GreenInsight Global Solutions, una organización dedicada al análisis de la contaminación a nivel mundial, tiene como misión liderar la búsqueda de soluciones sostenibles. Su enfoque aborda la problemática de la contaminación atmosférica, del agua y del suelo en países específicos, evaluando impactos en la salud humana, la biodiversidad y el cambio climático. Utilizando métodos estadísticos, la organización recopila, analiza y presenta datos detallados sobre índices de contaminación, variables socioeconómicas, y políticas ambientales. La población de estudio incluye países, comunidades locales, industrias y gobiernos. GreenInsight emplea un muestreo estratificado y aleatorio para asegurar representatividad. Entre las variables clave se encuentran índices de contaminación, indicadores de desarrollo económico, acceso a servicios de tratamiento de residuos y políticas ambientales. La organización utiliza tablas y gráficos estadísticos para visualizar los resultados y aplica medidas estadísticas para interpretar la información recopilada. GreenInsight Global Solutions busca ofrecer soluciones informadas y estrategias efectivas para abordar la creciente problemática de la contaminación a nivel mundial.
Asignacion de directorio
setwd("D:/Estadística Aplicada a la Computación/RStudio")
getwd()
## [1] "D:/Estadística Aplicada a la Computación/RStudio"
Carga de datos CSV
ContaminacionM<- read.csv("Contaminated_Countries.csv")
head(ContaminacionM)
## pollution_2023 pollution_growth_Rate country_name ccn3 country_region
## 1 1428627663 0.00808 India 356 Asia
## 2 1425671352 -0.00015 China 156 Asia
## 3 339996563 0.00505 United States 840 North America
## 4 277534122 0.00738 Indonesia 360 Asia
## 5 240485658 0.01976 Pakistan 586 Asia
## 6 223804632 0.02408 Nigeria 566 Africa
## united_nation_Member country_land_Area_in_Km pollution_density_in_km
## 1 TRUE 2973190 480.5033
## 2 TRUE 9424703 151.2696
## 3 TRUE 9147420 37.1686
## 4 TRUE 1877519 147.8196
## 5 TRUE 770880 311.9625
## 6 TRUE 910770 245.7312
## pollution_density_per_Mile
## 1 1244.5036
## 2 391.7884
## 3 96.2666
## 4 382.8528
## 5 807.9829
## 6 636.4439
## share_borders
## 1 AFG, BGD, BTN, MMR, CHN, NPL, PAK, LKA
## 2 AFG, BTN, MMR, HKG, IND, KAZ, PRK, KGZ, LAO, MAC, MNG, PAK, RUS, TJK, VNM
## 3 CAN, MEX
## 4 TLS, MYS, PNG
## 5 AFG, CHN, IND, IRN
## 6 BEN, CMR, TCD, NER
## pollution_Rank mostPollutedCountries_particlePollution
## 1 1 58.08
## 2 2 39.12
## 3 3 9.04
## 4 4 51.71
## 5 5 65.81
## 6 6 21.40
GreenInsight Global Solutions
Misión:
La misión en GreenInsight Global Solutions es liderar el camino hacia un planeta más saludable y sostenible. Nos comprometemos a proporcionar informes globales exhaustivos sobre la contaminación en los países, utilizando datos precisos y análisis detallados. Buscamos inspirar la acción y la conciencia a nivel mundial, promoviendo prácticas ambientales responsables y brindando soluciones innovadoras para abordar los desafíos de la contaminación.
Visión:
La visión es vivir en un mundo donde la información sobre la contaminación sea un catalizador para el cambio positivo. Buscamos ser líderes reconocidos en la generación de informes globales, proporcionando a gobiernos, empresas y comunidades las herramientas necesarias para tomar decisiones informadas y adoptar medidas efectivas. Aspiramos a un futuro en el que la salud del planeta y la calidad de vida de sus habitantes estén protegidas y mejoradas a través de prácticas sostenibles y una gestión responsable de los recursos.
Nuestros servicios y productos están diseñados para proporcionar una comprensión integral de la situación ambiental, permitiendo a gobiernos, organizaciones, y empresas tomar decisiones informadas y desarrollar estrategias efectivas de mitigación.
Servicios/Productos:
Se centra en la creciente amenaza de la contaminación a nivel mundial y sus impactos negativos en la salud humana, el medio ambiente y la sostenibilidad global. Algunos aspectos específicos que podrían constituir la problemática de estudio incluyen:
GreenInsight Global Solutions aborda esta problemática con la intención de proporcionar información precisa y soluciones prácticas que impulsen un cambio positivo hacia un entorno más limpio y sostenible en todo el mundo.
