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Schluter, D. 1988. The evolution of finch communities on islands and continents: Kenya vs. Galapagos. Ecological Monographs 58: 229-249 En un proyecto.

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1 Schluter, D. 1988. The evolution of finch communities on islands and continents: Kenya vs. Galapagos. Ecological Monographs 58: 229-249 En un proyecto de investigación, se tienen datos respecto a una muestra de pinzones, y se desea conocer si el tamaño del pico es una característica particular en cada una de las 3 subespecies que se encuentran en la muestra: Crimson-rumped waxbill (CRU.WAXB), Cutthroat finch (CUTTHROA), y White-browed sparrow weaver (WB.SPARW). Para verificar esto, se determina plantear un modelo de diseño de experimentos que nos permita verificar si la subespecie es un factor de influencia en el tamaño del pico de los pinzones. Modelo: Unifactorial de efectos fijos completamente al azar Variable Independiente: Subespecie del pinzón Variable Respuesta: Longitud del pico Repeticiones: 15 Unidad experimental: Pinzón de_pinzones.rlibrary(abd)

2 Analysis of Variance Table Response: beak.length Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) species 2 100.528 50.264 303.2 < 2.2e-16 *** Residuals 42 6.963 0.166 Total44107.491 --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 R 2 =0.93522446604492 Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = beak.length ~ species) species diff lwr upr p adj CUTTHROA-CRU.WAXB 0.52058820.14762430.89355220.0042683 WB.SPARW-CRU.WAXB3.30808822.96353573.65264080.0000000 WB.SPARW-CUTTHROA2.78750002.40974403.16525600.0000000

3 bartlett.test(res2,species) Bartlett test of homogeneity of variances data: res2 and species Bartlett's K-squared = 33.4714, df = 2, p-value = 5.392e-08

4 de1_lodos.r datos_dis_exp.xlsx El lodo de desagüe es el residuo seco que resulta de procesar las aguas negras; como contiene nutrientes benéficos para el crecimiento de plantas, se puede usar como fertilizante en la agricultura, siempre que no contenga niveles tóxicos de ciertos elementos como metales pesados. Por regla general, los niveles de metales en los lodos se prueba según el crecimiento de plantas en ambientes que contienen distintas dosis de lodo. Un científico de suelos planteó la hipótesis de que la concentración de ciertos metales en los lodos difiere según las áreas metropolitanas de las que se obtuvo el lodo, la variación puede ser el resultado de una gran cantidad de causas, como las distintas bases industriales que rodean el área. Si esto fuera cierto, entonces las recomendaciones de aplicación en cultivos tendrán que ser precedidas por la ubicación de la fuente de material. Se planeó una prueba para determinar si había una variación significativa en las concentraciones de metales pesados entre las diversas áreas metropolitanas. Se cultivaron plantas de cebada en un medio de arena al que se agregó el lodo como fertilizante, en tres cantidades diferentes: 0.5, 1.0, 1.5 toneladas métricas / ha. El arreglo factorial para el diseño de tratamientos consistió en un cantidad con tres niveles. Cada uno de los tratamientos se asignó a en un diseño totalmente aleatorizado. En cierta etapa de crecimiento se determinó el contenido de zinc, en partes por millón (ppm), para las plantas de cebada cultivadas en cada contenedor. Los datos se muestran a continuación: Cantidad de lodo (ton/ha) 0.51.01.5 26.4, 23.5, 25.4, 22.9, 30.1, 31.0, 30.8, 32.8, 19.4, 19.3, 18.7,19.0 25.2,39.2, 25.5, 31.9, 47.7, 39.1, 55.3, 50.7, 23.2, 21.3, 23.2, 19.9 26.0, 44.6, 35.5, 38.6, 73.8, 71.1, 68.4, 77.1, 18.9, 19.8, 19.6, 21.9 Formule el modelo correspondiente y de sus conclusiones.

5 Modelo: Unifactorial de efectos fijos completamente al azar Variable Independiente: Lodo en 3 niveles Variable Respuesta: Zinc Repeticiones: 12 Unidad experimental: Planta de Cebada Analysis of Variance Table Response: zinc DfSum SqMean SqF valuePr(>F) lodo21945.4972.723.98860.02809 * Residuals338047.9243.88 Total359993.38 --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 R 2 = 0.194673373773438

6 Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = zinc ~ lodo) lododifflwruprp adj 1-0.58.575-7.06900124.2190.3810272 1.5-0.518.0002.35599933.6440.0212468 1.5-19.425-6.21900125.0690.3141251 Bartlett test of homogeneity of variances data: res by lodo Bartlett's K-squared = 19.1527, df = 2, p-value = 6.935e-05

