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06 - anova en tiros al arco.R
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06 - anova en tiros al arco.R
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----#librerias----
library(xtable)
library(sqldf)
library(corrplot)
library(scatterplot3d)
library(rgl)
library(foreign)
library(MASS)
library(usdm) #evaluar vif
library(CombMSC)
library(ggplot2)
library(caret)
library(car)
library(ellipse)
library(QuantPsyc)
library(leaps)
library(xlsx)
library(dummies)
library(ggcorrplot)
library(fmsb)
library(reshape2)
library(readxl) #Para leer los archivos de excel
library(psych) #Para calcular las estadísticas por grupo
library(nortest) #Para hacer las pruebas de hipótesis de normalidad
library(lawstat) #Prueba de Levene
library(reshape) #Manejo de datos
library(foreign)
library(dplyr)
library(Rcmdr)
options(scipen = 999)
----#crear dataset con tiros de titulares y suplentes----
jugadores_tiros = jugadores_var %>% dplyr::select(jugador,J_local,pr_disparo_afuera)
jugadores_tiros <- acast(jugadores_tiros, jugador~J_local, value.var="pr_disparo_afuera")
jugadores_tiros <- as.data.frame(jugadores_tiros)
jugadores_tiros <- jugadores_tiros[complete.cases(jugadores_tiros),]
----#graficos de densidad----
ggplot() + geom_density(aes(x=L), colour="red", data=jugadores_tiros) +
geom_density(aes(x=V), colour="blue", data=jugadores_tiros)
jugadores_grafico <- jugadores_var %>% dplyr::select(jugador,J_local,pr_disparo_afuera)
lista <- as.data.frame(rownames(jugadores_tiros))
jugadores_grafico <- sqldf("select * from jugadores_grafico where jugador in (select * from lista)")
ggplot(jugadores_var %>% dplyr::select(jugador,J_local,pr_disparo_afuera),aes(x=pr_disparo_afuera, fill=J_local)) + geom_density(alpha=0.25)
ggplot(data=jugadores_grafico,aes(x=J_local,y=pr_disparo_afuera,fill=J_local)) + geom_boxplot()
----#Hipotesis-----
'Hipótesis nula:
Los promedios de las tiros al arco de afuera de los jugadores son iguales tanto de visitante como de local.
H0:μ1=μ2=⋯=μn=μ
Hipótesis alternativa:
Existe al menos un promedio de las tiros al arco de afuera de los jugadores tanto de visitante como de local es diferente de los demás.
Ha:∃μi≠μ
, i=1,…,n
Análisis discriminante:'
describeBy(jugadores_grafico$pr_disparo_afuera, group = jugadores_grafico$J_local, mat = T)[,c("group1", "mean", "sd")]
jugadores.AOV = aov(data = jugadores_grafico %>% filter(jugadores_grafico$pr_disparo_afuera>0), pr_disparo_afuera ~ J_local)
jugadores.AOV
summary(jugadores.AOV)
latex(summary(jugadores.AOV), title="Anova",file = "") # If you want all the data
print(xtable(summary(jugadores.AOV)))
#b- Realice la prueba y el análisis diagnostico(supuestos)
jugadores_dif_medias = cbind.data.frame(jugadores_grafico %>% filter(jugadores_grafico$pr_disparo_afuera>0), residuals(jugadores.AOV))
colnames(jugadores_dif_medias)[4] = "Anova.Residuales"
Anderson <- ad.test(jugadores_dif_medias$Anova.Residuales)
Kolmogorov <- lillie.test(jugadores_dif_medias$Anova.Residuales)
ShapiroWilk <- shapiro.test(jugadores_dif_medias$Anova.Residuales)
Cramer <- cvm.test(jugadores_dif_medias$Anova.Residuales)
print(xtable(rbind(cbind(Anderson$method,'p valor' = Anderson$p.value),
cbind(Kolmogorov$method,'p valor' = Kolmogorov$p.value),
cbind(ShapiroWilk$method,'p valor' = ShapiroWilk$p.value),
cbind(Cramer$method,'p valor' = Cramer$p.value))
))
#Todas las pruebas de normalidad rechaza la hipótesis nula, es decir, no se puede asumir que los residuales del modelo tienen distribución normal.
