 0.69230769 -1.1017246
## 4 0.750 0.55033557 0.61538462 -1.2886393
## 5 0.375 0.29865772 0.23076923 -2.5786563
## 6 0.625 0.79194631 0.46153846 -2.2738377
## 7 0.375 0.42281879 0.38461538 -2.0494956
## 8 0.375 0.76845638 0.92307692 -1.4660983
## 9 0.750 0.36577181 0.84615385 -0.2862787
## 10 0.500 0.03355705 0.53846154 -0.4186232
## 11 0.750 0.33221477 0.15384615 -1.5102553
## 12 0.500 0.61744966 0.61538462 -2.8892118
## 13 0.625 0.61073826 0.38461538 -0.6025470
## 14 0.625 0.88255034 0.61538462 -1.7611482
## 15 0.500 0.61744966 0.61538462 -0.6471469
## 16 0.250 0.28859060 0.46153846 -1.3567868
## 17 0.125 0.92617450 0.30769231 -1.3237929
## 18 0.625 0.96644295 0.69230769 -1.8136521
## 19 0.250 0.77852349 0.76923077 -2.4173731
## 20 0.750 0.81208054 1.00000000 -0.3356267
## 21 0.500 0.03355705 0.61538462 -0.4166755
## 22 0.375 0.48657718 0.69230769 -2.2234922
## 23 0.875 0.32550336 0.53846154 -1.6994456
## 24 0.500 0.10067114 0.76923077 -1.3672317
## 25 0.250 0.22818792 0.23076923 -1.9013206
## 26 0.500 0.43288591 0.61538462 -1.5881241
## 27 0.500 0.29865772 0.46153846 -1.3229249
## 28 0.625 0.02684564 0.30769231 -1.3848592
## 29 0.250 0.86241611 0.92307692 -1.3690883
## 30 0.500 0.83557047 0.61538462 -1.9428258
## 31 0.500 0.71812081 0.46153846 -2.3174929
## 32 0.875 0.53355705 0.38461538 -1.8455960
## 33 0.500 0.31543624 0.69230769 -2.0118952
## 34 0.125 0.01006711 0.38461538 -1.7627198
## 35 0.625 0.72483221 0.53846154 -2.6774867
## 36 0.375 0.71476510 0.84615385 -1.0330520
## 37 0.750 0.06711409 0.15384615 -0.9351581
## 38 0.500 0.81543624 0.46153846 -2.1275323
## 39 0.125 0.83221477 0.84615385 -1.8013634
## 40 0.375 0.55704698 0.07692308 -1.8779934
## 41 0.250 0.17449664 0.53846154 -0.6878946
## 42 0.250 0.67449664 0.46153846 -0.9493337
## 43 0.625 0.60402685 0.53846154 -1.9535420
## 44 0.125 0.79865772 0.69230769 -0.5807425
## 45 0.500 0.50000000 0.92307692 -3.1880329
## 46 0.500 0.27181208 0.46153846 -1.5877216
## 47 0.500 0.74496644 0.61538462 -0.8429786
## 48 0.375 0.07046980 0.84615385 -2.6319994
## 49 0.625 0.32885906 0.76923077 -0.0511794
## 50 0.500 0.53355705 0.61538462 -3.1380883
## 51 0.500 0.16107383 0.92307692 -0.5707632
## 52 0.375 0.34899329 0.07692308 -1.2754415
## 53 0.500 0.22483221 0.53846154 -1.8165968
## 54 0.750 0.95637584 0.92307692 -1.3622615
## 55 0.500 0.27852349 0.38461538 -0.4124040
## 56 0.625 0.98322148 0.61538462 -0.9042256
## 57 0.500 0.00000000 0.38461538 -1.2487650
## 58 0.500 0.72147651 0.69230769 -0.3773111
## 59 0.625 0.05033557 0.76923077 -3.2247230
## 60 0.750 0.09395973 0.92307692 -1.6166438
## 61 0.750 0.72483221 0.76923077 -1.8030956
## 62 0.500 0.91610738 0.30769231 -2.2156561
## 63 0.625 0.57046980 0.92307692 -0.3749473
## 64 0.125 0.35234899 0.61538462 -1.3339271
## 65 0.625 0.72483221 0.53846154 -2.1568967
## 66 0.500 0.18791946 0.61538462 -2.5618805
## 67 0.500 0.66107383 0.92307692 -0.7025894
## 68 0.625 0.91610738 0.53846154 -0.6009896
## 69 0.750 0.36912752 0.38461538 -3.2070095
## 70 0.625 0.65771812 0.38461538 -1.6335343
## 71 0.375 0.90939597 0.00000000 -1.1881340
## 72 0.000 0.77516779 0.15384615 -0.1558935
## 73 0.375 0.29530201 0.23076923 -1.2795007
## 74 0.875 0.85570470 0.61538462 -1.5224504
## 75 0.625 0.70134228 0.46153846 -1.2793310
## 76 0.375 0.67449664 0.53846154 -0.3595206
## 77 0.625 0.95302013 0.76923077 -1.4691331
## 78 0.500 0.56375839 0.53846154 -2.1255115
## 79 0.625 0.49328859 0.61538462 -1.7911544
## 80 0.250 0.13087248 0.53846154 -0.4553549
## 81 0.250 0.73489933 0.23076923 -3.3803391
## 82 0.750 0.58053691 0.38461538 -0.9408991
## 83 0.375 0.67449664 0.15384615 -1.3913791
## 84 0.375 0.33892617 0.61538462 -2.6415974
## 85 0.625 0.45637584 0.38461538 -1.8897305
## 86 0.750 0.50000000 0.30769231 -0.8063052
## 87 0.250 0.06375839 0.30769231 -1.0215790
## 88 0.375 0.13087248 0.76923077 -3.5217463
## 89 0.875 0.63422819 0.61538462 -1.2155385
## 90 0.625 0.34563758 0.23076923 -0.3118046
## 91 0.500 0.25167785 0.53846154 -0.9357004
## 92 0.500 0.76845638 0.69230769 -0.7602849
## 93 0.250 1.00000000 0.38461538 -2.1393887
## 94 0.625 0.73489933 0.69230769 -2.1400313
## 95 0.750 0.64429530 0.53846154 -1.3491371
## 96 0.500 0.76174497 0.76923077 -1.1413332
