library(dplyr)
##
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(readxl)
library(ggplot2)
df <-read_excel("estimaciones_geologia_extendida.xlsx")
mean_profundidad <- mean(df$`Profundidad (m)`, na.rm = TRUE)
sd_profundidad <- sd(df$`Profundidad (m)`, na.rm = TRUE)
n <- sum(!is.na(df$`Profundidad (m)`))
mean_conm <- mean(df$`Concentración_Mineral (%)`, na.rm = TRUE)
sd_conm <- sd(df$`Concentración_Mineral (%)`, na.rm = TRUE)
n <- sum(!is.na(df$`Concentración_Mineral (%)`))
mean_densr <- mean(df$`Densidad_Roca (g/cm³)`, na.rm = TRUE)
sd_densr <- sd(df$`Densidad_Roca (g/cm³)`, na.rm = TRUE)
n <- sum(!is.na(df$`Densidad_Roca (g/cm³)`))
head(df)
## # A tibble: 6 × 6
## Muestra_ID `Profundidad (m)` Concentración_Mineral (%…¹ Densidad_Roca (g/cm³…²
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 100 15.2 2.7
## 2 2 150 22.5 2.9
## 3 3 75 18.7 2.6
## 4 4 200 10.3 3.1
## 5 5 250 25 2.8
## 6 6 90 13.6 2.9
## # ℹ abbreviated names: ¹`Concentración_Mineral (%)`, ²`Densidad_Roca (g/cm³)`
## # ℹ 2 more variables: Tipo_Roca <chr>,
## # `Edad_Formación (millones de años)` <dbl>
#Calcular un intervalo de confianza del 90% para la media de la variable Profundidad.
error_margin <- qnorm(0.95) * (sd_profundidad / sqrt(n))
lower_bound <- mean_profundidad - error_margin
upper_bound <- mean_profundidad + error_margin
cat("Intervalo de Confianza del 90% para la Precisión:", lower_bound, "a", upper_bound)
## Intervalo de Confianza del 90% para la Precisión: 157.9428 a 214.5572
Contextualizar Resultado:
#Calcular un intervalo de confianza del 99% para la media de la variable Profundidad
error_margin <- qnorm(0.995) * (sd_profundidad / sqrt(n))
lower_bound <- mean_profundidad - error_margin
upper_bound <- mean_profundidad + error_margin
cat("Intervalo de Confianza del 99% para la Precisión:", lower_bound, "a", upper_bound)
## Intervalo de Confianza del 99% para la Precisión: 141.9212 a 230.5788
Contextualizar Resultado:
#Calcular un intervalo de confianza del 90% para la media de la variable Concentración Mineral
error_margin <- qnorm(0.95) * (sd_conm / sqrt(n))
lower_bound <- mean_conm - error_margin
upper_bound <- mean_conm + error_margin
cat("Intervalo de Confianza del 90% para la Concentración Mineral:", lower_bound, "a", upper_bound)
## Intervalo de Confianza del 90% para la Concentración Mineral: 18.55494 a 22.71506
Contextualizar Resultado:
#Calcular un intervalo de confianza del 99% para la media de la variable Concentración Mineral
error_margin <- qnorm(0.995) * (sd_conm / sqrt(n))
lower_bound <- mean_conm - error_margin
upper_bound <- mean_conm + error_margin
cat("Intervalo de Confianza del 99% para la Concentración Mineral:", lower_bound, "a", upper_bound)
## Intervalo de Confianza del 99% para la Concentración Mineral: 17.37765 a 23.89235
Contextualizar Resultado:
#Calcular un intervalo de confianza del 90% para la media de la variable Densidad_Roca
error_margin <- qnorm(0.95) * (sd_densr / sqrt(n))
lower_bound <- mean_densr - error_margin
upper_bound <- mean_densr + error_margin
cat("Intervalo de Confianza del 90% para la Densidad de la roca:", lower_bound, "a", upper_bound)
## Intervalo de Confianza del 90% para la Densidad de la roca: 2.75743 a 2.87257
Contextualizar Resultado:
#Calcular un intervalo de confianza del 99% para la media de la variable Densidad_Roca
error_margin <- qnorm(0.995) * (sd_densr / sqrt(n))
lower_bound <- mean_densr - error_margin
upper_bound <- mean_densr + error_margin
cat("Intervalo de Confianza del 99% para la Concentración Mineral:", lower_bound, "a", upper_bound)
## Intervalo de Confianza del 99% para la Concentración Mineral: 2.724846 a 2.905154
Contextualizar Resultado: