Q

qchisq() {stats}
Descripción Argumentos
Devuelve el cuantil para una distribución acumulada por izquierda
  • p = vector de probabilidades

  • df = grados de libertad

  • lower.tail = lógico, si es TRUE (por defecto) la probabilidad acumulada es por menor, en caso contrario la probabilidad acumulada es por mayor

p = 0.95
df = 2
qchisq(p = p,
       df = df,
       lower.tail = TRUE)
## [1] 5.991465
qnorm() {stats}
Descripción Argumentos
Devuelve el cuantil correspondiente a un determinado valor de p
  • p = cuantil o valor de la variable cuya probabilidad acumulada se desea conocer

  • lower.tail = TRUE o FALSE. Por defecto, devuelve la probabilidad acumulada por izquierda (TRUE)

  • mean = es el valor de la media. Por defecto mean=0

  • sd = es el valor del desvío estándar. Por defecto, sd=1

media = 27210
sigma = 3000
qnorm(p=0.25, 
      mean = media,
      sd = sigma)
## [1] 25186.53
qt() {stats}
Descripción Argumentos
Devuelve el cuantil correspondiente a un determinado valor de p
  • p = cuantil o valor de la variable cuya probabilidad acumulada se desea conocer

  • df = grados de libertad

  • lower.tail = TRUE o FALSE. Por defecto, devuelve la probabilidad acumulada por izquierda (TRUE)

p = 0.05
df = 5
qt(p = p,
   df = df,
   lower.tail = T)
## [1] -2.015048
qtukey() {stats}
Descripción Argumentos
Devuelve el cuantil correspondiente a un determinado valor de p
  • p = cuantil o valor de la variable cuya probabilidad acumulada se desea conocer

  • nmeans = número de tratamientos

  • df = grados de libertad

  • lower.tail = TRUE o FALSE. Por defecto, devuelve la probabilidad acumulada por izquierda (TRUE)

qtukey(p = 0.05,
       nmeans = 3,
       df = 27,
       lower.tail = FALSE)
## [1] 3.506426
quantile() {stats}
Descripción Argumentos
Permite calcular los cuantiles de un conjunto de datos
  • x = es el vector de datos del cual se desean calcular los cuantiles

  • probs = es un vector de probabilidades que especifica los cuantiles que se desean calcular. Por ejemplo, si desea calcular el percentil 25 (el cuartil inferior), probs sería 0.25

  • type = método de cálculo. Se utiliza el tipo 2 (criterio general para cuantiles)

quantile(datos$PT, probs= 0.75, type=2)
##  75% 
## 1.27
summary(datos$PT)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.330   0.860   1.010   1.078   1.270   2.050