Análisis de Datos de Automóviles
ERNESTO ELIAS VAZQUEZ TELLO
2024-07-20
Introducción Este informe presenta un análisis de los datos del conjunto “mtcars” en R. Este conjunto de datos contiene información sobre el consumo de combustible y las características de diseño de varios modelos de automóviles.
Cargar y limpiar datos
# Cargar el conjunto de datos mtcars
data(mtcars)
# Ver las primeras filas del conjunto de datos
head(mtcars)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1Análisis descriptivo
# Resumen estadístico del conjunto de datos
summary(mtcars)## mpg cyl disp hp
## Min. :10.40 Min. :4.000 Min. : 71.1 Min. : 52.0
## 1st Qu.:15.43 1st Qu.:4.000 1st Qu.:120.8 1st Qu.: 96.5
## Median :19.20 Median :6.000 Median :196.3 Median :123.0
## Mean :20.09 Mean :6.188 Mean :230.7 Mean :146.7
## 3rd Qu.:22.80 3rd Qu.:8.000 3rd Qu.:326.0 3rd Qu.:180.0
## Max. :33.90 Max. :8.000 Max. :472.0 Max. :335.0
## drat wt qsec vs
## Min. :2.760 Min. :1.513 Min. :14.50 Min. :0.0000
## 1st Qu.:3.080 1st Qu.:2.581 1st Qu.:16.89 1st Qu.:0.0000
## Median :3.695 Median :3.325 Median :17.71 Median :0.0000
## Mean :3.597 Mean :3.217 Mean :17.85 Mean :0.4375
## 3rd Qu.:3.920 3rd Qu.:3.610 3rd Qu.:18.90 3rd Qu.:1.0000
## Max. :4.930 Max. :5.424 Max. :22.90 Max. :1.0000
## am gear carb
## Min. :0.0000 Min. :3.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000
## Median :0.0000 Median :4.000 Median :2.000
## Mean :0.4062 Mean :3.688 Mean :2.812
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000
## Max. :1.0000 Max. :5.000 Max. :8.000Visualización de datos Gráfico de dispersión: Caballos de fuerza vs Consumo de combustible
library(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.4.1ggplot(mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) +
geom_point() +
labs(title = "Caballos de Fuerza vs Consumo de Combustible",
x = "Caballos de Fuerza (hp)",
y = "Millas por Galón (mpg)")
Gráfico de barras: Número de cilindros
ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl))) +
geom_bar() +
labs(title = "Distribución del Número de Cilindros",
x = "Número de Cilindros",
y = "Frecuencia")
Boxplot: Consumo de combustible por número de cilindros
ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Consumo de Combustible por Número de Cilindros",
x = "Número de Cilindros",
y = "Millas por Galón (mpg)")
Tablas Tabla de resumen por número de cilindros
library(dplyr)## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.1##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionsummary_table <- mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(
Media_MPG = mean(mpg),
Media_HP = mean(hp),
Media_WT = mean(wt)
)
summary_table## # A tibble: 3 × 4
## cyl Media_MPG Media_HP Media_WT
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 4 26.7 82.6 2.29
## 2 6 19.7 122. 3.12
## 3 8 15.1 209. 4.00Preguntas de investigación 1. ¿Cuál es la relación entre los caballos de fuerza y el consumo de combustible?
correlation_hp_mpg <- cor(mtcars$hp, mtcars$mpg)
correlation_hp_mpg## [1] -0.7761684Respuesta: La correlación entre los caballos de fuerza y el consumo de combustible es r correlation_hp_mpg. Esto indica una relación negativa, donde a mayor caballos de fuerza, menor es el consumo de combustible (en millas por galón).
2. ¿Cuál es el consumo de combustible promedio para cada número de cilindros?
average_mpg_cyl <- mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(Media_MPG = mean(mpg))
average_mpg_cyl## # A tibble: 3 × 2
## cyl Media_MPG
## <dbl> <dbl>
## 1 4 26.7
## 2 6 19.7
## 3 8 15.1Respuesta: El consumo de combustible promedio para cada número de cilindros es el siguiente:
4 cilindros: r average_mpg_cyl[average_mpg_cyl\(cyl == 4, ]\)Media_MPG millas por galón 6 cilindros: r average_mpg_cyl[average_mpg_cyl\(cyl == 6, ]\)Media_MPG millas por galón 8 cilindros: r average_mpg_cyl[average_mpg_cyl\(cyl == 8, ]\)Media_MPG millas por galón
3. ¿Existe alguna diferencia significativa en el peso de los automóviles según el número de cilindros?
anova_wt_cyl <- aov(wt ~ factor(cyl), data = mtcars)
summary(anova_wt_cyl)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## factor(cyl) 2 18.18 9.088 22.91 1.07e-06 ***
## Residuals 29 11.50 0.397
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Respuesta: Los resultados del ANOVA indican que hay una diferencia significativa en el peso de los automóviles según el número de cilindros (p-valor = r summary(anova_wt_cyl)[[1]][“Pr(>F)”][1]). Esto sugiere que el número de cilindros influye en el peso del automóvil.
Conclusiones En este informe se ha analizado el conjunto de datos “mtcars”, evaluando la relación entre diferentes variables y cómo estas influyen en el consumo de combustible y otras características del automóvil. Las visualizaciones y tablas presentadas ayudan a comprender mejor estos datos y a responder preguntas específicas sobre el conjunto de datos.
Referencias Generales:
R Core Team. (2023). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL: https://www.R-project.org/. Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. URL: https://ggplot2.tidyverse.org. Xie, Y. (2021). R Markdown: The Definitive Guide. CRC Press. URL: https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/. Referencias Específicas para el Conjunto de Datos “mtcars”: Henderson, R. and Velleman, P. (1981). Building Multiple Regression Models Interactively. Biometrics, 37, 391-411. R Core Team. (2023). mtcars dataset. URL: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/mtcars.html.