## 97 0.125 0.13087248 0.76923077 -1.4088799
## 98 0.375 0.91946309 0.23076923 -2.1629079
## 99 0.875 0.69127517 0.46153846 -1.8107188
## 100 0.875 0.32550336 0.23076923 -1.1830386
## 101 0.250 0.02348993 0.38461538 -2.2606962
## 102 0.750 0.56711409 0.46153846 -0.6312054
## 103 0.375 0.03691275 0.53846154 -0.7389257
## 104 0.500 0.62751678 0.15384615 -0.3804005
## 105 0.625 0.57382550 0.69230769 -1.6451796
## 106 1.000 0.57718121 0.15384615 -1.5628852
## 107 0.500 0.19798658 0.61538462 -0.9809058
## 108 0.875 0.64429530 0.61538462 -2.0645823
## 109 0.125 0.94295302 0.61538462 -0.8935942
## 110 0.500 0.41946309 0.46153846 -1.8727637
## 111 0.375 0.05369128 0.69230769 -0.8999593
## 112 0.250 0.14093960 0.38461538 -0.5882008
## 113 0.375 0.75503356 0.69230769 -0.3020559
## 114 0.125 0.22818792 0.76923077 -1.6402632
## 115 0.125 0.68791946 0.61538462 -1.8522384
## 116 0.500 0.25838926 0.61538462 -2.7052137
## 117 0.875 0.12080537 0.92307692 -2.0098895
## 118 0.375 0.06711409 0.46153846 -1.2302110
## 119 0.500 0.68120805 0.84615385 -1.9539597
## 120 0.500 0.83221477 0.76923077 -1.5948122Pase a may ́usculas todos los nombres de las variables en cualquier tibble. Use (rename with(tib.e,toupper))
tib.e<-rename_with(tib.e,toupper)
tib.e## FLORES.RAM.EST ESTANMINMAX_HOJAS.D FLORES.DES.EST ESTANZ_BIOMASA
## 1 0.500 0.47986577 0.53846154 -1.5357497
## 2 0.125 0.62751678 0.46153846 -1.9453307
## 3 0.625 0.01006711 0.69230769 -1.1017246
## 4 0.750 0.55033557 0.61538462 -1.2886393
## 5 0.375 0.29865772 0.23076923 -2.5786563
## 6 0.625 0.79194631 0.46153846 -2.2738377
## 7 0.375 0.42281879 0.38461538 -2.0494956
## 8 0.375 0.76845638 0.92307692 -1.4660983
## 9 0.750 0.36577181 0.84615385 -0.2862787
## 10 0.500 0.03355705 0.53846154 -0.4186232
## 11 0.750 0.33221477 0.15384615 -1.5102553
## 12 0.500 0.61744966 0.61538462 -2.8892118
## 13 0.625 0.61073826 0.38461538 -0.6025470
## 14 0.625 0.88255034 0.61538462 -1.7611482
## 15 0.500 0.61744966 0.61538462 -0.6471469
## 16 0.250 0.28859060 0.46153846 -1.3567868
## 17 0.125 0.92617450 0.30769231 -1.3237929
## 18 0.625 0.96644295 0.69230769 -1.8136521
## 19 0.250 0.77852349 0.76923077 -2.4173731
## 20 0.750 0.81208054 1.00000000 -0.3356267
## 21 0.500 0.03355705 0.61538462 -0.4166755
## 22 0.375 0.48657718 0.69230769 -2.2234922
## 23 0.875 0.32550336 0.53846154 -1.6994456
## 24 0.500 0.10067114 0.76923077 -1.3672317
## 25 0.250 0.22818792 0.23076923 -1.9013206
## 26 0.500 0.43288591 0.61538462 -1.5881241
## 27 0.500 0.29865772 0.46153846 -1.3229249
## 28 0.625 0.02684564 0.30769231 -1.3848592
## 29 0.250 0.86241611 0.92307692 -1.3690883
## 30 0.500 0.83557047 0.61538462 -1.9428258
## 31 0.500 0.71812081 0.46153846 -2.3174929
## 32 0.875 0.53355705 0.38461538 -1.8455960
## 33 0.500 0.31543624 0.69230769 -2.0118952
## 34 0.125 0.01006711 0.38461538 -1.7627198
## 35 0.625 0.72483221 0.53846154 -2.6774867
## 36 0.375 0.71476510 0.84615385 -1.0330520
## 37 0.750 0.06711409 0.15384615 -0.9351581
## 38 0.500 0.81543624 0.46153846 -2.1275323
## 39 0.125 0.83221477 0.84615385 -1.8013634
## 40 0.375 0.55704698 0.07692308 -1.8779934
## 41 0.250 0.17449664 0.53846154 -0.6878946
## 42 0.250 0.67449664 0.46153846 -0.9493337
## 43 0.625 0.60402685 0.53846154 -1.9535420
## 44 0.125 0.79865772 0.69230769 -0.5807425
## 45 0.500 0.50000000 0.92307692 -3.1880329
## 46 0.500 0.27181208 0.46153846 -1.5877216
## 47 0.500 0.74496644 0.61538462 -0.8429786
## 48 0.375 0.07046980 0.84615385 -2.6319994
## 49 0.625 0.32885906 0.76923077 -0.0511794
## 50 0.500 0.53355705 0.61538462 -3.1380883
## 51 0.500 0.16107383 0.92307692 -0.5707632
## 52 0.375 0.34899329 0.07692308 -1.2754415
## 53 0.500 0.22483221 0.53846154 -1.8165968
## 54 0.750 0.95637584 0.92307692 -1.3622615
## 55 0.500 0.27852349 0.38461538 -0.4124040
## 56 0.625 0.98322148 0.61538462 -0.9042256
## 57 0.500 0.00000000 0.38461538 -1.2487650
## 58 0.500 0.72147651 0.69230769 -0.3773111
## 59 0.625 0.05033557 0.76923077 -3.2247230
## 60 0.750 0.09395973 0.92307692 -1.6166438
## 61 0.750 0.72483221 0.76923077 -1.8030956
## 62 0.500 0.91610738 0.30769231 -2.2156561
## 63 0.625 0.57046980 0.92307692 -0.3749473
## 64 0.125 0.35234899 0.61538462 -1.3339271
## 65 