T

t.test() {}

Descripción Argumentos

Realiza pruebas t de una y dos muestras en vectores de datos

Descripción	Argumentos
Realiza pruebas t de una y dos muestras en vectores de datos	x = un vector numérico de valores de datos y = un vector numérico opcional de valores de datos alternative = una cadena de caracteres que especifica la hipótesis alternativa. `"two.sided"` (por defecto), prueba bilateral, `"greater"` (prueba unilateral por derecha) o `"less"` (prueba unilateral por izquierda). Puede especificar sólo la letra inicial mu = un número que indica el valor verdadero de la media (o la diferencia de medias si está realizando una prueba de dos muestras) var.equal = una variable lógica que indica si se deben tratar las dos varianzas como iguales. Si es `TRUE`, se utiliza la varianza combinada para estimar la varianza; en caso contrario, se utiliza la aproximación de Welch (o Satterthwaite) a los grados de libertad

x = un vector numérico de valores de datos
y = un vector numérico opcional de valores de datos
alternative = una cadena de caracteres que especifica la hipótesis alternativa. "two.sided" (por defecto), prueba bilateral, "greater" (prueba unilateral por derecha) o "less" (prueba unilateral por izquierda). Puede especificar sólo la letra inicial
mu = un número que indica el valor verdadero de la media (o la diferencia de medias si está realizando una prueba de dos muestras)
var.equal = una variable lógica que indica si se deben tratar las dos varianzas como iguales. Si es TRUE, se utiliza la varianza combinada para estimar la varianza; en caso contrario, se utiliza la aproximación de Welch (o Satterthwaite) a los grados de libertad

Inferencia de la comparación de dos medias a partir de grupos no apareados con varianzas homogéneas, cuando se desconoce 𝜎.

# Datos
A = c(0.05, 0.04, 0.06, 0.06, 0.04, 0.05, 0.05, 0.04) 
B = c(0.05, 0.05, 0.05, 0.06, 0.04, 0.06, 0.04, 0.06)
# Prueba bilateral de homogeneidad de varianzas 
var.test(A,B)

## 
##  F test to compare two variances
## 
## data:  A and B
## F = 1, num df = 7, denom df = 7, p-value = 1
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.2002038 4.9949092
## sample estimates:
## ratio of variances 
##                  1

# Varianzas homogéneas
t.test(x = A,
       y = B,
       alternative = "two.sided",
       var.equal = TRUE)

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  A and B
## t = -0.59914, df = 14, p-value = 0.5586
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.011449369  0.006449369
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##   0.04875   0.05125

Inferencia de 𝜇 basada en una muestra, cuando se desconoce 𝜎.

# Datos
N = c(0.50, 0.48, 0.39, 0.41, 0.43, 0.49, 0.54, 0.48, 0.52, 0.51,0.49, 0.47, 0.44, 0.45, 0.40, 0.38, 0.50, 0.51, 0.52, 0.45) 
# Parámetro mu 
mu = 0.5 
# t.test 
t.test(x = N,
       mu = mu,
       alternative="two.sided")

## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  N
## t = -3.0395, df = 19, p-value = 0.006745
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.4459643 0.4900357
## sample estimates:
## mean of x 
##     0.468

table() {base}

Descripción
Devuelve una matriz con el recuento de elementos en cada categoría o factor. Como argumento, se utiliza el nombre del objeto

insectos = c(0,4,6,8,1,2,2,2,3,4,6,1,1,1,1)
a = table(insectos)
a

## insectos
## 0 1 2 3 4 6 8 
## 1 5 3 1 2 2 1

#La primera fila indica el nombre del objeto
#La segunda fila indica los valores que asume el objeto
#La tercera fila indica las frecuencias absolutas
class(a)

## [1] "table"

tail() {utils}

Descripción	Argumentos
Permite leer las últimas n filas de un conjunto de datos	Se indica entre paréntesis () el objeto R

tail(datos)

##    Departamento            Variedad Brix   pH   AT   PT  Caracterización
## 12    Humahuaca          Cara sucia 12.0 3.42 7.53 1.41     Acido-amargo
## 13    Humahuaca              Rojita  9.0 3.28 6.28 0.83            Acido
## 14    Humahuaca  Amarilla deliciosa 12.0 3.49 6.52 0.98            Acido
## 15    Humahuaca  Desconocida roja I 14.5 3.74 2.99 0.64            Dulce
## 16    Humahuaca Desconocida roja II 12.0 4.73 0.87 1.18            Dulce
## 17    Humahuaca      Criolla chata  16.0 3.95 4.71 2.05 Amargo-acidulado

