Publications by Lea Cortes
PF 8 SEMESTRAL
Fuente: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.120642 En el presente estudio se pretende averiguar la producción de gas de síntesis a partir de metano y CO2, para lo cual se El rendimiento de gas de síntesis a partir de la mejor combinación de velocidad espacial horaria del gas (GHSV), relación molar de oxígeno a metano (relación O2/C) y rela...
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PF4 SEMESTRAL
Referencia: Siegel, A. F. (2016). ANOVA. Practical Business Statistics, 469–492. doi:10.1016/b978-0-12-804250-2.00015-8 Una empresa electrónica busca contratar el proveedor con la mejor calidad de insumos, para ello evalúa de forma aleatoria muestras de la materia prima proveniente de tres proveedores en el último mes, dando puntuaciones de ...
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PF 10 SEMESTRAL
Problema 10 Artículo utilizado: https://doi.org/10.1080/23311932.2020.1782097 Chananya Chuaysrinule, Warapa Mahakarnchanakul & Thanapoom Maneeboon | Fatih Yildiz (Reviewing editor) (2020) Comparative study on the effect of temperature and water activity on Aspergillus flavus and Aspergillus carbonarius isolates growth and mycotoxin production on...
2034 sym R (7928 sym/23 pcs) 2 img 2 tbl
PF6 SEMESTRAL
Referencia: DISEÑOS EXPERIMENTALES,PARTE 2: ANOVA DE UNA VÍA, CAPÍTULO 9 https://doi.org/10.1016/B978-0-12-805309-6.00009-X Con el propósito de solucionar un método de análisis químico (húmedo), se dispone de una gran cantidad de muestra que ha sido bien molida y mezclada. Se recogieron datos adecuados para poder realizar un ANOVA sencill...
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TALLER 5
PROBLEMA 1 library(tidyverse) ## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 -- ## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4 ## v tibble 3.1.4 v dplyr 1.0.7 ## v tidyr 1.1.4 v stringr 1.4.0 ## v readr 2.0.2 v forcats 0.5.1 ## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_confli...
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Problema 8
Fuente: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.120642 Desde el comienzo del desarrollo industrial, los seres humanos han quemado combustibles fósiles como el petróleo, el gas natural y el carbón para liberar gases de efecto invernadero como el dióxido de carbono (CO2), el metano (CH4 ), el ÓXIDO nitroso (N 2O), etc. No cabe duda de que el aumen...
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TALLER 4
En el ejemplo los instructores se centran en el efecto de sus diferentes programas de educación nutricional, que son los tratamientos; no están preocupados por el efecto de una ciudad específica u otra per se, pero quieren tener en cuenta las diferencias debidas a las diferentes ciudades. Instructor: bloque fijo Town: factor aleatorio df<-read...
2003 sym R (6472 sym/20 pcs) 3 img
Parcial 1
PROBLEMA 1 A<-c(-1,+1,-1,+1,-1,+1,-1,+1) B<-c(-1,-1,+1,+1,-1,-1,+1,+1) C<-c(-1,-1,-1,-1,+1,+1,+1,+1) Viscosity<-c(51.8,51.6,51.0,42.4,50.2,46.6,52.0,50.0) df<-data.frame(A=as.factor(A),B=as.factor(B),C=as.factor(C),Viscosity) df ## A B C Viscosity ## 1 -1 -1 -1 51.8 ## 2 1 -1 -1 51.6 ## 3 -1 1 -1 51.0 ## 4 1 1 -1 ...
13095 sym R (19710 sym/165 pcs) 51 img 1 tbl
Problema 4.15
df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/leacortes/Datos-del-problem-4.15/main/Datos%20del%20problem%204.15.csv") df$Orden=factor(df$Orden) df$Oper=factor(df$Oper) df$Ensan=factor(df$Ensan) df$Y=as.numeric(df$Y) df ## Orden Oper Ensan Y ## 1 1 1 C 10 ## 2 2 1 B 7 ## 3 3 1 A 5 ## 4 4 ...
2377 sym R (2411 sym/18 pcs) 5 img
Problema4.22
##Cuadrado Grecolatino df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/leacortes/dotos-del-problema-4.22/main/datos%20%20de%20problema%204.22.csv") df$Lote=factor(df$Lote) df$Conc=factor(df$Conc) df$Trat1=factor(df$Trat1) df$Trat2=factor(df$Trat2) df$Y=as.numeric(df$Y) df ## Lote Conc Trat1 Trat2 Y ## 1 1 1 A a 26 ## 2 ...
1933 sym R (2618 sym/11 pcs) 5 img