0.625 0.72483221 0.53846154 -2.1568967
## 66 0.500 0.18791946 0.61538462 -2.5618805
## 67 0.500 0.66107383 0.92307692 -0.7025894
## 68 0.625 0.91610738 0.53846154 -0.6009896
## 69 0.750 0.36912752 0.38461538 -3.2070095
## 70 0.625 0.65771812 0.38461538 -1.6335343
## 71 0.375 0.90939597 0.00000000 -1.1881340
## 72 0.000 0.77516779 0.15384615 -0.1558935
## 73 0.375 0.29530201 0.23076923 -1.2795007
## 74 0.875 0.85570470 0.61538462 -1.5224504
## 75 0.625 0.70134228 0.46153846 -1.2793310
## 76 0.375 0.67449664 0.53846154 -0.3595206
## 77 0.625 0.95302013 0.76923077 -1.4691331
## 78 0.500 0.56375839 0.53846154 -2.1255115
## 79 0.625 0.49328859 0.61538462 -1.7911544
## 80 0.250 0.13087248 0.53846154 -0.4553549
## 81 0.250 0.73489933 0.23076923 -3.3803391
## 82 0.750 0.58053691 0.38461538 -0.9408991
## 83 0.375 0.67449664 0.15384615 -1.3913791
## 84 0.375 0.33892617 0.61538462 -2.6415974
## 85 0.625 0.45637584 0.38461538 -1.8897305
## 86 0.750 0.50000000 0.30769231 -0.8063052
## 87 0.250 0.06375839 0.30769231 -1.0215790
## 88 0.375 0.13087248 0.76923077 -3.5217463
## 89 0.875 0.63422819 0.61538462 -1.2155385
## 90 0.625 0.34563758 0.23076923 -0.3118046
## 91 0.500 0.25167785 0.53846154 -0.9357004
## 92 0.500 0.76845638 0.69230769 -0.7602849
## 93 0.250 1.00000000 0.38461538 -2.1393887
## 94 0.625 0.73489933 0.69230769 -2.1400313
## 95 0.750 0.64429530 0.53846154 -1.3491371
## 96 0.500 0.76174497 0.76923077 -1.1413332
## 97 0.125 0.13087248 0.76923077 -1.4088799
## 98 0.375 0.91946309 0.23076923 -2.1629079
## 99 0.875 0.69127517 0.46153846 -1.8107188
## 100 0.875 0.32550336 0.23076923 -1.1830386
## 101 0.250 0.02348993 0.38461538 -2.2606962
## 102 0.750 0.56711409 0.46153846 -0.6312054
## 103 0.375 0.03691275 0.53846154 -0.7389257
## 104 0.500 0.62751678 0.15384615 -0.3804005
## 105 0.625 0.57382550 0.69230769 -1.6451796
## 106 1.000 0.57718121 0.15384615 -1.5628852
## 107 0.500 0.19798658 0.61538462 -0.9809058
## 108 0.875 0.64429530 0.61538462 -2.0645823
## 109 0.125 0.94295302 0.61538462 -0.8935942
## 110 0.500 0.41946309 0.46153846 -1.8727637
## 111 0.375 0.05369128 0.69230769 -0.8999593
## 112 0.250 0.14093960 0.38461538 -0.5882008
## 113 0.375 0.75503356 0.69230769 -0.3020559
## 114 0.125 0.22818792 0.76923077 -1.6402632
## 115 0.125 0.68791946 0.61538462 -1.8522384
## 116 0.500 0.25838926 0.61538462 -2.7052137
## 117 0.875 0.12080537 0.92307692 -2.0098895
## 118 0.375 0.06711409 0.46153846 -1.2302110
## 119 0.500 0.68120805 0.84615385 -1.9539597
## 120 0.500 0.83221477 0.76923077 -1.5948122Pase a min ́usculas todos los nombres de variable y aproveche y cambie los .d por guiones al piso, es decir, d. Use (rename with(tib.e,∼tolower(gsub(”.”,” ”,.x,fixed=TRUE))))
tib.e<-rename_with(tib.e,~tolower(gsub(".","_",.x,fixed = TRUE)))
tib.e## flores_ram_est estanminmax_hojas_d flores_des_est estanz_biomasa
## 1 0.500 0.47986577 0.53846154 -1.5357497
## 2 0.125 0.62751678 0.46153846 -1.9453307
## 3 0.625 0.01006711 0.69230769 -1.1017246
## 4 0.750 0.55033557 0.61538462 -1.2886393
## 5 0.375 0.29865772 0.23076923 -2.5786563
## 6 0.625 0.79194631 0.46153846 -2.2738377
## 7 0.375 0.42281879 0.38461538 -2.0494956
## 8 0.375 0.76845638 0.92307692 -1.4660983
## 9 0.750 0.36577181 0.84615385 -0.2862787
## 10 0.500 0.03355705 0.53846154 -0.4186232
## 11 0.750 0.33221477 0.15384615 -1.5102553
## 12 0.500 0.61744966 0.61538462 -2.8892118
## 13 0.625 0.61073826 0.38461538 -0.6025470
## 14 0.625 0.88255034 0.61538462 -1.7611482
## 15 0.500 0.61744966 0.61538462 -0.6471469
## 16 0.250 0.28859060 0.46153846 -1.3567868
## 17 0.125 0.92617450 0.30769231 -1.3237929
## 18 0.625 0.96644295 0.69230769 -1.8136521
## 19 0.250 0.77852349 0.76923077 -2.4173731
## 20 0.750 0.81208054 1.00000000 -0.3356267
## 21 0.500 0.03355705 0.61538462 -0.4166755
## 22 0.375 0.48657718 0.69230769 -2.2234922
## 23 0.875 0.32550336 0.53846154 -1.6994456
## 24 0.500 0.10067114 0.76923077 -1.3672317
## 25 0.250 0.22818792 0.23076923 -1.9013206
## 26 0.500 0.43288591 0.61538462 -1.5881241
## 27 0.500 0.29865772 0.46153846 -1.3229249
## 28 0.625 0.02684564 0.30769231 -1.3848592
## 29 0.250 0.86241611 0.92307692 -1.3690883
## 30 0.500 0.83557047 0.61538462 -1.9428258
## 31 