Shiny II

# Cargar las librerias necesarias

library(shiny)

Warning: package ‘shiny’ was built under R version 4.3.3

library(readxl)

Warning: package ‘readxl’ was built under R version 4.3.3

library(markovchain)

Warning: package ‘markovchain’ was built under R version 4.3.3
Package:  markovchain
Version:  0.9.5
Date:     2023-09-24 09:20:02 UTC
BugReport: https://github.com/spedygiorgio/markovchain/issues

library(fitdistrplus)

Loading required package: MASS
Loading required package: survival

library(plotly)

Warning: package ‘plotly’ was built under R version 4.3.3
Loading required package: ggplot2
Warning: package ‘ggplot2’ was built under R version 4.3.3
Registered S3 method overwritten by 'data.table':
  method           from
  print.data.table     
Registered S3 method overwritten by 'htmlwidgets':
  method           from         
  print.htmlwidget tools:rstudio

Attaching package: ‘plotly’

The following object is masked from ‘package:ggplot2’:

    last_plot

The following object is masked from ‘package:MASS’:

    select

The following object is masked from ‘package:stats’:

    filter

The following object is masked from ‘package:graphics’:

    layout

# Llamar al script
source("Funciones.R")

# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(
  # titulo de la aplicación
  titlePanel("Aplicación políticas de inventario - Parte II"),
  
  # Definir el recuadro de la aplicación 
  sidebarLayout(
    
    #agregar un panel lateral dentro del recuadro
    sidebarPanel(
      
      #crear objeto de entrada para cargar archivo
      fileInput(inputId='ArchivoEntrada', label='Cargue el archivo de demanda histórica',accept=c(".xlsx")),
      
      #crear un objeto de entrada para modificar el costo de inventario semanal
      sliderInput(inputId="CostoInv",
                  label = "Costo unitario de inventario por semana",
                  min = 1000,
                  max = 7000,
                  value = 5000),
      
      #crear un objeto de entrada en donde me especifique su deseo ver el p-value de mi prueba de bondad de ajuste
      checkboxInput("show", "Show chisquare p-value", value = FALSE, width = NULL),
      
      #panel condicional que se muestra o se escone dependiendo del valor de mi checkboxInput (arriba)
      conditionalPanel("input.show", verbatimTextOutput("pvalue"))
    ),
    
    # Crear el panel principal para mostrar las gráficas 
    mainPanel(
      #imprimir gráfica de costos anuales
      plotlyOutput(outputId="Graf_Cost"),
    )
  )
)

# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
  
  #1. Importar los datos de la demanda que estan en el excel
  # la funcion eventReactive() se utiliza para crear elementos que dependan de un evento especifico, 
  # esto permite ejecutar el codigo solo cuando se produce el evento, en lugar de ejecutar el codigo
  # cada vez que se actualiza algo.
  
  datosDemanda = eventReactive(input$ArchivoEntrada,{
    Archivo1 = input$ArchivoEntrada
    
    # Evitar errores en caso de que el usuario no suba ningun archivo
    if (is.null(Archivo1)) {
      return(NULL)
    }
    # Leer el archivo
    dataFile = read_excel(Archivo1$datapath, sheet = 1, 
                          col_names = TRUE)
    
    # Guardar la segunda columna que son las demandas
    Demanda = dataFile[[2]]
  })
  

  
  
  #2. Prueba de bondad de ajuste 
  pruebaBondadAjuste = eventReactive(datosDemanda(),{
    pruebaBondad(datosDemanda())
  })
  # Aspectos importantes, por que se usan las llaves {} dentro de un eventReactive
  # Las llaves {} son necesarias en eventReactive() porque es una función que ejecuta 
  # un bloque de código cuando se dispara el evento.
  
  #datosDemanda() es una expresión reactiva. En Shiny, los valores reactivos se 
  # manejan como funciones. Si solo escribieras datosDemanda (sin paréntesis), 
  # estarías refiriéndote al objeto reactivo en sí, no al valor que contiene.
  
  
  #2.1 Extraer el p-value de la prueba
  output$pvalue = renderText({
    #Saca el pvalue de la prueba
    estFit = gofstat(pruebaBondadAjuste())
    round(estFit$chisqpvalue,2)
  })
  
  # Esta función crea un componente de salida en la interfaz que se actualiza de manera reactiva. 
  # Cada vez que cambian los datos de demanda o se actualiza la prueba de bondad de ajuste, 
  # este bloque de código se ejecuta.
  
  
  
  #3. Grafica de costo total
  output$Graf_Cost <- renderPlotly({
    if (is.null(datosDemanda())) { return(NULL) }  
    
    Tasa<-pruebaBondadAjuste()$estimate
    lista<-cadenas(Tasa)
    data<-costos(lista,input$CostoInv)
    
    #__________Generar gráfica de los costos anuales__________
    plot_ly(data, x = ~vec_cost_Ord, y = ~CTotal_Actual, name = 'P Actual', type = 'scatter', mode = 'lines+markers')%>%
      add_trace(y = ~CTotal_Nuevo, name = 'P nueva', mode = 'lines+markers')%>%
      layout(title = "Costo anual por política",
             xaxis = list(title = "Costo de ordenar un pedido"),
             yaxis = list (title = "costo anual"))
    
    #Cerrar la función renderPlotly    
  })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

Listening on http://127.0.0.1:6886