Publications by Geraldine Barbosa
MODELO LINEAL MIXTO
MODELOS LINEALES MIXTOS library(tidyverse) ## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.2.3 ## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.3 ## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.2.3 ## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.2.3 ## Warning: package 'readr' was built under R version 4.2.3 ...
2530 sym R (8691 sym/49 pcs) 7 img
Diseño en medidas repetidas
DISEÑO EN MEDIDAS REPETIDAS: Puede tener 1, 2 o 3 vías FACTOR: Intrasujetos: Tiempo Entre sujetos: - FSCA FSBA FCCA FCBA \[H_0 = \mu_{t1} = \mu_{t2} = \mu_{t3} \] library(datarium) ## Warning: package 'datarium' was built under R version 4.2.3 data("selfesteem", package = "datarium") datos = selfesteem head(datos, 3) ## id t1 t...
2693 sym R (6304 sym/48 pcs) 4 img
ANALISIS DE VARIANZA DESBALANCEADO
ANALISIS DE VARIANZA DESBALANCEADO ###MODELO DISEÑO DESBALANCEADO \[H_0 = \mu_{C0} = \mu_{C1} = \mu_{C2} \] set.seed(123) porc_germ = c( rnorm(40, 60, 6), rnorm(40, 70, 7), rnorm(40, 80, 8)) acido = gl(3, 40, 120, c('C0', 'C1', 'C2')) datos = data.frame(acido, porc_germ) head(datos) ## acido porc_germ ## 1 C0 56.63715 ## 2...
1328 sym R (14807 sym/43 pcs) 1 img
Diseño en parcelas divididas
PARA EL PARCIAL 2: FACTORIAL COMPLETO EN ARREGLO COMPLETAMENTE AL AZAR FACTORIAL COMPLETO EN BLOQUES FACTORIAL COMPLETO EN PARCELAS DIVIDIDAS (Hoy) FACTORIAL INCOMPLETO AL AZAR (Prox. Martes) TRABAJO parcial: Factorial incompleto en bloques y con coovariables. Investigar: strip plot desing TRABAJO FINAL QUIZ: quiz De medidas repetidas, diseño...
1615 sym R (2812 sym/24 pcs) 6 img
Taller parcial
library(readxl) ## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.2.3 library(outliers) datos = read_xlsx("C://Users//Grald//OneDrive//Documentos//DISEÑO EXPERIMENTOS//TALLER PARCIAL.xlsx", sheet = 1) View(datos) as.factor(datos$presion) ## [1] p_0,05 p_0,05 p_0,05 p_0,1 p_0,1 p_0,1 p_0,2 p_0,2 p_0,2 p_0,25 ## [11] p_0,25 p_0,25 ...
350 sym R (1908 sym/16 pcs) 1 img
FCBCA + COVARIABLE clase 12 may
#* FACTORIAL COMPLETO #* BLOQUES COMPLETOS Y AL AZAR #* FCBCA + COVARIABLE (ANOVA Y ANCOVA) Variable respuesta = Conductancia Estomatica (ce) set.seed(123) # Variable respuesta ce= c( rnorm(n=15, mean = 100, sd = 10), rnorm(n= 15, mean = 120, sd = 12)) # Factor 1: Hora de evaluación hora = gl(2, 15, 30, labels = c(6, 12)) # Facto...
1150 sym R (4148 sym/31 pcs) 10 img
Cuadrado latino CLASE GRABADA
Diseño desbalanceado FS-BG-CA modelo \[y_{ijk} = \mu + \tau_i + \beta_{j} + tau\beta_{ij} + \epsilon_{ijk}\] \(i=1,2, \dots,a:\text{num tratamientos}\) \(a\) numero de niveles del factor \(j=1,2,\dots,\text{num tratamientos}\) \(b\) numero de bloques \(k=1,2, \dots,r_i\) \(r_i\) repeticion de cada tratamiento set.seed(123) aceite = c( rnorm...
615 sym R (3718 sym/17 pcs) 2 img
09 mayo clase
Diseño factorial completo en arreglo completamente al azar #Cultivo de tomate #Factor1 aporque <- gl(2, 60, 120, c("Con_A", "Sin_A")) #Factor2 variedad <- gl(3, 20, 120, c('v1', 'v2', 'v3')) #rta peso_fresco <- rnorm(n= 120, mean = 3, sd = 0.3) df = data.frame(aporque, variedad, peso_fresco) df$peso_fresco[1] = 3.5 df$peso_fresco[81]...
1493 sym R (2972 sym/25 pcs) 4 img
02 mayo
mapear rendimiento mapear materia organica Diagrama de puntos(mas materia organica = mas rendimiento) Construir un modelo estadistico parece que hay una relacion entre el rendimiento y la mo no es un modelo en linea recta ya que el rendimieno no depende solo de la materia organica pór eso hay dispersion set.seed(123) data = expand.grid(x=1:1...
1726 sym R (8611 sym/35 pcs) 9 img
CLASE DISEÑO 28 ABR cuadrado latino
Diseño cuadrado Latino Factorial Simple en blosques al azar (FSBA) Un solo factor Dos razones de bloqueo lote <- c( rep("L1",1), rep("L2",1), rep("L3",1), rep("L4",1), rep("L5",1)) genotipo <- c(rep("gA",5), rep("gB",5), rep("gC",5), rep("gD",5), rep("gE",5)) p...
880 sym R (2585 sym/20 pcs) 5 img