0.500 0.71812081 0.46153846 -2.3174929
## 32 0.875 0.53355705 0.38461538 -1.8455960
## 33 0.500 0.31543624 0.69230769 -2.0118952
## 34 0.125 0.01006711 0.38461538 -1.7627198
## 35 0.625 0.72483221 0.53846154 -2.6774867
## 36 0.375 0.71476510 0.84615385 -1.0330520
## 37 0.750 0.06711409 0.15384615 -0.9351581
## 38 0.500 0.81543624 0.46153846 -2.1275323
## 39 0.125 0.83221477 0.84615385 -1.8013634
## 40 0.375 0.55704698 0.07692308 -1.8779934
## 41 0.250 0.17449664 0.53846154 -0.6878946
## 42 0.250 0.67449664 0.46153846 -0.9493337
## 43 0.625 0.60402685 0.53846154 -1.9535420
## 44 0.125 0.79865772 0.69230769 -0.5807425
## 45 0.500 0.50000000 0.92307692 -3.1880329
## 46 0.500 0.27181208 0.46153846 -1.5877216
## 47 0.500 0.74496644 0.61538462 -0.8429786
## 48 0.375 0.07046980 0.84615385 -2.6319994
## 49 0.625 0.32885906 0.76923077 -0.0511794
## 50 0.500 0.53355705 0.61538462 -3.1380883
## 51 0.500 0.16107383 0.92307692 -0.5707632
## 52 0.375 0.34899329 0.07692308 -1.2754415
## 53 0.500 0.22483221 0.53846154 -1.8165968
## 54 0.750 0.95637584 0.92307692 -1.3622615
## 55 0.500 0.27852349 0.38461538 -0.4124040
## 56 0.625 0.98322148 0.61538462 -0.9042256
## 57 0.500 0.00000000 0.38461538 -1.2487650
## 58 0.500 0.72147651 0.69230769 -0.3773111
## 59 0.625 0.05033557 0.76923077 -3.2247230
## 60 0.750 0.09395973 0.92307692 -1.6166438
## 61 0.750 0.72483221 0.76923077 -1.8030956
## 62 0.500 0.91610738 0.30769231 -2.2156561
## 63 0.625 0.57046980 0.92307692 -0.3749473
## 64 0.125 0.35234899 0.61538462 -1.3339271
## 65 0.625 0.72483221 0.53846154 -2.1568967
## 66 0.500 0.18791946 0.61538462 -2.5618805
## 67 0.500 0.66107383 0.92307692 -0.7025894
## 68 0.625 0.91610738 0.53846154 -0.6009896
## 69 0.750 0.36912752 0.38461538 -3.2070095
## 70 0.625 0.65771812 0.38461538 -1.6335343
## 71 0.375 0.90939597 0.00000000 -1.1881340
## 72 0.000 0.77516779 0.15384615 -0.1558935
## 73 0.375 0.29530201 0.23076923 -1.2795007
## 74 0.875 0.85570470 0.61538462 -1.5224504
## 75 0.625 0.70134228 0.46153846 -1.2793310
## 76 0.375 0.67449664 0.53846154 -0.3595206
## 77 0.625 0.95302013 0.76923077 -1.4691331
## 78 0.500 0.56375839 0.53846154 -2.1255115
## 79 0.625 0.49328859 0.61538462 -1.7911544
## 80 0.250 0.13087248 0.53846154 -0.4553549
## 81 0.250 0.73489933 0.23076923 -3.3803391
## 82 0.750 0.58053691 0.38461538 -0.9408991
## 83 0.375 0.67449664 0.15384615 -1.3913791
## 84 0.375 0.33892617 0.61538462 -2.6415974
## 85 0.625 0.45637584 0.38461538 -1.8897305
## 86 0.750 0.50000000 0.30769231 -0.8063052
## 87 0.250 0.06375839 0.30769231 -1.0215790
## 88 0.375 0.13087248 0.76923077 -3.5217463
## 89 0.875 0.63422819 0.61538462 -1.2155385
## 90 0.625 0.34563758 0.23076923 -0.3118046
## 91 0.500 0.25167785 0.53846154 -0.9357004
## 92 0.500 0.76845638 0.69230769 -0.7602849
## 93 0.250 1.00000000 0.38461538 -2.1393887
## 94 0.625 0.73489933 0.69230769 -2.1400313
## 95 0.750 0.64429530 0.53846154 -1.3491371
## 96 0.500 0.76174497 0.76923077 -1.1413332
## 97 0.125 0.13087248 0.76923077 -1.4088799
## 98 0.375 0.91946309 0.23076923 -2.1629079
## 99 0.875 0.69127517 0.46153846 -1.8107188
## 100 0.875 0.32550336 0.23076923 -1.1830386
## 101 0.250 0.02348993 0.38461538 -2.2606962
## 102 0.750 0.56711409 0.46153846 -0.6312054
## 103 0.375 0.03691275 0.53846154 -0.7389257
## 104 0.500 0.62751678 0.15384615 -0.3804005
## 105 0.625 0.57382550 0.69230769 -1.6451796
## 106 1.000 0.57718121 0.15384615 -1.5628852
## 107 0.500 0.19798658 0.61538462 -0.9809058
## 108 0.875 0.64429530 0.61538462 -2.0645823
## 109 0.125 0.94295302 0.61538462 -0.8935942
## 110 0.500 0.41946309 0.46153846 -1.8727637
## 111 0.375 0.05369128 0.69230769 -0.8999593
## 112 0.250 0.14093960 0.38461538 -0.5882008
## 113 0.375 0.75503356 0.69230769 -0.3020559
## 114 0.125 0.22818792 0.76923077 -1.6402632
## 115 0.125 0.68791946 0.61538462 -1.8522384
## 116 0.500 0.25838926 0.61538462 -2.7052137
## 117 0.875 0.12080537 0.92307692 -2.0098895
## 118 0.375 0.06711409 0.46153846 -1.2302110
## 119 0.500 0.68120805 0.84615385 -1.9539597
## 120 0.500 0.83221477 0.76923077 -1.5948122Seleccione la variable biomasa de la tableta con faltantes y con summarise() obtenga la media y el n´umero de datos de esta variable.
