Mi MarkDown.R en RStudio Notebook

help(ToothGrowth) # información de conjunto de datos 
with(ToothGrowth, table(supp, dose))  ; summary(ToothGrowth)

    dose
supp 0.5  1  2
  OJ  10 10 10
  VC  10 10 10
      len        supp         dose      
 Min.   : 4.20   OJ:30   Min.   :0.500  
 1st Qu.:13.07   VC:30   1st Qu.:0.500  
 Median :19.25           Median :1.000  
 Mean   :18.81           Mean   :1.167  
 3rd Qu.:25.27           3rd Qu.:2.000  
 Max.   :33.90           Max.   :2.000  

Naranja = subset(ToothGrowth, supp="OJ") 
   VitC = subset(ToothGrowth, supp="VC")
by(Naranja$len, Naranja$dose, summary)

Naranja$dose: 0.5
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  4.200   7.225   9.850  10.605  12.250  21.500 
--------------------------------------------------------- 
Naranja$dose: 1
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  13.60   16.25   19.25   19.73   23.38   27.30 
--------------------------------------------------------- 
Naranja$dose: 2
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  18.50   23.52   25.95   26.10   27.82   33.90 

by(VitC$len, VitC$dose, summary)

VitC$dose: 0.5
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  4.200   7.225   9.850  10.605  12.250  21.500 
--------------------------------------------------------- 
VitC$dose: 1
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  13.60   16.25   19.25   19.73   23.38   27.30 
--------------------------------------------------------- 
VitC$dose: 2
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  18.50   23.52   25.95   26.10   27.82   33.90 

hist(ToothGrowth$len, col=rainbow(7), freq=FALSE, main="Longitud de diente", xlab= "Dosis (mg/día)", ylab="Densidad") ; lines(density(ToothGrowth$len), col="brown", lwd=2)

boxplot(len ~ dose:supp, data = ToothGrowth,  boxwex = 0.5, col = c("orange", "yellow"),
   main = "Crecimiento de dientes en Cobayos",  xlab = "Vitamin C, dosis en mg", ylab = "Longitud de diente", sep = ":", lex.order = TRUE, ylim = c(0, 35), yaxs = "i")

boxplot(ToothGrowth$len, main="Longitud de diente", xlab= "Dosis (mg/día)", horizontal=TRUE) # Tarea: intercambiar salida ambos boxplot

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with(ToothGrowth, plot(dose, len, pch=16, col=supp, main="Crecimiento de diente en cobayos"))
with(ToothGrowth, lines(lowess(dose, len), col=2)) # Agregás líneas de ajuste local

legend(1.5, 15, c("JugoNaranja","VitaminaC"), text.col=1:2) # Verificar colores

DientesCrec = ToothGrowth; DientesCrec$Dosis = as.numeric(DientesCrec$dose)
DientesCrec$Dosis2 <- DientesCrec$Dosis * DientesCrec$Dosis 
ANVA = lm(len ~ supp+Dosis+Dosis2, data=DientesCrec); anova(ANVA)

Analysis of Variance Table

Response: len
          Df  Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
supp       1  205.35  205.35  14.017 0.0004293 ***
Dosis      1 2224.30 2224.30 151.825 < 2.2e-16 ***
Dosis2     1  202.13  202.13  13.797 0.0004714 ***
Residuals 56  820.42   14.65                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

summary(ANVA)

Call:
lm(formula = len ~ supp + Dosis + Dosis2, data = DientesCrec)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-7.085 -2.751 -0.800  2.446  9.650 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -0.6400     2.9094  -0.220 0.826690    
suppVC       -3.7000     0.9883  -3.744 0.000429 ***
Dosis        30.1550     5.5467   5.437 1.23e-06 ***
Dosis2       -7.9300     2.1349  -3.714 0.000471 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 3.828 on 56 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7623,    Adjusted R-squared:  0.7496 
F-statistic: 59.88 on 3 and 56 DF,  p-value: < 2.2e-16

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DFNaranja = subset(DientesCrec, supp=="OJ") # Extraer subconjunto por suplemento
DFVitC = subset(DientesCrec, supp=="VC")    # DF para designar data.frame
modelo1 = lm(len ~ Dosis+Dosis2, data=DFNaranja) ; a = coef(modelo1)
modelo2 = lm(len ~ Dosis+Dosis2, data=DFVitC)  ; b = coef(modelo2)
summary(modelo1) ; summary(modelo2)

Call:
lm(formula = len ~ Dosis + Dosis2, data = DFNaranja)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-8.200 -3.045  0.340  2.950  8.270 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   -1.433      3.975  -0.361  0.72120    
Dosis         34.520      7.689   4.489  0.00012 ***
Dosis2       -10.387      2.960  -3.509  0.00159 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 3.752 on 27 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6996,    Adjusted R-squared:  0.6774 
F-statistic: 31.44 on 2 and 27 DF,  p-value: 8.887e-08


Call:
lm(formula = len ~ Dosis + Dosis2, data = DFVitC)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-7.640 -2.248 -0.455  2.027  7.760 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)   -3.547      3.715  -0.955   0.3482   
Dosis         25.790      7.186   3.589   0.0013 **
Dosis2        -5.473      2.766  -1.979   0.0581 . 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 3.507 on 27 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8324,    Adjusted R-squared:   0.82 
F-statistic: 67.07 on 2 and 27 DF,  p-value: 3.357e-11

plot(0, 0, xlim=c(0, 3), ylim=c(-5, 35), type="n", xlab="Dosis (mg/dia)", ylab="Longitud del diente") ; grid(col=4)
points(DientesCrec$Dosis, DientesCrec$len, col=as.numeric(DientesCrec$supp)) 

fNaranja = function(x) a[1] + a[2]*x + a[3]*x**2
fVitC = function(x) b[1] + b[2]*x + b[3]*x**2
curve(fNaranja, add=TRUE, col=2) ; grid(col=4); curve(fVitC, add=TRUE, col=1)
title("Modelo cuadrático: Crecimiento dientes por suplemento de Vitamina C")

#Tarea: Determinar las dosis donde alcanzan su maximo cada suplemento.

La previsualización te muestra una HTML interpretada (renderizada), con copia del contenido del editor. Por lo cual, a diferencia de Knit y Preview no corre trozo alguno de R, en lugar de esto, la salida del trozo mostrada, es la última corrida por el editor. Modelos: Descriptivos, ANVA y Regresión. ``