#Diapositiva 2. Gráfico de dispersión de la magnitud del terremoto vs profundidad

 plot(quakes$depth, quakes$mag, 
      xlab = "Profundidad (km)", 
      ylab = "Magnitud del terremoto",
      main = "Magnitud de los Terremotos vs Profundidad")

#Diapositiva 3. Histograma de la magnitud del terremoto

hist(quakes$mag, 
      xlab = "Magnitud del terremoto", 
      main = "Distribución de la Magnitud del Terremoto")

#Diapositiva 4. Mapa de dispersión de los eventos sísmicos

plot(quakes$long, quakes$lat, 
      xlab = "Longitud", 
      ylab = "Latitud",
      main = "Mapa de Dispersión de Eventos Sísmicos en Fiji o Cercanías")

#Diapositiva 5. Gráfico de barras que muestre la cantidad de terremotos en las diferentes longitudes

rangos_longitud <- cut(quakes$long,breaks = c(160, 170, 180, 190, 200, 210))
terremotos_por_longitud <- table(rangos_longitud)
barplot(terremotos_por_longitud, 
      xlab = "Longitud del Terremoto", 
      ylab = "Cantidad de Terremotos", 
      main = "Cantidad de Terremotos por Longitud")

#Diapositiva 8. Contraste de las longitudes (160, 170] Y (170, 180]
NUESTRA HIPOTESIS INICIAL SERIA QUE NO HAY DIFERENCIA ENTRE LAS MAGNITUDES DE LOS TERREMOTOS ENTRE LOS DOS RANGOS DE LONGITUDES SELECCIONADOS.
VAMOS A SELECCIONAR 15 MAGNITUDES AL AZAR DE CADA RANGO DE LONGITUDES Y VAMOS A REALIZAR UN CONTRASTE DE HIPOTESIS 

A=c(4.8, 6.1, 4.6,4.2, 4.6, 4.7,4.5, 4.5, 5.2, 6.2, 6.3, 4.7, 4,8, 5.5, 4.9)
B=c(4.3, 4.4, 4.4, 4.0, 4.4, 4.7, 5.2, 4.8, 4.7, 5.0, 4.3, 4.5, 4.7, 5.1, 4.3)
wilcox.test(A,B)
## Warning in wilcox.test.default(A, B): cannot compute exact p-value with ties
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  A and B
## W = 164.5, p-value = 0.08088
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0