Instrucciones
- La fecha de entrega es el 13 de octubre a las 11:59 pm
- La tarea debe ser escrita en el formato para reportes dinámicos Rmarkdown (5 pts)
- Debe entregar el archivo html generado del Rmarkdown por medio de mediación virtual (hay un enlace para someter la tarea). No envíe el archivo Rmd salvo que no pueda generar el html.
- El archivo Rmarkdown debe utilizar secciones de código (“chunks”) separados para cada ejercicio y subtítulos para cada uno así como comentarios en texto (2.5 pts)
- El código dentro de los bloques de código debe estar documentado con comentarios usando ‘#’. En otras palabras: comente su código (2.5 pts)
- Debe usar R básico para la manipulación de datos (5 pts)
- Cada ejercicio tiene un valor de 5 puntos
Primero debemos preparar los archivos de ejemplo:
# definir directorio a donde guardar los archivos
directorio <- "DIRECCION_DONDE_DESEA_GUARDAR_LOS ARCHIVOS_DE_EJEMPLO"
# guardar archivos
download.file(url = "https://github.com/maRce10/ucr_r_avanzado/raw/master/additional_files/datos_camara_submarina.zip",
destfile = file.path(directorio, "datos_camara_submarina.zip"))
# extraerlos del zip
unzip(zipfile = file.path(directorio, "datos_camara_submarina.zip"),
exdir = directorio)
# hacer vector con nombre y direccion de archivos
archivos_txt <- list.files(path = directorio, full.names = TRUE, pattern = "TXT$")
También pueden bajar el archivo directamente de este enlance. Recuerde extraer los archivos y hacer el vector con los nombres de los archivos (correr líneas de la 9 a la 13).
Si todo salió bien el vector “archivos_txt” debería tener 19 elementos:
## [1] 19
Estos datos muestran la salida de un programa de identificación automática de especies marinas en videos pasivos tomados en la columna de agua. Para cada video analizado el programa genera un archivo de texto (.TXT) con una fila para cada especie detectada mas una serie de metadatos asociados a la detección. Los datos se ven así:
Recordemos que los nombres de los archivos .TXT están guardados en un
vector llamado archivos_txt.
- Haga un bucle
forque devuelva el número de especies para cada archivo (y si, es lo mismo que hicimos en clase)
- Haga un bucle
forque devuelva el número de familias para cada archivo
- Cree un cuadro de datos (data frame) que contenga tres columnas, una para el nombre del archivo, otra para el número de especies y otra para el número de familias
- Añada una columna al cuadro de datos creado en el ejercicio anterior
indicando la fecha de creación del video (esta información se encuentra
en la columna ‘Date’ de cada archivo de texto). Note que cada archivo
contiene solamente una fecha. Debe usar un bucle
forpara extraer esta información de los archivos.
- Añada una columna al cuadro de datos creado en el ejercicio 3 (y
modificado en 4) indicando la profundidad a la que se grabó el video.
Debe usar un bucle
forpara extraer esta información de los archivos.
