Publications by Manuela Miranda
Problema 1. Taller 5
ID<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9) T1<-c(16,12,12,15,18,13,18,15,20) T2<-c(8,9,10,13,12,13,16,9,9) T3<-c(8,9,10,7,12,8,10,6,11) T4<-c(12,10,8,11,12,10,13,6,8) df<-data.frame(ID=ID,T1=T1,T2=T2,T3=T3,T4=T4) df Hipótesis Ho= μ1=μ2=μ3=μ4 Las medias son iguales HA= μ1≠μn Alguna de las medias es diferente df <- df %>% gather(key="time",value="sco...
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Problema 6
Hipótesis (H 0 ): µ 1 = µ 2 = µ 3 (las medias de la población son todas iguales) (Ha): al menos una media poblacional es diferente del resto df <- data.frame(patient=rep(1:5, each=4), drug=rep(1:4, times=5), response=c(30, 28, 16, 34, 14, 18, 10, 22, ...
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Problema 4 Taller 5
Hipótesis (H 0 ): µ 1 = µ 2 = µ 3= µ 4(las medias de la población son todas iguales) (Ha): al menos una media poblacional es diferente del resto 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...
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Problema10.Semestral
library(kableExtra) library(rsm) table1<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/yvschemistry06/Experimental-Design/main/tabla%201.csv") names(table1)=c("Factores","Simbolo","-1.414","-1","0","+1","+1.414") kable(table1,"simple",caption = "Tabla 1. Factores y sus niveles codificados") Tabla 1. Factores y sus niveles codificados Factores ...
1398 sym R (11232 sym/30 pcs) 2 img 2 tbl