CC BY-NC-ND 3.0
Reproducir las siguientes secuencias:
-3:-11
## [1] -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9 -10 -11
seq(from = -3, to = 11, by = 2)
## [1] -3 -1 1 3 5 7 9 11
seq(from = 3, to = 4, by = 0.2)
## [1] 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0
seq(from = 20, to = 6, by = -2)
## [1] 20 18 16 14 12 10 8 6
letters[seq(from = 1, to = 26, by = 5)]
## [1] "a" "f" "k" "p" "u" "z"
letters[rep(seq(from = 1, to = 26, by = 5), each = 2)]
## [1] "a" "a" "f" "f" "k" "k" "p" "p" "u" "u" "z" "z"
round(seq(from = 0, to = 4, length.out = 7), digits = 2)
## [1] 0.00 0.67 1.33 2.00 2.67 3.33 4.00
paste(1:10, 10:1, letters[rev(1:10)], sep = "_")
## [1] "1_10_j" "2_9_i" "3_8_h" "4_7_g" "5_6_f" "6_5_e" "7_4_d"
## [8] "8_3_c" "9_2_b" "10_1_a"
misNum
misNum
misNum <- rnorm(100000, mean = 0, sd = 1)
¿Cuales son los 14 numeros mas grandes?
head(sort(misNum, decreasing = TRUE), n = 14)
## [1] 4.153580 4.037886 3.999662 3.953518 3.952292 3.897365 3.882302
## [8] 3.849337 3.847753 3.797563 3.760647 3.719963 3.703218 3.663754
¿Cuales son los 8 numeros mas pequeños?
head(sort(misNum), n = 8)
## [1] -4.159130 -4.083559 -4.040720 -3.817620 -3.712904 -3.700402 -3.681966
## [8] -3.626668
¿Cuantos numeros son mas grandes que 2?
length(misNum[misNum > 2])
## [1] 2272
¿Cuantos numeros son mas grandes que 2 o mas pequeños que -2?
length(misNum[misNum > 2 | misNum < -2])
## [1] 4537
¿Cual es el promedio?
mean(misNum)
## [1] 0.0004745365
¿Cual es la mediana?
median(misNum)
## [1] -0.001009594
misNum <- rnorm(100000, mean = 0, sd = 1)
table()
)?¿Cuantos numeros hay entre [2 y 3[?
length(misNum[misNum >= 2 & misNum < 3])
## [1] 2138
¿Cuantos numeros hay entre cada entero de misNum (entre -5 y -4, entre -4 y -3, entre -3 y -2, … entre 4 y 5 ; usar table()
)?
table(floor(misNum))
##
## -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
## 3 130 2132 13677 34095 33963 13728 2138 132 2
¿Cual es el interval de confidencia a 90%?
quantile(misNum, probs = c(0.05, 0.95))
## 5% 95%
## -1.652974 1.649952
¿Cual es el interval de confidencia a 90% teorico bajo una ley Normal(0, 1)?
qnorm(
p = c(0.05, 0.95),
mean = 0, sd = 1
)
## [1] -1.644854 1.644854
misNum <- rnorm(100000, mean = 0, sd = 1)
misLetras
(usar sample()
) y un data.frame
con misNum
y misLetras
como columnas (miDf
).misNum
para cada letra.Crear un nuevo vector con 100 000 letras llamado misLetras
(usar sample()
) y un data.frame
con misNum
y misLetras
como columnas (miDf
).
misLetras <- sample(letters, size = 100000, replace = TRUE)
miDf <- data.frame(misNum, misLetras)
Calcular el promedio de misNum
para cada letra.
aggregate(miDf$misNum, by = list(miDf$misLetras), FUN = mean)
## Group.1 x
## 1 a -0.0006196318
## 2 b 0.0165829417
## 3 c -0.0016463002
## 4 d -0.0121480316
## 5 e -0.0181509253
## 6 f -0.0058898935
## 7 g 0.0078599881
## 8 h -0.0169477220
## 9 i 0.0249675919
## 10 j 0.0012699134
## 11 k -0.0142482902
## 12 l -0.0278980688
## 13 m -0.0043007300
## 14 n -0.0006909142
## 15 o -0.0105502038
## 16 p 0.0197139563
## 17 q 0.0261745174
## 18 r -0.0079005367
## 19 s 0.0162613234
## 20 t -0.0001199887
## 21 u 0.0104254292
## 22 v 0.0047413220
## 23 w -0.0021884209
## 24 x -0.0051837733
## 25 y 0.0028186698
## 26 z 0.0099058666
¿Cuantos numeros hay para cada letra?
aggregate(miDf$misNum, by = list(miDf$misLetras), FUN = length)
## Group.1 x
## 1 a 3750
## 2 b 3799
## 3 c 3840
## 4 d 3839
## 5 e 3929
## 6 f 3937
## 7 g 3830
## 8 h 3801
## 9 i 3768
## 10 j 3849
## 11 k 3870
## 12 l 3703
## 13 m 3815
## 14 n 3957
## 15 o 3731
## 16 p 3827
## 17 q 3875
## 18 r 3986
## 19 s 3860
## 20 t 3878
## 21 u 3830
## 22 v 3783
## 23 w 3779
## 24 x 3910
## 25 y 3989
## 26 z 3865
¿Cual es el rango de numeros para cada letra?
