Tarea-1_Grupo-A.R

setwd("~/Downloads")
grav<-read.table("grava.csv", header=T, sep=",")
attach(grav)
fit1<-lm(porcentaje~conc)
summary(fit1)

## 
## Call:
## lm(formula = porcentaje ~ conc)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -3.540 -1.179  0.048  1.572  2.840 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    2.515      1.522   1.652     0.15    
## conc         -30.135      2.568 -11.735 2.31e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.448 on 6 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9583, Adjusted R-squared:  0.9513 
## F-statistic: 137.7 on 1 and 6 DF,  p-value: 2.31e-05

# La ecuación que describe la función es: % cambio en peso = (-30.135*Concentración de sacarosa) + (2.515)
layout(matrix(1:4,2,2))
plot(fit1)

shapiro.test(fit1$residuals)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  fit1$residuals
## W = 0.95187, p-value = 0.7301

## Hallando concentraciones de una solución hipertónica, isotónica e hipotónica
# Se usa la base de datos (grav) y se identifican los cambios de peso en los cuales los tuberculos de papa:
# tienen menor peso que el inicial (solución hipertónica), el peso no cambia (isotónica), o el peso es mayor que el inicial (hipotónica)
grav

##   conc rep peso.inicial peso.final porcentaje
## 1  0.0   1         9.01       9.17   1.775805
## 2  0.1   1         8.97       9.18   2.341137
## 3  0.3   1         8.74       8.28  -5.263158
## 4  0.4   1         8.82       7.91 -10.317460
## 5  0.5   1         9.01       7.56 -16.093230
## 6  0.7   1         8.54       6.75 -20.960187
## 7  0.9   1         8.73       6.80 -22.107675
## 8  1.0   1         8.96       6.56 -26.785714

# Se elige la perdida de peso más negativa -26.79%, el no cambio de peso (0), y el mayor aumento de peso (2.34%)
# Los valores de peso se reemplazan en la ecuación hallada despejando la concentración de sacarosa
# Concentración de sacarosa = (% cambio en peso-2.515)/(-30.135)
# Aquí una solución automática usando R
sol<-c(-26.79,0,2.34)
X <- matrix(0, nrow = length(sol), ncol = 1)
for (i in 1:1) {
  Y <- (sol)
    X [,i] <- (((Y-2.515)/-30.135))
}
X

##             [,1]
## [1,] 0.972457276
## [2,] 0.083457773
## [3,] 0.005807201

# Los valores hallados de concentración para cada tipo de solución se reeplazan en la ecuación de Van't Hoff para hallar el potencial osmótico
# Ψs = -i RCT = -1*0.083*X*298
# Aquí una solución automática usando R
Ψs <- matrix(0, nrow = length(X), ncol = 1)
for (i in 1:1) {
  X <- (X)
  Ψs [,i] <- (-1*0.083*X*298)
}
Ψs

##             [,1]
## [1,] -24.0527583
## [2,]  -2.0642446
## [3,]  -0.1436353

# Los resultados estan en bares, las unidades más usadas son Mpa, se convierten, 1bar = 0.1 Mpa
Ψs <- Ψs/10
Ψs

##             [,1]
## [1,] -2.40527583
## [2,] -0.20642446
## [3,] -0.01436353