mean.datosbio<-tib.i%>%
summarise(meanbio=mean(Biomasa),n())
mean.datosbio## meanbio n()
## 1 5.083562 90Seleccione la variable biomasa de la tableta con faltantes y con summarise() obtenga la media y el n´umero de datos por tipo de fertilización.
tib.i %>%
group_by(Fertilizacion)%>%
summarise(meanbio=mean(Biomasa),datos=n())## # A tibble: 2 x 3
## Fertilizacion meanbio datos
## <chr> <dbl> <int>
## 1 FI 5.03 59
## 2 FO 5.18 31Seleccione la variable biomasa de la tableta con faltantes y con summarise() obtenga los cuantiles 0.10,0.20,0.30,0.40 y 0.50 por tipo de fertilización.
tib.i %>%
group_by(Fertilizacion)%>%
summarise(quantile(Biomasa,0.10),quantile(Biomasa,0.20),quantile(Biomasa,0.30),quantile(Biomasa,0.40),quantile(Biomasa,0.50))## # A tibble: 2 x 6
## Fertilizacion `quantile(Biomasa, 0.1)` `quantile(Biomasa,~ `quantile(Biomasa,~
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI 3.98 4.35 4.62
## 2 FO 4.43 4.76 4.87
## # ... with 2 more variables: quantile(Biomasa, 0.4) <dbl>,
## # quantile(Biomasa, 0.5) <dbl>Seleccione la variable biomasa de la tableta con faltantes y con summarise() obtenga la media, mediana, m´aximo, m´ınimo, desviaci´on t´ıpica, desviaci´on media, media truncada y varianza por tipo de fertilizaci´on y plaga.
tib.i %>%
group_by(Fertilizacion,Plaga)%>%
summarise(mean(Biomasa),median(Biomasa),max(Biomasa),min(Biomasa),sd(Biomasa),mean(Biomasa,trim=0.3),var(Biomasa))## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 3 x 9
## # Groups: Fertilizacion [2]
## Fertilizacion Plaga `mean(Biomasa)` `median(Biomasa)` `max(Biomasa)`
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI Presente 5.03 5.16 6.42
## 2 FO Ausente 5.25 5.25 6.29
## 3 FO Presente 5.10 4.93 6.52
## # ... with 4 more variables: min(Biomasa) <dbl>, sd(Biomasa) <dbl>,
## # mean(Biomasa, trim = 0.3) <dbl>, var(Biomasa) <dbl>Seleccione la variable biomasa de la tableta con faltantes y con summarise() obtenga la media, mediana, m´aximo, m´ınimo, desviaci´on t´ıpica, desviaci´on media, media truncada y varianza por tipo de fertilizaci´on y plaga filtrando por plantas sanas.
tib.i %>%
filter(Estatus=="S")%>%
group_by(Fertilizacion,Plaga)%>%
summarise(mean(Biomasa),median(Biomasa),max(Biomasa),min(Biomasa),sd(Biomasa),mean(Biomasa,trim=0.3),var(Biomasa))## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 3 x 9
## # Groups: Fertilizacion [2]
## Fertilizacion Plaga `mean(Biomasa)` `median(Biomasa)` `max(Biomasa)`
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI Presente 4.90 4.90 6.16
## 2 FO Ausente 5.44 5.29 6.29
## 3 FO Presente 4.74 4.79 5.47
## # ... with 4 more variables: min(Biomasa) <dbl>, sd(Biomasa) <dbl>,
## # mean(Biomasa, trim = 0.3) <dbl>, var(Biomasa) <dbl>Con la tableta con faltantes use la funci ́on drop na() para sacar los faltantes y compare las estad́ısticas obtenidas en el item anterior con y sin faltantes
tib.i2<-drop_na(tib.i)
tib.i2 %>%
filter(Estatus=="S")%>%
group_by(Fertilizacion,Plaga)%>%
summarise(mean(Biomasa),median(Biomasa),max(Biomasa),min(Biomasa),sd(Biomasa),mean(Biomasa,trim=0.3),var(Biomasa))## `summarise()` has grouped output by 'Fertilizacion'. You can override using the `.groups` argument.## # A tibble: 3 x 9
## # Groups: Fertilizacion [2]
## Fertilizacion Plaga `mean(Biomasa)` `median(Biomasa)` `max(Biomasa)`
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 FI Presente 4.92 4.99 6.16
## 2 FO Ausente 5.44 5.29 6.29
## 3 FO Presente 4.74 4.79 5.47
## # ... with 4 more variables: min(Biomasa) <dbl>, sd(Biomasa) <dbl>,
## # mean(Biomasa, trim = 0.3) <dbl>, var(Biomasa) <dbl>Al comparar los dataframe se obtiene que la fila fertilizacion inorganica vario casi una decima en cada columna, lo que indica que el retirar los valores desconocidos si afecta el resultado final aunque sea un poco
Filtre los datos seleccionando solo las plantas afectadas o muy afectadas.Use el operador %in %
tib.c%>%
filter("PA"%in%tib.c$Estatus|"PA"%in%tib.c$Estatus)## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 2 4.628383 13 9 188 Presente S FI
## 3 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 4 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 5 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 6 4.299876 17 9 237 Presente S FO
## 7 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 8 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 9 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 10 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 11 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 12 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 13 5.971167 17 8 183 Presente S FO
## 14 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 15 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 16 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 17 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 18 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 19 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 20 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 21 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 