Eficiencia energética de los edificios en aragón

Informe Estadístico

Author

Grupo 4

Tipo de Edificio

Variable nominal

Estadística descriptiva

Buscamos el directorio de trabajo y cargamos la tabla de datos o el dataset:

#Buscar directorio de trabajo
setwd("~/INGENIERÍA AMBIENTAL/Semestre 3/Estadística y Probabilidad/Proyecto Eficiencia Energética Aragón/1.Datos")
#Cargar el conjunto de datos
library(readr)
datos <- read.csv("Edificios_Reales.csv", sep = ";",dec = ".")

Verificamos que rstudio nos lea correctamente los datos

str(datos)

'data.frame':   167479 obs. of  17 variables:
 $ Día_Emisión            : int  29 26 26 12 27 17 13 8 7 16 ...
 $ Mes_Emisión            : int  6 9 2 6 6 6 2 4 4 12 ...
 $ Año_Emisión            : int  2013 2013 2014 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2013 ...
 $ Emision_CO2            : num  30.1 46.1 20.3 39.2 103.8 ...
 $ Clasificacion_Emisiones: chr  "E" "E" "D" "E" ...
 $ Demanda_energética     : num  142.3 174.4 94.2 187.7 409 ...
 $ Clasificacion_consumo  : chr  "E" "E" "D" "E" ...
 $ Tipo_edificio          : chr  "Vivienda individual" "Vivienda individual" "Vivienda individual" "Vivienda individual" ...
 $ Estado_edificio        : chr  "Existente" "Existente" "Existente" "Existente" ...
 $ Anio_construccion      : int  1962 1974 1999 1970 1965 1968 1966 1963 2006 1970 ...
 $ Superficie_m2          : num  49 81 72 65 46 ...
 $ Municipio              : chr  "ZARAGOZA" "ZARAGOZA" "ZARAGOZA" "ZARAGOZA" ...
 $ Provincia              : chr  "ZARAGOZA" "ZARAGOZA" "ZARAGOZA" "ZARAGOZA" ...
 $ Coordenadas._x         : num  674904 674063 671872 676129 674807 ...
 $ Coordenadas._y         : num  4612931 4612970 4612102 4613402 4613068 ...
 $ Anio_emision           : int  2013 2013 2014 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2013 ...
 $ Dias_hasta_expiracion  : int  3652 3652 3652 3652 3652 3652 3652 3653 3653 3652 ...

Cargamos la variable

tipo_edificio<- datos$Tipo_edificio

Ahora creamos la tabla de frecuencias:

Tabla de frecuencias

#Tipo de edificio
tabla_tipo_edificio<- table(tipo_edificio)
TDF_tipo_edificio<-as.data.frame(tabla_tipo_edificio)

ni_tipo<-TDF_tipo_edificio$Freq
n<-sum(ni_tipo)
hi_tipo<-ni_tipo/n *100

sum(hi_tipo)

[1] 100

TDFfinal_tipo_edificio<-data.frame(TDF_tipo_edificio,round(hi_tipo,2))
colnames(TDFfinal_tipo_edificio)<- c("Tipo de Edificio","ni","hi (%)")


library(knitr)

Warning: package 'knitr' was built under R version 4.4.2

kable(TDFfinal_tipo_edificio, format = "markdown", caption = "Tabla de Frecuencias")

Tabla de Frecuencias
Tipo de Edificio	ni	hi (%)
Bloque completo	26227	15.66
Edificio completo	2387	1.43
Local	11557	6.90
Unifamiliar	22507	13.44
Vivienda individual	104801	62.58

A continuación, las gráficas para variables cualitativas nominales.

Gráficas

Creamos el diagrama de barras con la frecuencia absoluta para visualizar el conteo de ocurrencias de los valores de la variable.

barplot(TDFfinal_tipo_edificio$ni, yaxt= "n", main = "Gráfica N°1.1.1- Frecuencia de tipo de edificio en
        la Comunidad Autónoma de Aragón",
        ylab="Cantidad",xlab = "Tipo de edificio",cex.names =0.6, names.arg = TDFfinal_tipo_edificio$`Tipo de Edificio`,
        col = "cyan")
#ajustamos el eje y de notación científica a números enteros
eje_y1<-pretty(TDFfinal_tipo_edificio$ni)
axis(2, at=eje_y1, labels=format(eje_y1, scientific=FALSE))

################# Global
barplot(TDFfinal_tipo_edificio$ni, yaxt= "n", main = "Gráfica N°1.1.2.- Frecuencia de tipo de edificio en
        la Comunidad Autónoma de Aragón (Global)",
        ylab="Cantidad",xlab = "Tipo de edificio",cex.names =0.6, names.arg = TDFfinal_tipo_edificio$`Tipo de Edificio`,
        col = "cyan", ylim = c(0,167479))
#ajustamos el eje y de notación científica a números enteros
eje_y1.1<-pretty(c(0,167479))
axis(2, at=eje_y1.1, labels=format(eje_y1.1, scientific=FALSE))

Ahora, creamos el diagrama de barras con la frecuencia relativa para visualizar el porcentaje de ocurrencias de los valores.

barplot(TDFfinal_tipo_edificio$`hi (%)`,main = "Gráfica N°1.1.3.- Porcentaje de tipo de edificio en 
        la Comunidad Autónoma de Aragón", ylab="Porcentaje (%)", 
        xlab = "Tipo de edificio",cex.names =0.6, names.arg = TDFfinal_tipo_edificio$`Tipo de Edificio`,
        col = "salmon")

barplot(TDFfinal_tipo_edificio$`hi (%)`,main = "Gráfica N°1.1.4.- Porcentaje de tipo de edificio en 
        la Comunidad Autónoma de Aragón (Global)", ylab="Porcentaje (%)", 
        xlab = "Tipo de edificio",cex.names =0.6, names.arg = TDFfinal_tipo_edificio$`Tipo de Edificio`,
        col = "salmon", ylim = c(0,100))

El sector circular nos permite tener una mejor visualización del porcentaje de incidencia de un echo o fenómeno, usando la frecuencia relativa.

etiqueta1<-paste(TDFfinal_tipo_edificio$`hi (%)`,"%")
color1<-c(topo.colors(5))
pie(hi_tipo, radius = 1,labels = etiqueta1,
    col=color1, main= "Gráfica N°1.1.5.- Porcentaje de cada tipo de edificio en 
        la Comunidad Autónoma de Aragón")
legend("bottomright",legend=TDFfinal_tipo_edificio$`Tipo de Edificio`, fill=color1, title = "Leyenda",
       cex = 0.5, title.cex = 1)

Conclusiones

La variable tipo de edificio, en de la Comunidad Autónoma de Aragón, es de tipo nominal donde el valor quemás se repite es “Vivienda individual” con un 62.58% de ocurrencia y el valor central es “Vivienda individual”.