Note que la columna de profundidad no es numérica. Puede usar el siguiente código para convertir profundidad a un vector numérico (se necesita para el siguiente punto):
- Calcule es la correlación entre el número de especies observadas y
la profundidad (pista:
cor.test())
- Calcule la correlación entre el número de familias y la profundidad
Información de la sesión
## R version 4.1.1 (2021-08-10)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 20.04.2 LTS
##
## Matrix products: default
## BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.9.0
## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.9.0
##
## locale:
## [1] LC_CTYPE=es_ES.UTF-8
## [2] LC_NUMERIC=C
## [3] LC_TIME=es_CR.UTF-8
## [4] LC_COLLATE=es_ES.UTF-8
## [5] LC_MONETARY=es_CR.UTF-8
## [6] LC_MESSAGES=es_ES.UTF-8
## [7] LC_PAPER=es_CR.UTF-8
## [8] LC_NAME=C
## [9] LC_ADDRESS=C
## [10] LC_TELEPHONE=C
## [11] LC_MEASUREMENT=es_CR.UTF-8
## [12] LC_IDENTIFICATION=C
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets
## [6] methods base
##
## other attached packages:
## [1] DT_0.23 tufte_0.12
## [3] rticles_0.24 revealjs_0.9
## [5] rmdformats_1.0.4 rmarkdown_2.14
## [7] sketchy_1.0.2 remotes_2.4.2
## [9] leaflet_2.1.1 car_3.1-0
## [11] carData_3.0-5 sjPlot_2.8.10
## [13] lmerTest_3.1-3 lme4_1.1-29
## [15] Matrix_1.3-4 scales_1.2.0
## [17] MASS_7.3-54 emo_0.0.0.9000
## [19] viridis_0.6.2 viridisLite_0.4.0
## [21] xaringanExtra_0.7.0 ggplot2_3.3.6
## [23] RColorBrewer_1.1-3 kableExtra_1.3.4
## [25] knitr_1.39
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] minqa_1.2.4 colorspace_2.0-3
## [3] ellipsis_0.3.2 rsconnect_0.8.26
## [5] sjlabelled_1.2.0 rprojroot_2.0.3
## [7] estimability_1.3 parameters_0.18.1
## [9] fs_1.5.2 rstudioapi_0.13
## [11] farver_2.1.1 fansi_1.0.3
## [13] mvtnorm_1.1-3 lubridate_1.8.0
## [15] xml2_1.3.3 splines_4.1.1
## [17] cachem_1.0.6 sjmisc_2.8.9
## [19] pkgload_1.2.4 jsonlite_1.8.0
## [21] nloptr_2.0.3 ggeffects_1.1.2
## [23] packrat_0.8.0 broom_0.8.0
## [25] effectsize_0.7.0 compiler_4.1.1
## [27] httr_1.4.3 backports_1.4.1
## [29] sjstats_0.18.1 emmeans_1.7.4-1
## [31] assertthat_0.2.1 fastmap_1.1.0
## [33] cli_3.3.0 formatR_1.12
## [35] htmltools_0.5.3 prettyunits_1.1.1
## [37] tools_4.1.1 coda_0.19-4
## [39] gtable_0.3.0 glue_1.6.2
## [41] dplyr_1.0.9 Rcpp_1.0.9
## [43] jquerylib_0.1.4 vctrs_0.4.1
## [45] svglite_2.1.0 nlme_3.1-152
## [47] crosstalk_1.2.0 insight_0.17.1
## [49] xfun_0.31 stringr_1.4.0
## [51] ps_1.7.1 brio_1.1.3
## [53] testthat_3.1.4 rvest_1.0.2
## [55] lifecycle_1.0.1 devtools_2.4.3
## [57] ragg_1.2.2 yaml_2.3.5
## [59] memoise_2.0.1 gridExtra_2.3
## [61] sass_0.4.1 stringi_1.7.8
## [63] highr_0.9 bayestestR_0.12.1
## [65] desc_1.4.1 boot_1.3-28
## [67] pkgbuild_1.3.1 rlang_1.0.4
## [69] pkgconfig_2.0.3 systemfonts_1.0.4
## [71] evaluate_0.15 lattice_0.20-44
## [73] purrr_0.3.4 htmlwidgets_1.5.4
## [75] labeling_0.4.2 processx_3.6.1
## [77] tidyselect_1.1.2 bookdown_0.27
## [79] magrittr_2.0.3 R6_2.5.1
## [81] generics_0.1.2 DBI_1.1.3
## [83] pillar_1.8.0 withr_2.5.0
## [85] mgcv_1.8-36 abind_1.4-5
## [87] datawizard_0.4.1 tibble_3.1.8
## [89] performance_0.9.0 modelr_0.1.8
## [91] crayon_1.5.1 uuid_1.1-0
## [93] utf8_1.2.2 usethis_2.1.6
## [95] grid_4.1.1 isoband_0.2.5
## [97] callr_3.7.0 digest_0.6.29
## [99] webshot_0.5.3 xtable_1.8-4
## [101] tidyr_1.2.0 numDeriv_2016.8-1.1
## [103] textshaping_0.3.6 munsell_0.5.0
## [105] bslib_0.3.1 sessioninfo_1.2.2