datos <- read.csv(file = "LA MOLINA 2014 POTATO WUE (FB) - fb.csv" , header = TRUE, sep = ",")Practica
1 Mi página web”
- Tener mi proyecto
- Conectar mi proyecto a GitHub
- Tener un archivo html llamado “index.html”
- Hacer push al reopositorio
- Crear GitHub pages
2 Análisis de datos
2.1 Importar datos
3 Modelo lineal
model <- lm(formula = lfa ~ bloque + geno + riego + riego*geno, data = datos)
anova(model)Analysis of Variance Table
Response: lfa
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
bloque 4 3435754 858939 1.5619 0.1891
geno 14 261742780 18695913 33.9962 <2e-16 ***
riego 1 788562704 788562704 1433.9025 <2e-16 ***
geno:riego 14 108153220 7725230 14.0474 <2e-16 ***
Residuals 116 63793233 549942
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
4 Boxplot (gráfica)
library(ggplot2)
ggplot(datos, aes(x = factor(geno), y = lfa , fill = factor(riego))) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Boxplot de LFA por Genotipo y Riego" ,
x = "genotipo" ,
y = "LFA" ,
fill = "riego") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))