22 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 23 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 24 5.206482 16 13 31 Presente S FI
## 25 4.672393 14 6 69 Presente S FI
## 26 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 27 5.250789 16 9 90 Presente S FO
## 28 5.188855 17 7 9 Presente S FO
## 29 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 30 4.630888 16 11 250 Presente S FI
## 31 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 32 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 33 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 34 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 35 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 36 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 37 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 38 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 39 4.772350 13 14 249 Presente S FI
## 40 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 41 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 42 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 43 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 44 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 45 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 46 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 47 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 48 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 49 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 50 3.435625 16 11 160 Presente PA FI
## 51 6.002951 16 15 49 Presente PA FI
## 52 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 53 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 54 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 55 6.161310 16 8 84 Presente PA FI
## 56 5.669488 17 11 294 Presente PA FO
## 57 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 58 6.196403 16 12 216 Presente PA FO
## 59 3.348991 17 13 16 Presente PA FO
## 60 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 61 4.770618 18 13 217 Ausente PA FO
## 62 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 63 6.198766 17 15 171 Presente PA FO
## 64 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 65 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
## 66 4.011833 16 11 57 Presente PA FI
## 67 5.871124 16 15 198 Presente PA FO
## 68 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 69 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 70 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 71 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 72 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 73 5.294213 15 6 89 Presente PA FI
## 74 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 75 5.294383 17 9 210 Presente PA FO
## 76 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 77 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 78 4.448202 16 10 169 Presente PA FI
## 79 4.782559 17 11 148 Presente PA FO
## 80 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 82 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 83 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 84 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 85 4.683983 17 8 137 Presente MA FO
## 86 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 87 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 88 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 89 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 90 6.261909 17 6 104 Presente MA FO
## 91 5.638013 16 10 76 Presente MA FI
## 92 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 93 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 94 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 95 5.224577 18 10 193 Ausente MA FO
## 96 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 97 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 98 4.410806 15 6 275 Presente MA FI
## 99 4.762995 19 9 207 Ausente MA FO
## 100 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 101 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 102 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 103 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 104 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 105 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 106 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 107 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 108 4.509131 19 11 193 Ausente MA FO
## 109 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 110 4.700950 16 9 126 Presente MA FI
## 111 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 112 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 113 6.271658 15 12 226 Presente MA FI
## 114 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 115 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 116 3.868500 16 11 78 Presente MA FI
## 117 4.563824 19 15 37 Ausente MA FO
## 118 5.343503 15 9 21 Presente MA FI
## 119 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 120 4.978902 16 13 249 Presente MA FISeleccione la tibble con faltantes y use complete.cases(.) para dejar por fuera los faltantes
tib.i%>%
