Parcial 1 Parte II
Gabriel Gómez, Daniel Ribón y Paula Varela
2023-09-03
1. Utilizando los datos proporcionados, crea un gráfico de dispersión que muestre la relación entre las concentraciones de cobre (Cu) y plata (Ag) en cada muestra. ¿Observas alguna correlación?
Respuesta
ggplot(Ppm, aes(Cu_ppm,Ag_ppm)) +geom_point(color="black") + geom_smooth(color="yellow2") + labs(title="Concentraciones de Cu y Ag", x="Cobre", y="Plata") + theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) + theme(panel.background = element_rect(fill = "whitesmoke")) + theme(plot.title = element_text(size = 14, face = 'bold', color = 'black'))## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula = 'y ~ s(x, bs = "cs")'
2. Elabora un histograma para mostrar la distribución de las concentraciones de niquel (Ni) en todas las muestras. ¿Qué puedes inferir sobre la presencia de niquel en el yacimiento a partir del histograma?
Respuesta
ggplot(Ppm, aes(x=Ni_ppm))+geom_histogram(fill="darkslategray3", color="darkslategray4", size=0.6)+labs(title="Histograma de las concentraciones de Niquel", x="Niquel en ppm", y="Frecuencia")+theme_minimal()+theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, face = "bold"))## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
summary(Ppm$Ni_ppm)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.30 22.50 24.60 27.52 27.20 79.703. Genera un diagrama de caja para las concentraciones de plata (Ag) de todas las muestras. ¿Cuál es el rango intercuartílico? ¿Hay algún valor atípico?
Ag <- data.frame(Ppm$Ag_ppm) Se realizó un diagrama de caja y extensión, sin embargo, debido a la gran cantidad de valores atípicos no se ve bien…
boxplot(Ag, horizontal= TRUE, main= "Diagrama de caja y extensión concentración de Ag", col="blue")
Por lo que, para que se vea mejor se le recortó el rango, pero hay valores atípicos de hasta 73.9 y el rango intercuatílico es de 0.1.
boxplot(Ag, horizontal= TRUE, ylim = c(0.05, 0.3), col = "lightblue", main= "Diagrama de caja y extensión concentración de Ag")
IQR(Ppm$Ag_ppm)## [1] 0.14. Crea un gráfico de barras que represente las concentraciones medias de cada mineral (Cu,Co, Zn, Ag, Pb, Ni, Mo, etc.) en todas las muestras. ¿Qué mineral presenta la mayor concentración promedio en el yacimiento?
Las concentraciones medias de cada mineral son las siguientes:
MediasPpm=data.frame(lapply(Ppm, mean, na.rm= TRUE))
MediasPpm## Mo_ppm Cu_ppm Pb_ppm Zn_ppm Ag_ppm Ni_ppm Co_ppm Mn_ppm
## 1 0.9477064 1275.725 18.76487 100.3589 1.126606 27.51867 16.63152 852.1716
## Fe_ppm As_ppm U_ppm Th_ppm Sr_ppm Cd_ppm Sb_ppm Bi_ppm
## 1 42117.32 2.185105 1.575121 6.768268 296.6541 4.803562 0.1256341 0.09481921
## V_ppm CA_ppm P_ppm La_ppm Cr_ppm Mg_ppm Ba_ppm Ti_ppm
## 1 106.9514 15640.31 1742.477 38.24517 36.90988 14326.98 701.4798 5209.779
## Al_ppm Na_ppm K_ppm W_ppm Zr_ppm Ce_ppm Sn_ppm Y_ppm
## 1 82460.98 32421.6 21885.91 0.8814895 248.7444 69.46627 1.782515 16.45666
## Nb_ppm Ta_ppm Be_ppm Sc_ppm Li_ppm S_ppm Rb_ppm Hf_ppm
## 1 19.92218 1.340799 1.814355 10.50351 35.62024 1179.169 72.36962 5.736481
## In_ppm Ge_ppm Re_ppm Se_ppm Te_ppm Tl_ppm
## 1 0.05215326 0.1147113 0.01409941 1.007016 0.5003778 0.6090664De acuerdo a estas, se realizó el siguiente gráfico de barras:
Nombres=names(MediasPpm)
MediasPpm= rbind(Nombres,MediasPpm)
MediasPpm= t(MediasPpm)
nombrestitulos <- c("Elementos", "Concentración")
colnames(MediasPpm) <- nombrestitulos
MediasPpm <- as.data.frame(MediasPpm)
MediasPpm$Concentración <- as.numeric(MediasPpm$Concentración)
MediasPpm <- MediasPpm[order(MediasPpm$Concentración),]
MediasPpm$Elementos <- factor(MediasPpm$Elementos, levels = MediasPpm$Elementos)
ggplot(MediasPpm, aes(x = Elementos, y = Concentración)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "darkslategray3", alpha = 0.8, color = "darkslategray", size = 0.2) +
labs(title = "Concentración vs. Elementos", x = "Elementos", y = "Concentración en ppm") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1), plot.title = element_text(size = 14, face = 'bold', color = 'black'))+theme(plot.title = element_text(hjust=0.5))