aggregate(miDf$misNum, by = list(miDf$misLetras), FUN = range)
## Group.1 x.1 x.2
## 1 a -3.476953 4.153580
## 2 b -3.480537 3.849337
## 3 c -3.604046 3.228835
## 4 d -3.489230 3.953518
## 5 e -3.517409 3.703218
## 6 f -3.817620 3.847753
## 7 g -3.712904 3.952292
## 8 h -3.681966 3.760647
## 9 i -3.464733 4.037886
## 10 j -3.317213 3.193645
## 11 k -3.362273 3.897365
## 12 l -4.083559 3.630781
## 13 m -3.480988 3.631225
## 14 n -3.155007 3.240256
## 15 o -3.626668 3.412308
## 16 p -3.133583 3.485895
## 17 q -3.525576 3.512402
## 18 r -4.040720 3.616589
## 19 s -3.452866 3.646595
## 20 t -3.213081 3.388417
## 21 u -3.450852 3.513715
## 22 v -4.159130 3.408873
## 23 w -3.700402 3.351932
## 24 x -3.537288 3.309570
## 25 y -3.540166 3.797563
## 26 z -3.450919 3.663754
Cargar el paquete devRate
con:
library("devRate")
Si no fue instalado, usar:
install.packages("devRate")
library("devRate")
Cargar la base de datos de la respuesta de los insectos a la temperatura. Aqui tenemos los parametros de una regresion lineal de la tasa de desarrollo en funcion de la temperatura para varios artropodos (insectos y unos otros).
rT ~ aa + bb * T
bdd <- campbell_74$startVal
str(bdd)
## 'data.frame': 1785 obs. of 9 variables:
## $ ordersp : Factor w/ 15 levels "Acari","Blattodea",..: 9 9 9 9 3 3 9 9 9 9 ...
## $ familysp: Factor w/ 121 levels "Acaridae","Acrididae",..: 116 116 116 116 105 105 86 86 86 116 ...
## $ genussp : Factor w/ 463 levels "Abgrallaspis",..: 140 140 140 140 151 151 149 149 149 264 ...
## $ species : Factor w/ 681 levels "abdominalis",..: 470 470 470 470 471 471 400 400 400 66 ...
## $ genSp : Factor w/ 744 levels "Abgrallaspis cyanophylli",..: 240 240 240 240 257 257 254 254 254 427 ...
## $ stage : Factor w/ 22 levels "all","eggs","eggs+larva",..: 2 13 19 1 9 10 1 17 19 2 ...
## $ param.aa: num -0.1339 -0.0301 -0.0459 -0.0165 -0.1095 ...
## $ param.bb: num 0.013 0.0033 0.0044 0.0017 0.01 ...
## $ ref : Factor w/ 34 levels "Aghdam et al. 2009",..: 1 1 1 1 3 3 4 4 4 5 ...
¿Cuantas especies hay en la base?
length(unique(bdd$genSp))
## [1] 744
¿Cuantas especies estan en el Orden Lepidoptera?
length(unique(bdd$genSp[bdd$ordersp == "Lepidoptera"]))
## [1] 141
¿Cuantas entradas hay en la base para cada Orden?
table(bdd$ordersp)
##
## Acari Blattodea Coleoptera Dermaptera Diptera
## 67 8 265 1 198
## Hemiptera Homoptera Hymenoptera Lepidoptera Mesostigmata
## 119 229 389 414 6
## Neuroptera Orthoptera Psocoptera Siphonaptera Thysanoptera
## 27 6 5 10 41
¿Cuantas especies unicas hay para cada Orden?
bddGenSpp <- data.frame(ordersp = bdd$ordersp, genSp = bdd$genSp)
table(unique(bddGenSpp)$ordersp)
##
## Acari Blattodea Coleoptera Dermaptera Diptera
## 30 1 129 1 90
## Hemiptera Homoptera Hymenoptera Lepidoptera Mesostigmata
## 66 84 160 141 5
## Neuroptera Orthoptera Psocoptera Siphonaptera Thysanoptera
## 16 4 2 3 16
¿Cual es el valor promedio de la temperatura base “-aa/bb” ?
mean(-bdd$param.aa / bdd$param.bb)
## [1] 9.918518
¿Cual es el valor promedio, mediano, min, max, y quartiles de la temperatura base “-aa/bb”?
summary(-bdd$param.aa / bdd$param.bb)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## -23.180 7.400 10.100 9.919 12.200 64.625
¿Cual es el valor promedio de la temperatura base “-aa/bb” para el Orden Lepidoptera?
mean(-bdd$param.aa[bdd$ordersp == "Lepidoptera"] /
bdd$param.bb[bdd$ordersp == "Lepidoptera"])
## [1] 9.895942
¿Cual es el valor promedio de la temperatura base “-aa/bb” para todos los Ordenes?
aggregate((-bdd$param.aa / bdd$param.bb), by = list(bdd$ordersp), FUN = mean)
## Group.1 x
## 1 Acari 10.352687
## 2 Blattodea 12.150004
## 3 Coleoptera 12.907985
## 4 Dermaptera 16.900002
## 5 Diptera 8.985736
## 6 Hemiptera 11.045105
## 7 Homoptera 6.703930
## 8 Hymenoptera 9.888240
## 9 Lepidoptera 9.895942
## 10 Mesostigmata 10.071667
## 11 Neuroptera 9.910741
## 12 Orthoptera 18.550000
## 13 Psocoptera 11.533999
## 14 Siphonaptera 12.410000
## 15 Thysanoptera 6.900732