Por defecto muestra los últimos 6 registros del set datos.

tapply() {base}

Descripción Argumentos

Aplica una función a una variable numérica teniendo en cuenta un criterio

Descripción	Argumentos
Aplica una función a una variable numérica teniendo en cuenta un criterio	`(variable_numérica,` `variable_criterio,` `función)`

(variable_numérica,

variable_criterio,

función)

names(datos)

## [1] "Departamento"    "Variedad"        "Brix"            "pH"             
## [5] "AT"              "PT"              "Caracterización"

tapply(datos$Brix, datos$Departamento, mean)

## Humahuaca   Tumbaya 
##  12.65385   9.87500

text() {graphics}

Descripción	Argumentos
Permite añadir texto a un gráfico existente	x = coordenadas x en las que se desea colocar el texto y = coordenadas y en las que se desea colocar el texto labels = indicar el texto a añadir col = indicar el color del texto

x = c(1:6)
y = c(x^2)
plot(x, y, type = "p")
text(x = 3,
     y = 15,
     labels = "Punto",
     col = "purple")

theme() {ggplot2}

¡Atención!
Instalar el paquete ggplot2 para hacer uso de la función theme. 

Para ello utilizar el siguiente código:

install.packages("ggplot2")

Descripción	Argumentos
Modifica los componentes de un tema	legend.position = posición por defecto de las leyendas (`"none"`, `"left"`, `"right"`, `"bottom"`, `"top"`, `"insidide"`)

Ejemplo práctico disponible en letra G, función ggboxplot() {ggpubr}

title() {graphics}

Descripción	Argumentos
Permite añadir etiquetas a un gráfico	cex.main = tamaño del título main = nombre del título xlab = nombre del eje x ylab = nombre del eje y

# Construcción del gráfico
# Gráfico para el modelo planteado en bar.group()
library(agricolae)
bar.group(x = Tukey.A$groups,
          horiz = FALSE,
          decreasing = TRUE,
          ylim=c(0,15),
          border="#710F99",
          col = "#E9B2FF",
          las = 1)
title(cex.main = 2,
      main = "Título",
      xlab = "Eje x",
      ylab = "Eje y")

transform() {base}

Descripción	Argumentos
Permite agregar nuevas columnas calculadas a un marco de datos basadas en columnas existentes	Indicar el set de datos a utilizar

transform(datos, ph.2 = pH*2) #Nueva columna llamada ph.2

##    Departamento            Variedad Brix   pH   AT   PT  Caracterización ph.2
## 1       Tumbaya        Granny Smith 10.5 2.97 6.05 1.02        Acidulado 5.94
## 2       Tumbaya        Red Delicius 10.0 3.72 2.32 1.03            Dulce 7.44
## 3       Tumbaya        Red Delicius 11.0 3.70 2.18 1.30            Dulce 7.40
## 4       Tumbaya        Red Delicius  8.0 3.59 3.08 0.77            Dulce 7.18
## 5     Humahuaca             O'Henry 17.0 3.38 4.83 0.90        Acidulado 6.76
## 6     Humahuaca       Gran Delicius 10.0 3.40 6.52 1.27            Acido 6.80
## 7     Humahuaca        Red Delicius 12.0 4.71 1.06 0.95            Dulce 9.42
## 8     Humahuaca Amarilla tempranera 15.0 4.86 0.96 0.33           Amargo 9.72
## 9     Humahuaca       Gran Delicius  9.0 3.17 5.61 1.01        Acidulado 6.34
## 10    Humahuaca              Melona 16.0 4.79 2.12 1.79     Dulce-amargo 9.58
## 11    Humahuaca     Verde deliciosa 10.0 3.94 3.31 0.86            Dulce 7.88
## 12    Humahuaca          Cara sucia 12.0 3.42 7.53 1.41     Acido-amargo 6.84
## 13    Humahuaca              Rojita  9.0 3.28 6.28 0.83            Acido 6.56
## 14    Humahuaca  Amarilla deliciosa 12.0 3.49 6.52 0.98            Acido 6.98
## 15    Humahuaca  Desconocida roja I 14.5 3.74 2.99 0.64            Dulce 7.48
## 16    Humahuaca Desconocida roja II 12.0 4.73 0.87 1.18            Dulce 9.46
## 17    Humahuaca      Criolla chata  16.0 3.95 4.71 2.05 Amargo-acidulado 7.90