filter(complete.cases(tib.i$Flores.r[1:90],tib.i$Flores.d[1:90]))## Biomasa Flores.r Flores.d Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 4.940179 17 8 197 Presente PA FO
## 2 4.760062 17 12 289 Presente S FO
## 3 5.324949 16 8 1 Presente PA FI
## 4 5.385580 15 3 272 Presente PA FI
## 5 5.673755 15 12 17 Presente MA FI
## 6 3.366704 18 8 111 Ausente PA FO
## 7 5.216927 14 9 87 Presente S FI
## 8 4.358058 16 7 274 Presente PA FI
## 9 4.434325 14 8 299 Presente MA FI
## 10 5.638556 18 5 21 Ausente S FO
## 11 6.193313 16 5 188 Presente MA FI
## 12 5.942508 18 9 170 Ausente MA FO
## 13 3.941714 15 14 22 Presente PA FI
## 14 5.358175 19 11 190 Ausente MA FO
## 15 4.978902 16 13 249 Presente MA FI
## 16 5.632815 18 8 174 Ausente MA FO
## 17 5.107615 15 15 230 Presente S FI
## 18 5.051263 19 11 256 Ausente PA FO
## 19 5.104581 17 13 285 Presente PA FO
## 20 5.204625 14 15 258 Presente S FI
## 21 5.885819 14 10 53 Presente PA FI
## 22 6.238087 18 16 243 Ausente S FO
## 23 4.695720 15 4 167 Presente S FI
## 24 5.813429 16 12 230 Presente MA FI
## 25 4.985992 16 9 82 Presente PA FI
## 26 4.313018 14 8 8 Presente MA FI
## 27 6.287435 18 14 110 Ausente S FO
## 28 4.350222 15 12 146 Presente S FI
## 29 5.164834 13 13 40 Presente MA FI
## 30 5.767409 18 7 150 Ausente MA FO
## 31 5.432381 16 13 228 Presente MA FI
## 32 4.933451 13 13 69 Presente MA FI
## 33 6.214193 15 10 202 Presente PA FI
## 34 5.926567 16 11 185 Presente S FI
## 35 4.620172 17 10 181 Ausente PA FO
## 36 5.552135 14 7 20 Presente MA FI
## 37 4.416817 17 10 217 Presente PA FO
## 38 3.051967 15 13 40 Presente MA FI
## 39 4.156341 14 13 233 Presente S FI
## 40 5.834788 15 10 12 Presente MA FI
## 41 5.037964 16 10 144 Presente S FI
## 42 4.928534 17 12 172 Presente MA FO
## 43 5.390675 19 6 98 Ausente MA FO
## 44 4.433683 17 12 220 Presente MA FO
## 45 5.592808 16 11 60 Presente MA FI
## 46 5.624380 14 9 202 Presente PA FI
## 47 3.684502 16 11 185 Presente S FI
## 48 4.957070 18 15 29 Ausente PA FO
## 49 5.992971 13 12 239 Presente PA FI
## 50 6.155091 16 10 11 Presente S FI
## 51 3.385681 16 15 150 Presente PA FI
## 52 4.721475 13 11 206 Presente MA FI
## 53 4.782559 17 11 148 Presente PA FO
## 54 5.730735 16 11 223 Presente PA FI
## 55 4.985590 16 11 130 Presente S FI
## 56 5.182335 15 5 202 Presente MA FI
## 57 5.249921 13 7 277 Presente S FI
## 58 5.540662 15 14 214 Presente S FI
## 59 3.896227 17 10 217 Presente S FO
## 60 4.874268 19 10 98 Ausente S FO
## 61 4.619754 16 14 204 Presente MA FI
## 62 4.561819 16 12 95 Presente S FI
## 63 3.932116 15 11 102 Presente MA FI
## 64 5.471989 17 12 4 Presente S FO
## 65 4.810994 13 8 4 Presente S FI
## 66 3.995057 15 6 90 Presente S FI
## 67 4.812566 17 11 264 Presente S FO
## 68 6.118359 14 10 40 Presente PA FI
## 69 5.972724 17 10 274 Presente PA FO
## 70 5.298272 15 4 105 Presente PA FI
## 71 6.522534 17 13 99 Presente PA FO
## 72 6.157038 16 11 11 Presente S FI
## 73 5.239787 13 11 106 Presente PA FI
## 74 5.680120 13 11 282 Presente MA FI
## 75 4.524218 15 8 127 Presente S FI
## 76 4.011833 16 11 57 Presente PA FI
## 77 6.417820 12 5 232 Presente PA FI
## 78 4.757117 16 10 68 Presente PA FI
## 79 5.211452 18 15 286 Ausente PA FO
## 80 5.285074 18 11 165 Ausente S FO
## 81 3.193375 14 6 220 Presente MA FI
## 82 4.728118 19 8 160 Ausente S FO
## 83 4.446181 16 9 244 Presente S FI
## 84 5.010829 20 5 173 Ausente MA FO
## 85 5.985513 14 8 43 Presente MA FI
## 86 5.063458 18 5 100 Ausente S FO
## 87 4.256221 16 9 215 Presente S FI
## 88 5.206482 16 13 31 Presente S FISeleccione de cualquier tibble las avriables que contengan la d. Use select(contains())
tib.c%>%
select(contains("d"))## Flores.d Hojas.d
## 1 10 144
## 2 9 188
## 3 12 4
## 4 11 165
## 5 6 90
## 6 9 237
## 7 8 127
## 8 15 230
## 9 14 110
## 10 10 11
## 11 5 100
## 12 11 185
## 13 8 183
## 14 11 264
## 15 11 185
## 16 9 87
## 17 7 277
## 18 12 289
## 19 13 233
## 20 16 243
## 21 11 11
## 22 12 146
## 23 10 98
## 24 13 31
## 25 6 69
## 26 11 130
## 27 9 90
## 28 7 9
## 29 15 258
## 30 11 250
## 31 9 215
## 32 8 160
## 33 12 95
## 34 8 4
## 35 10 217
## 36 14 214
## 37 5 21
## 38 9 244
## 39 14 249
## 40 4 167
## 41 10 53
## 42 9 202
## 43 10 181
## 44 12 239
## 45 15 150
## 46 9 82
## 47 11 223
## 48 14 22
## 49 13 99
## 50 11 160
## 51 15 49
## 52 4 105
## 53 10 68
## 54 15 286
## 55 8 84
## 56 11 294
## 57 8 1
## 58 12 216
## 59 13 16
## 60 15 29
## 61 13 217
## 62 7 274
## 63 15 171
## 64 11 106
## 65 10 217
## 66 11 57
## 67 15 198
## 68 10 274
## 69 8 111
## 70 8 197
## 71 3 272
## 72 5 232
## 73 6 89
## 74 11 256
## 75 9 210
## 76 10 202
## 77 13 285
## 78 10 169
## 79 11 148
## 80 10 40
## 81 6 220
## 82 8 174
## 83 5 202
## 84 11 102
## 85 8 137
## 86 7 150
## 87 7 20
## 88 13 40
## 89 11 190
## 90 6 104
## 91 10 76
## 92 12 230
## 93 8 299
## 94 12 220
## 95 10 193
## 96 13 228
## 97 13 40
## 98 6 275
## 99 9 207
## 100 6 98
## 101 8 8
## 102 9 170
## 103 10 12
## 104 5 188
## 105 12 172
## 106 5 173
## 107 11 60
## 108 11 193
## 109 11 282
## 110 9 126
## 111 12 17
## 112 8 43
## 113 12 226
## 114 13 69
## 115 11 206
## 116 11 78
## 117 15 37
## 118 9 21
## 119 14 204
## 120 13 249Reordene una tableta usando select(,everything()) colocando primero los conteos de flores
tib.c4<-tib.c%>%
