H

head() {utils}

Descripción	Argumentos
Se utiliza para ver las primeras filas de un objeto en R, como un marco de datos, matriz o vector	x = El objeto del que se desean ver las primeras filas n = Número de filas que se desean mostrar (por defecto es 6)

head(datos,10)

##    Departamento            Variedad Brix   pH   AT   PT Caracterización
## 1       Tumbaya        Granny Smith 10.5 2.97 6.05 1.02       Acidulado
## 2       Tumbaya        Red Delicius 10.0 3.72 2.32 1.03           Dulce
## 3       Tumbaya        Red Delicius 11.0 3.70 2.18 1.30           Dulce
## 4       Tumbaya        Red Delicius  8.0 3.59 3.08 0.77           Dulce
## 5     Humahuaca             O'Henry 17.0 3.38 4.83 0.90       Acidulado
## 6     Humahuaca       Gran Delicius 10.0 3.40 6.52 1.27           Acido
## 7     Humahuaca        Red Delicius 12.0 4.71 1.06 0.95           Dulce
## 8     Humahuaca Amarilla tempranera 15.0 4.86 0.96 0.33          Amargo
## 9     Humahuaca       Gran Delicius  9.0 3.17 5.61 1.01       Acidulado
## 10    Humahuaca              Melona 16.0 4.79 2.12 1.79    Dulce-amargo

En este caso se muestran las primeras 10 filas de la Tabla 1: datos.

hist() {graphics}

Descripción	Argumentos
Se utiliza para crear histogramas a partir de un conjunto de datos numéricos.	x = datos breaks = (opcional) Este argumento especifica cómo se deben dividir los datos en contenedores (bins). Puede tomar diferentes valores: Un número entero: Indica la cantidad de contenedores en los que se dividirán los datos. Un vector numérico: Especifica los límites de los contenedores. Por ejemplo, breaks = c(0, 10, 20, 30) creará contenedores para los valores entre 0 y 10, entre 10 y 20, y entre 20 y 30. Tambien se puede usar una función para calcular los límites de los contenedores. Por ejemplo, breaks = “Sturges” utiliza el método de Sturges para determinar la cantidad de contenedores. freq = (opcional) Si se establece en TRUE, las alturas de las barras representarán la frecuencia de los valores en cada contenedor. Si se establece en FALSE, las alturas de las barras representarán la densidad de probabilidad. Se pueden incluir otros argumentos gráficos, como colores, etiquetas, títulos, etc.

Se utiliza para crear histogramas a partir de un conjunto de datos numéricos.

x = datos
breaks = (opcional) Este argumento especifica cómo se deben dividir los datos en contenedores (bins). Puede tomar diferentes valores:

Un número entero: Indica la cantidad de contenedores en los que se dividirán los datos.

Un vector numérico: Especifica los límites de los contenedores. Por ejemplo, breaks = c(0, 10, 20, 30) creará contenedores para los valores entre 0 y 10, entre 10 y 20, y entre 20 y 30. Tambien se puede usar una función para calcular los límites de los contenedores. Por ejemplo, breaks = “Sturges” utiliza el método de Sturges para determinar la cantidad de contenedores.

freq = (opcional) Si se establece en TRUE, las alturas de las barras representarán la frecuencia de los valores en cada contenedor. Si se establece en FALSE, las alturas de las barras representarán la densidad de probabilidad.
Se pueden incluir otros argumentos gráficos, como colores, etiquetas, títulos, etc.

hist(datos$pH,
     breaks = seq(2.5,5.5,0.6),
     main = "Histograma",
     col = "lightblue")

histogram() {lattice}

¡Atención!
Instalar el paquete lattice para hacer uso de la función histogram. 

Para ello utilizar el siguiente código:

install.packages("lattice")

Descripción	Argumentos
Realiza histogramas usando valores de fr_i	x = datos breaks = (opcional) Este argumento especifica cómo se deben dividir los datos en contenedores (bins)

library(lattice)
histogram(datos$pH,
          breaks = seq(2.5,5.5,0.6))

HSD.test() {agricolae}

¡Atención!
Instalar el paquete agricolae para hacer uso de la función HSD.test. 

Para ello utilizar el siguiente código:

install.packages("agricolae")

Descripción	Argumentos
Realiza la prueba de Tukey	y = modelo (aov o lm) trt = tratamiento del modelo alpha = nivel de significancia group = TRUE o FALSE console = TRUE (sí se quiere ver la salida en la consola) o FALSE

#El modelo corresponde al planteado en la función duncan.test()
library(agricolae)
tukey = HSD.test(
  y = modelo.d,
  trt = "Tratamiento",
  alpha = 0.05,
  group = TRUE,
  console = TRUE)

## 
## Study: modelo.d ~ "Tratamiento"
## 
## HSD Test for Duración 
## 
## Mean Square Error:  0.08227 
## 
## Tratamiento,  means
## 
##               Duración       std  r         se  Min  Max    Q25   Q50    Q75
## defilippii       0.916 0.2859371 10 0.09070281 0.56 1.45 0.7525 0.825 0.9750
## loyca            1.323 0.3469246 10 0.09070281 0.86 1.86 1.0350 1.370 1.4450
## superciliaris    1.194 0.2114080 10 0.09070281 0.82 1.46 1.0600 1.210 1.3725
## 
## Alpha: 0.05 ; DF Error: 27 
## Critical Value of Studentized Range: 3.506426 
## 
## Minimun Significant Difference: 0.3180427 
## 
## Treatments with the same letter are not significantly different.
## 
##               Duración groups
## loyca            1.323      a
## superciliaris    1.194     ab
## defilippii       0.916      b