Publications by raaaa
FSBCGA_D
#analisis de varianza desbalanceado TEMA# #factor simple completamente al azar (FSCA) #BALANCEADO #variable respuesta: porcentaje de germinación set.seed(123) porc_germ= c( rnorm(40,60,6), rnorm(40,70,7), rnorm(40,80,8)) #Factor: escarificación acido= gl(3,40,120, c("c0","c1","c2")) datos= data.frame(acido,porc_germ) head(datos)...
1243 sym R (24652 sym/70 pcs) 7 img
analisis de covarianza
R Markdown set.seed(123) data = expand.grid(x=1:10, y=1:10) data$rto = rnorm(100, 3, 0.3) data$rto = sort(data$rto) + runif(100, 0, 0.1) data$mo = rnorm(100, 2.5, 0.1) data$mo = sort(data$mo) + runif(100, 0, 0.1) library(ggplot2) ## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.2 g1 = ggplot(data)+ aes(x,y, fill=rto)+ geom_t...
1378 sym R (8705 sym/39 pcs) 10 img
Analisis de regresion lineal simple y Co-Varianza
set.seed(123) data = expand.grid(x=1:10, y=1:10) data$rto = rnorm(100, 3, 0.3) data$rto = sort(data$rto) + runif(100, 0, 0.1) data$mo = rnorm(100, 2.5, 0.1) data$mo = sort(data$mo) + runif(100, 0, 0.1) library(ggplot2) ## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.2 g1 = ggplot(data)+ aes(x,y, fill=rto)+ geom_tile() g2 ...
1365 sym R (8459 sym/37 pcs) 9 img
Diseño de experiementos CLASE Factorial Simple con arreglos completamente al azar buenos y malos
#Diseño de un Factor simple, con un arreglo completamente al azar #Se va a realizar una comparacion entre variedades de papa #Imaginación visual de las pacelas (donde deberian ubicarse) xy =expand.grid(x= seq(0,5), y = seq(0,5)) plot(xy, pch=15, cex=6, asp=1) #Un solo factor (comunmente es el genotipo) genotipo = gl(n = 6, k = 6, length = 36...
1905 sym R (26923 sym/66 pcs) 9 img
Diseño de experimentos clase
#razon de bloqueo, procedencia de la semilla #12 diferentes ubicaciones de donde viene la semilla, un solo dato Variable Respuestaa: diametro geometrico “como calcular los diametros geometricos” set.seed(123) #Respuesta diam_geom = c( rnorm(4,1.8,0.1), rnorm(4,2.0,0.12), rnorm(4,1.9,0.09) ) #Factor gen = gl(3,4,12, paste0("g_",1...
795 sym R (3882 sym/28 pcs) 3 img
DiseñoEXPP
set.seed(123) datos= data.frame( gen = gl(3,4,12, c('g1', 'g2', 'g3')), rep = gl(4,1,12, c('r1', 'r2', 'r3', 'r4')), rto = c(3.5, 3.8, 3.6, 3.5, 3.6, 3.9, 4.1, 3.8, 4.2, 3.9, 4.3, 4.3)) datos ## gen rep rto ## 1 g1 r1 3.5 ## 2 g1 r2 3.8 ## 3 g1 r3 3.6 ## 4 g1 r4 3.5 ## 5 g2 r1 3.6 ## 6 g...
66 sym 3 img
Clase dos: Prueba para comparar dos muestras pareadas
Caso2: Prueba de hipótesis para dos muestras pareadas set.seed(123) cra= rnorm(n=80, mean = 2.8, sd= 0.2) hist(cra, xlim = c(2.2, 3.4), ylim = c (0,20), col = "red" ) abline (v= mean(cra), col= "blue", lwd=3) library(readxl) ## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.2.2 BSLibro1 <- read_excel("Plantillas personalizadas de Office...
1495 sym R (970 sym/12 pcs) 3 img
Clase 2 Diseno de Experimentos
Pruebas de hipótesis problema 1 #Se desea comparar dos genotipos de papa con base al rendimiento (biomasa de tuberculos). Un ensayo utilizó 2 variedades (Criolla y Pastusa) involucrando 180 plantas de la primara variedad y 200 de la segunda. Los datos de la cosecha se presentan en los siguientes vectores. options(digits = 3) Criolla = rnorm...
1238 sym R (3869 sym/34 pcs) 3 img