Tablas de Frecuencia para datos cuantitativos

Caso: Telefonía

Una Empresa local, registra información de los clientes acerca de la atención en sus principales centros de atención al cliente (cac)

# Cargar datos
telefonia <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/VictorGuevaraP/Estadistica-R/master/Caso_telefon%C3%ADa.csv", encoding = "latin1", sep = ";", stringsAsFactors = TRUE)
# MOSTRAR LOS REGISTROS
head(telefonia)

Tablas de frecuencia para variables

cuantitativas continuas cuando la representacion de la tabla tiene más de 12 filas (otros más de 15) no se debe presentar una tabla clásica lo más conveniente es agrupar por intervalos.

La Opción más conocida es la regla de sturges(k=1+3.222*log(n))

library(agricolae)
tabla_frecuencia_monto <- (table.freq(hist(telefonia$Monto,breaks = "Sturges", plot = FALSE)))
tabla_frecuencia_monto

Realizar una tabla de frencuencia agrupada para la variable minutos y otra para edad ### Tabla de frencuencia para la variable Minutos

tabla_frecuencia_minutos <- (table.freq(hist(telefonia$Minutos,breaks = "Sturges", plot = FALSE)))
tabla_frecuencia_minutos

Tabla de frencuencia para la variable Edad

tabla_frecuencia_edad <- (table.freq(hist(telefonia$Edad,breaks = "Sturges", plot = FALSE)))
tabla_frecuencia_edad

Gráficos Estadísticos

Gráficos Estadísticos para variables cualitativas - Barras

# Gráfico de Barras
plot(telefonia$Género)

Recordar: Cada funcíon tiene argumentos que permiten adaptar o mejorar los resultados

# Gráfico de Barras
plot(telefonia$Género,
     main="Distribución de Clientes Según su género", xlab="Género", ylab="Frecuencia", col=(c(2, "green")))

Gráficos estadísticos para variables cualitativas - Circular

pie(table(telefonia$Género))

Mejorar el gráfico adicionando los valores, color, título, etc…

etiquetas <- paste(names(telefonia$Género), "\n", round(prop.table(table(telefonia$Género))*100,2), "%")
pie(prop.table(table(telefonia$Género)), labels = etiquetas)

Realizar Gráficos con la librería ggplot2 - función ggplot

library(ggplot2)
ggplot(data=telefonia, aes(y=Género))+geom_bar()

Cambiando el tema

library(ggplot2)
ggplot(data=telefonia, aes(y=Género))+geom_bar()+theme_classic()