select(Flores.r,Flores.d,everything())
tib.c4## Flores.r Flores.d Biomasa Hojas.d Plaga Estatus Fertilizacion
## 1 16 10 5.037964 144 Presente S FI
## 2 13 9 4.628383 188 Presente S FI
## 3 17 12 5.471989 4 Presente S FO
## 4 18 11 5.285074 165 Ausente S FO
## 5 15 6 3.995057 90 Presente S FI
## 6 17 9 4.299876 237 Presente S FO
## 7 15 8 4.524218 127 Presente S FI
## 8 15 15 5.107615 230 Presente S FI
## 9 18 14 6.287435 110 Ausente S FO
## 10 16 10 6.155091 11 Presente S FI
## 11 18 5 5.063458 100 Ausente S FO
## 12 16 11 3.684502 185 Presente S FI
## 13 17 8 5.971167 183 Presente S FO
## 14 17 11 4.812566 264 Presente S FO
## 15 16 11 5.926567 185 Presente S FI
## 16 14 9 5.216927 87 Presente S FI
## 17 13 7 5.249921 277 Presente S FI
## 18 17 12 4.760062 289 Presente S FO
## 19 14 13 4.156341 233 Presente S FI
## 20 18 16 6.238087 243 Ausente S FO
## 21 16 11 6.157038 11 Presente S FI
## 22 15 12 4.350222 146 Presente S FI
## 23 19 10 4.874268 98 Ausente S FO
## 24 16 13 5.206482 31 Presente S FI
## 25 14 6 4.672393 69 Presente S FI
## 26 16 11 4.985590 130 Presente S FI
## 27 16 9 5.250789 90 Presente S FO
## 28 17 7 5.188855 9 Presente S FO
## 29 14 15 5.204625 258 Presente S FI
## 30 16 11 4.630888 250 Presente S FI
## 31 16 9 4.256221 215 Presente S FI
## 32 19 8 4.728118 160 Ausente S FO
## 33 16 12 4.561819 95 Presente S FI
## 34 13 8 4.810994 4 Presente S FI
## 35 17 10 3.896227 217 Presente S FO
## 36 15 14 5.540662 214 Presente S FI
## 37 18 5 5.638556 21 Ausente S FO
## 38 16 9 4.446181 244 Presente S FI
## 39 13 14 4.772350 249 Presente S FI
## 40 15 4 4.695720 167 Presente S FI
## 41 14 10 5.885819 53 Presente PA FI
## 42 14 9 5.624380 202 Presente PA FI
## 43 17 10 4.620172 181 Ausente PA FO
## 44 13 12 5.992971 239 Presente PA FI
## 45 16 15 3.385681 150 Presente PA FI
## 46 16 9 4.985992 82 Presente PA FI
## 47 16 11 5.730735 223 Presente PA FI
## 48 15 14 3.941714 22 Presente PA FI
## 49 17 13 6.522534 99 Presente PA FO
## 50 16 11 3.435625 160 Presente PA FI
## 51 16 15 6.002951 49 Presente PA FI
## 52 15 4 5.298272 105 Presente PA FI
## 53 16 10 4.757117 68 Presente PA FI
## 54 18 15 5.211452 286 Ausente PA FO
## 55 16 8 6.161310 84 Presente PA FI
## 56 17 11 5.669488 294 Presente PA FO
## 57 16 8 5.324949 1 Presente PA FI
## 58 16 12 6.196403 216 Presente PA FO
## 59 17 13 3.348991 16 Presente PA FO
## 60 18 15 4.957070 29 Ausente PA FO
## 61 18 13 4.770618 217 Ausente PA FO
## 62 16 7 4.358058 274 Presente PA FI
## 63 17 15 6.198766 171 Presente PA FO
## 64 13 11 5.239787 106 Presente PA FI
## 65 17 10 4.416817 217 Presente PA FO
## 66 16 11 4.011833 57 Presente PA FI
## 67 16 15 5.871124 198 Presente PA FO
## 68 17 10 5.972724 274 Presente PA FO
## 69 18 8 3.366704 111 Ausente PA FO
## 70 17 8 4.940179 197 Presente PA FO
## 71 15 3 5.385580 272 Presente PA FI
## 72 12 5 6.417820 232 Presente PA FI
## 73 15 6 5.294213 89 Presente PA FI
## 74 19 11 5.051263 256 Ausente PA FO
## 75 17 9 5.294383 210 Presente PA FO
## 76 15 10 6.214193 202 Presente PA FI
## 77 17 13 5.104581 285 Presente PA FO
## 78 16 10 4.448202 169 Presente PA FI
## 79 17 11 4.782559 148 Presente PA FO
## 80 14 10 6.118359 40 Presente PA FI
## 81 14 6 3.193375 220 Presente MA FI
## 82 18 8 5.632815 174 Ausente MA FO
## 83 15 5 5.182335 202 Presente MA FI
## 84 15 11 3.932116 102 Presente MA FI
## 85 17 8 4.683983 137 Presente MA FO
## 86 18 7 5.767409 150 Ausente MA FO
## 87 14 7 5.552135 20 Presente MA FI
## 88 15 13 3.051967 40 Presente MA FI
## 89 19 11 5.358175 190 Ausente MA FO
## 90 17 6 6.261909 104 Presente MA FO
## 91 16 10 5.638013 76 Presente MA FI
## 92 16 12 5.813429 230 Presente MA FI
## 93 14 8 4.434325 299 Presente MA FI
## 94 17 12 4.433683 220 Presente MA FO
## 95 18 10 5.224577 193 Ausente MA FO
## 96 16 13 5.432381 228 Presente MA FI
## 97 13 13 5.164834 40 Presente MA FI
## 98 15 6 4.410806 275 Presente MA FI
## 99 19 9 4.762995 207 Ausente MA FO
## 100 19 6 5.390675 98 Ausente MA FO
## 101 14 8 4.313018 8 Presente MA FI
## 102 18 9 5.942508 170 Ausente MA FO
## 103 15 10 5.834788 12 Presente MA FI
## 104 16 5 6.193313 188 Presente MA FI
## 105 17 12 4.928534 172 Presente MA FO
## 106 20 5 5.010829 173 Ausente MA FO
## 107 16 11 5.592808 60 Presente MA FI
## 108 19 11 4.509131 193 Ausente MA FO
## 109 13 11 5.680120 282 Presente MA FI
## 110 16 9 4.700950 126 Presente MA FI
## 111 15 12 5.673755 17 Presente MA FI
## 112 14 8 5.985513 43 Presente MA FI
## 113 15 12 6.271658 226 Presente MA FI
## 114 13 13 4.933451 69 Presente MA FI
## 115 13 11 4.721475 206 Presente MA FI
## 116 16 11 3.868500 78 Presente MA FI
## 117 19 15 4.563824 37 Ausente MA FO
## 118 15 9 5.343503 21 Presente MA FI
## 119 16 14 4.619754 204 Presente MA FI
## 120 16 13 4.978902 249 Presente MA FIFin de la actividad