7 Se tienen los valores máximos mensuales (correspondientes al año 1998) del índice IMECA para cuatro zonas metropolitanas (Cd. de México, Guadalajara, Monterrey y Valle de Toluca). Elabore el modelo correspondiente para analizar si las zonas metropolitanas presentan valores IMECA similares y de sus conclusiones. de2_imeca.r datos_dis_exp.xlsx Ciudades EneFebMarAbrMayJunJulAgoSepOctNovDic ZMCM218220244224251251221236225243240262 ZMGDL194227226201269162137127137177167157 ZMMTY729212211212111685951101079188 ZMVT1131221099212812810012191112115104 Modelo: Unifactorial de efectos fijos completamente al azar Variable Independiente: Zona Metropolitana con 4 niveles Variable Respuesta: índice IMECA Repeticiones: 12 Unidad experimental: Valor máximo mensual del índice IMECA

8 Analysis of Variance Table Response: imeca DfSum SqMean SqF valuePr(>F) ciudad31455644852178.347< 2.2e-16 *** Residuals4427250619 Total47172813.9 ---Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = imeca ~ ciudad) $ciudaddifflwruprp adj MEX-GDL54.5000027.3736881.626320.0000167 MTY-GDL-80.83333-107.95965-53.707020.0000000 VT-GDL-70.50000-97.62632-43.373680.0000001 MTY-MEX-135.33333-162.45965-108.207020.0000000 VT-ME-125.00000-152.12632-97.873680.0000000 VT-MTY10.33333-16.7929837.459650.7403691 R 2 =0.842317868883052

9 Bartlett test of homogeneity of variances data: res and ciudad Bartlett's K-squared = 23.6332, df = 3, p-value = 2.98e-05

10 de_ozono.rdatos_ozono.xlsx Los agentes destructores del ozono atmosférico se clasifican en 3 categorías (CFC,HCFC y TC), la producción anual de estos para los años 1989 a 1996 se muestra a continuación: anioCFCHCFCTC 19891015637904244 19901057625146928 1991978429187809 1992996418729601 19931252528757746 199415417229811979 199515737214110998 1996895953941645 Se desea conocer cuál es el tipo de agentes que más se produce. Elabore el modelo de diseño de experimentos correspondiente y de sus conclusiones. Modelo: Unifactorial de efectos fijos bloques al azar Variable Independiente: Agentes destructores de ozono con 3 niveles Variable Respuesta: Cantidad de contaminantes producida Variable de bloqueo: Anio Repeticiones: 8 Unidad experimental: Valor observado de contaminantes

11 Analysis of Variance Table Response: produccion DfSum SqMean SqF valuePr(>F) tipo230081091615040545822.6237.324e-06 *** anio1672163867216381.0110.3267 Residuals201329651746648259 Total23440497728.5 ---Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 R 2 =0.698147877343672 Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = produccion ~ tipo + anio) $tipodiff lwruprp adj HCFC-CFC-8664.5-11926.18-5402.81990.0000045 TC-CFC-4021.0-7282.68-759.31990.0143043 TC-HCFC4643.51381.827905.18010.0048439

12 bartlett.test(res,tipo) Bartlett test of homogeneity of variances data: res and tipo Bartlett's K-squared = 6.5294, df = 2, p-value = 0.03821

13 Modelo: Bifactorial de efectos fijos completamente al azar Variables Independientes: Type (2 niveles) y Treatment(2 niveles) Variable Respuesta: Consumo de CO 2 (umol/m 2 sec) Repeticiones: 21 por tratamiento Unidad experimental: Lote de pasto de_pasto.rlibrary(datasets) En un estudio, para medir la tolerancia al frio de la especie de pasto Echinochloa crus-galli se utiliza el consumo de dióxido de carbono como un indicador de la tolerancia al frio. Se cuenta con una muestra de 84 lotes de pasto y se utilizan dos factores para la elaboración del modelo Type que denota el origen la planta (Quebec ó Mississipi) y Treatment que denota si la planta fue refrigerada ó no.

14 Analysis of Variance Table Response: uptake Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Type 1 3365.5 3365.5 52.5086 2.378e-10 *** Treatment 1 988.1 988.1 15.4164 0.0001817 *** Type:Treatment 1 225.7 225.7 3.5218 0.0642128. Residuals 80 5127.6 64.1 Total839706.97 --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = uptake ~ Type * Treatment) $Type diff lwruprp adj Mississippi-Quebec-12.65952-16.13624-9.1828080 $Treatment diff lwr upr p adj chilled-nonchilled -6.859524 -10.33624 -3.382808 0.0001817 $Type:Treatmentdiff lwr upr p adj Mississippi:nonchilled-Quebec:nonchilled -9.3809-15.86369-2.8982 0.0015893 Quebec:chilled-Quebec:nonchilled -3.5809-10.063692.9017870.4727714 Mississippi:chilled-Quebec:nonchilled -19.5190-26.0017-13.03630.0000000 Quebec:chilled-Mississippi:nonchilled 5.8000-0.682712.28270.0959830 Mississippi:chilled-Mississippi:nonchilled -10.1380-16.6208-3.65530.0005553 Mississippi:chilled-Quebec:chilled -15.9380-22.4208-9.45530.0000000 R 2 =0.471761611786418

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