El objetivo principal es realizar un análisis exhaustivo de la contaminación a nivel mundial con el propósito de proporcionar información precisa y estratégica que inspire acciones efectivas para mitigar los impactos negativos en la salud humana y el medio ambiente. Los objetivos específicos incluyen:
La población de estudio abarca diversos grupos y entidades involucradas en la problemática de la contaminación a nivel mundial. Esta incluye:
La selección de la muestra se llevará a cabo de manera estratégica y representativa, considerando la diversidad de la población de estudio. La muestra incluirá:
La unidad de análisis se define de acuerdo con los componentes específicos del estudio sobre contaminación a nivel mundial. La unidad de análisis abarca:
El tipo de muestreo a utilizar dependerá de varios factores, incluyendo la naturaleza de la investigación y los recursos disponibles. Para el estudio de GreenInsight Global Solutions sobre contaminación a nivel mundial, podría considerarse un enfoque mixto de muestreo estratificado y aleatorio. Aquí hay una descripción de estos métodos:
Si estás pensando en cómo importar datos o información relevante al entorno de trabajo de GreenInsight Global Solutions para llevar a cabo el estudio de contaminación a nivel mundial, aquí hay algunos pasos generales que podrías seguir:
Es esencial identificar y describir las variables que se analizarán. A continuación, se presentan algunas variables clave y su descripción:
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(readr)
# Grafico de barras
# Países contaminados de partículas
plot(ContaminacionM$mostPollutedCountries_particlePollution, main="Distribucion de Países más contaminados de partículas", xlab="Contaminacion de particulas",ylab="Frecuencia", col=c(2,4,3,7,8))
# Miembro de la nación unida (False o True)
library(ggplot2)
ggplot(data = ContaminacionM, aes(x=united_nation_Member))+
geom_bar()+
theme_classic()
# Grafico Circular simple de Región de los paises
pie(table(ContaminacionM$country_region))
# Histograma de países más contaminados de partículas
ggplot(ContaminacionM, aes(x = mostPollutedCountries_particlePollution)) +
geom_histogram(fill = "purple",
color = "black",
binwidth = 1) +
labs(x = "Contaminados de partículas",
y = "Cantidad",
title = "Distribucion de Países más contaminados de partículas") +
theme_classic()
# Diagrama de caja
## El rango de contaminación general
ggplot(ContaminacionM, aes(x = 0 , y = pollution_Rank)) +
geom_boxplot()+
geom_jitter()
## Región del país sobre sobre el rango de contaminación
ggplot(data = ContaminacionM,
mapping = aes(x =country_region,
y = pollution_Rank)) +
geom_boxplot(outlier.shape = 25) +
geom_jitter()
# Gráfico de Densidad de países contaminados de partículas
ggplot(ContaminacionM, aes(x = mostPollutedCountries_particlePollution)) +
geom_density(fill = "blue") +
labs(x = "Contaminación de partículas",
y = "Densidad",
title = "Distribucion de Países contaminados de partículas") +
theme_classic()
## Media aritmética de los rangos de contaminación
# Opción 1
media_aritmetrica = sum(ContaminacionM$pollution_Rank)/length(ContaminacionM$pollution_Rank)
media_aritmetrica
## [1] 72.25
# Opción 2
mean(ContaminacionM$pollution_Rank)
## [1] 72.25
Interpretacion: La media aritmética de los rangos de contaminación es 72.25
## Moda de la tasa de crecimiento de contaminación
# Opción 1 (table)
table(ContaminacionM$pollution_growth_Rate)
##
## -0.07448 -0.0139 -0.01153 -0.01105 -0.01001 -0.00701 -0.00539 -0.0053
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## -0.0043 -0.00421 -0.00378 -0.00282 -0.00249 -0.00227 -0.00186 -9e-04
## 1 1 1 1 1 1 1 2
## -0.00082 -0.00061 -0.00015 0.00013 0.00037 0.00085 0.00125 0.00132
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.00145 0.00201 0.00216 0.00243 0.00259 0.00281 0.00309 0.00333
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.00338 0.00407 0.00454 0.00487 0.00505 0.00515 0.00557 0.00579
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.00595 0.00605 0.00643 0.00644 0.00649 0.00653 0.00673 0.00685
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.00691 0.00703 0.00736 0.00737 0.00738 0.00746 0.00802 0.00808
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.00826 0.0085 0.00869 0.0089 0.00902 0.00966 0.01 0.01033
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.01053 0.01056 0.01076 0.01091 0.01107 0.01143 0.01188 0.01292
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.01385 0.01391 0.01436 0.01478 0.01507 0.01539 0.01549 0.01556
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.01566 0.01579 0.01896 0.0193 0.01976 0.02266 0.02408 0.02551
## 1 1 1 1 1 1 1 1
## 0.02689 0.02702 0.02821 0.02933 0.03077 0.03285 0.0498
## 1 1 1 1 1 1 1
# Opción 2
mode(ContaminacionM$pollution_growth_Rate)
## [1] "numeric"
Interpretacion: La moda de la tasa de crecimiento de contaminación es -9e-04
## Rango de la densidad de la contaminación en km
# Opcion 1
rango = max(ContaminacionM$pollution_density_in_km) - min(ContaminacionM$pollution_density_in_km)
rango
## [1] 21400.49
# Opcion 2
range(ContaminacionM$pollution_density_in_km)
## [1] 2.2133 21402.7052
Interpretacion: El rango de la densidad de la contaminación en km es 21400.49
## Desviacion estandar de los rangos de contaminación
# Opcion 1
sqrt(var(ContaminacionM$pollution_Rank))
## [1] 51.80916
# Opcion 2
sd(ContaminacionM$pollution_Rank)
## [1] 51.80916
Interpretacion: La desviacion estandar de los rangos de contaminación es 51.80916
## Varianza de los rangos de contaminación
var(ContaminacionM$pollution_Rank)
## [1] 2684.189
Interpretacion: La varianza de los rangos de contaminación es 2684.189