#Pruebas de homocedasticidad:
Levene <- leveneTest(jugadores_dif_medias$Anova.Residuales, jugadores_dif_medias$J_local)
Bartlett <- bartlett.test(jugadores_dif_medias$Anova.Residuales, jugadores_dif_medias$J_local)
print(xtable(rbind(cbind("Levene",'p valor' = Levene$`Pr(>F)`),
cbind("Bartlett",'p valor' = Bartlett$p.value))
))
#No Se satisface la hipótesis de homocedasticidad entre los grupos.
TukeyHSD(jugadores.AOV)
##se realiza transformacion de boxcox ya que no se cumplen supuestos
boxcox(pr_disparo_afuera ~ 1,data = jugadores_grafico %>% filter(jugadores_grafico$pr_disparo_afuera>0),plotit=T)
----#pruebas no parametricas para dos poblaciones identicas----
#al no poder asumir la normalidad hacemos el test para dos poblaciones relacionadas
#wilcoxon signed rank test
wilc.jugadores <- wilcox.test(jugadores_tiros$L,jugadores_tiros$V, paired = TRUE)
ggplot(data = jugadores_var[jugadores_var$pr_goles_convertidos<0.08 & jugadores_var$pr_disparo_afuera<0.15,],aes(x=pr_disparo_afuera,y=pr_goles_convertidos,colour=J_local))+geom_point()
---#nueva interpretacion de variable disparos afuera----
jugadores_tiros_tot = jugadores_var %>% dplyr::select(jugador,J_local,minutos_jugados,disparo_afuera,disparo_atajado,goles_convertidos) %>% mutate(pr_tiros=(disparo_afuera+disparo_atajado+goles_convertidos)/minutos_jugados)
jugadores_tiros_tot <- jugadores_tiros_tot %>% dplyr::select(jugador,J_local,pr_tiros)
jugadores_tiros_tot <- acast(jugadores_tiros_tot, jugador~J_local, value.var="pr_tiros")
jugadores_tiros_tot <- as.data.frame(jugadores_tiros_tot)
jugadores_tiros_tot <- jugadores_tiros_tot[complete.cases(jugadores_tiros_tot),]
#wilcoxon signed rank test
wilc.jugadores <- wilcox.test(jugadores_tiros_tot$L,jugadores_tiros_tot$V, paired = TRUE)
ggplot(data = jugadores_var[jugadores_var$pr_goles_convertidos<0.08 & jugadores_var$pr_disparo_afuera<0.15,],aes(x=pr_disparo_afuera,y=pr_goles_convertidos,colour=J_local))+geom_point()
wilc.jugadores
----#graficos de densidad----
ggplot() + geom_density(aes(x=L), colour="red", data=jugadores_tiros_tot) +
geom_density(aes(x=V), colour="blue", data=jugadores_tiros_tot)
jugadores_grafico_tot <- jugadores_var %>% dplyr::select(jugador,J_local,minutos_jugados,disparo_afuera,disparo_atajado,goles_convertidos) %>% mutate(pr_tiros=(disparo_afuera+disparo_atajado+goles_convertidos)/minutos_jugados) %>% dplyr::select(jugador,J_local,pr_tiros)
describeBy(jugadores_grafico_tot$pr_tiros, group = jugadores_grafico_tot$J_local, mat = T)[,c("group1", "mean", "sd")]
lista <- as.data.frame(rownames(jugadores_tiros_tot))
jugadores_grafico <- sqldf("select * from jugadores_grafico where jugador in (select * from lista)")
ggplot(jugadores_grafico_tot,aes(x=pr_tiros, fill=J_local)) + geom_density(alpha=0.25)
ggplot(data=jugadores_grafico_tot,aes(x=J_local,y=pr_tiros,fill=J_local)) + geom_boxplot()