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title: "TABLERO ACTIVIDAD 4"
author: "Johan Toro"
date: "2024-04-19"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(FactoMineR)
```

```{r datos,include=FALSE}
install.packages("readxl")  # Instala el paquete si aún no lo has hecho
library(readxl)
datos <- read_excel("Concrete_Data.xlsx")
datos
```



# Correlación

## Row

```{r dlyr}

cor(datos$`Age (day)`,datos$`Concrete compressive strength(MPa, megapascals)`)
cor(datos$`Water  (component 4)(kg in a m^3 mixture)`,datos$`Concrete compressive strength(MPa, megapascals)`)
cor(datos$`Water  (component 4)(kg in a m^3 mixture)`,datos$`Cement (component 1)(kg in a m^3 mixture)`)

```
1.  El primer resultado, 0.328877, indica una correlación positiva moderada (0.33 es cercano a 0.5) entre la variable Age (day) (días) y la Concrete compressive strenght (MPa) (resistencia a la compresión del concreto en MPa). Esto sugiere que a medida que aumenta la edad del concreto (días), es probable que también aumente su resistencia a la compresión. Sin embargo, la correlación no es muy fuerte, lo que significa que otros factores también pueden influir en la resistencia del concreto.

2.  El segundo resultado,-0.2896135, indica una correlación negativa moderada entre la cantidad de agua en la mezcla de concreto Water (kg) y la Concrete compressive strenght (MPa) (resistencia a la compresión del concreto en MPa). Esta correlación sugiere que a medida que aumenta la cantidad de agua en la mezcla, la resistencia a la compresión del concreto tiende a disminuir. Nuevamente, la correlación no es muy fuerte, lo que significa que otros factores también pueden estar influyendo.

3.  El tercer resultado,-0.08154361, indica una correlación muy débil y casi nula entre la cantidad de agua en la mezcla de concreto Water (kg)) y la cantidad de cemento en la mezcla Cement(Kg). Esto sugiere que la proporción de agua y cemento en la mezcla de concreto no está fuertemente relacionada entre sí. Esta correlación cercana a cero indica que la cantidad de agua no está directamente determinada por la cantidad de cemento en la mezcla.


# Diagrama de dispersión entre resistencia a la compresión y dias

## Row


Las razones se explicaran a continuacion junto a los graficos de dispersion.

Un diagrama de dispersión es una gráfica cuyo objetivo es analizar la forma en que dos variables númericas estan relacionadas.

```{r ggplot}
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)




# Luego puedes graficar los datos
ggplot(data = datos, mapping = aes(`Age (day)`, `Concrete compressive strength(MPa, megapascals)`)) +
  geom_point(color = "blue") +
  geom_smooth(method = "lm", color = "red")+
  scale_y_log10()

```
Existe una relación entre la resistencia a la compresión (MPa) y los días; se puede inferir que la resistencia a la compresión aumenta con el paso de los días. En la gráfica se observa que en los primeros días la relación es más evidente, pero después de los 200 días la resistencia parece reducirse. Esto ocurre porque la resistencia a la compresión del concreto aumenta progresivamente hasta los 28 días; luego, su crecimiento disminuye. Pasado aproximadamente un año, la resistencia no aumenta y puede incluso disminuir debido al desgaste y deterioro.

# Diagrama de dispersión entre resistencia a la compresión y cantidad de agua

## Row

```{r graficas}

ggplot(data = datos, mapping = aes(`Water  (component 4)(kg in a m^3 mixture)`, `Concrete compressive strength(MPa, megapascals)`)) +
  geom_point(color = "blue") +
  geom_smooth(method = "lm", color = "red")+
  scale_y_log10()


```
Al analizar la gráfica, se puede observar una disminución de la resistencia a la compresión en función de la cantidad de agua en la mezcla. La resistencia es considerablemente baja cuando se utilizan grandes cantidades de agua, llegando a caer a valores muy bajos. Este fenómeno ocurre en campo debido a que una mayor cantidad de agua incrementa la relación agua/cemento, la cual determina la resistencia del concreto.

# Diagrama de dispersión entre cantidad de agua y cantidad de cemento

## Row

```{r graficas2}

ggplot(data = datos, aes(x = `Water  (component 4)(kg in a m^3 mixture)`, y = `Cement (component 1)(kg in a m^3 mixture)`)) +
  geom_point(color = "blue") +
  geom_smooth(method = "lm", color = "red") +
  scale_y_log10()
  labs(x = "Water (kg/m^3)", y = "Cement (kg/m^3)",
       title = "Relación entre Water y Cement",
       subtitle = "Diagrama de dispersión con regresión lineal")

```

No se puede observar una relación clara entre la cantidad de agua y la cantidad de cemento debido a que los datos están muy dispersos. ¿Por qué ocurre esto? A pesar de que existe una relación agua/cemento y la resistencia a la compresión, no hay una dependencia directa entre la cantidad de agua y cemento con la resistencia.