Publications by Wilder Clavijo
Clase Diseno 02/06
13/16 de Junio - Evaluacion del diseño del dia de hoy. Repeated Measures ANOVA in R. (Fuente de Datos). https://www.datanovia.com/en/lessons/repeated-measures-anova-in-r/ Diseño en medidas repetidas (One Way). One Way / Two Way / Three Way. Se caracterizan por involucrar el tiempo, para evaluar estados, cambios y evolucion a nivel agronomico...
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Explicación - Clase Diseño 27/05
Primera Parte Para el desarrollo de este diseño experimental, se tomo como base una situacion con homogeneidad de datos en un experimento de germinacion y uso en diferentes dosis de un acido. 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(ac...
3989 sym R (9337 sym/40 pcs)
Clase Diseno 26/05
Subir el documento a Rpubs Explicado. (Domingo). Quiz sobre el modelo desbalanceado con bloques y covariables. (2:00 PM - 2:30 PM) Como se corre el analisis de varianza con datos reportados como “NA” sin borrar la fila (Sigue siendo desbalanceado). Analisis de Varianza Desbalanceado. set.seed(123) porc_germ = c( rnorm(40,60,6), rnorm...
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Clase Diseno 19/05
Parcial 2: ## Factorial Simple al Azar. ## Factorial Completo en Arreglo Completamente al Azar. ## Factorial Completo en Bloques. ______________________________________________________ ## Factorial Completo en Parcelas Divididas. ## Factorial Incompleto al Azar. Trabajo Final (INVESTIGAR). ## Factorial Incompleto en Bloques con Covariables ## S...
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Parcial 1
Punto 1 library(readxl) ## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.2.2 Parcial_1 <- read_excel("C:/Users/fcecursos/Downloads/Parcial 1.xlsx") View(Parcial_1) datos = Parcial_1 trt = datos$Tratamiento sul = datos$Suelo pend = datos$Pendiente da = datos$Area library(lattice) library(ggplot2) ## Warning: package 'ggplot2' was buil...
35 sym R (1358 sym/19 pcs) 5 img
Clase Diseño - 02/05
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) g1 = ggplot(data)+ aes(x,y, fill=rto)+ geom_tile() g2 = ggplot(data)+ aes(x,y, fill=mo)+ geom_tile() gridExt...
2191 sym R (8547 sym/34 pcs) 9 img
Clase Diseno 04 21
title: “Clase Diseno” author: “Wilder Clavijo” date: “2023-04-21” output: html_document 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_', 1:3)) #Bloqueo Procedencia = gl(4, 1, 12, paste0('l_', 1:4)) data = data.frame(gen, Pr...
1099 sym R (3042 sym/21 pcs) 3 img
Clase Diseno (10/03/23)
library(collapsibleTree) ## Warning: package 'collapsibleTree' was built under R version 4.2.2 set.seed(123) datos = data.frame( resp = runif (12,2.5,3.5), dosis = gl(3,4,12,c('d1','d2','d3'))) collapsibleTreeSummary(datos, c('dosis','resp'), collapsed = FALSE ) set.seed(123) datos = data.frame( resp = runif (12,2.5,3.5), fertiliz...
9 sym R (539 sym/4 pcs)
Clase Diseno de Experimentos (10/02/2023)
Pruebas de hipotesis Problema 1: Se desea comparar 2 genotipos de papa con base al rendimiento (biomasa de tuberculos). Un ensayo utilizo 2 variedades (criolla y pastusa) involucrando 180 plantas de la primera variedad y 200 de la segunda. Los datos de rendimiento en la cosecha se presentan en los siguientes vectores. options(digits = 2) Crio...
1320 sym R (1610 sym/30 pcs) 2 img