Informe #1
Laura Milena Blanco Torres
2025-02-07
Datos sismológicos
Contexto:
En el Sistema de Información de Sismicidad Histórica de Colombia se encuentran las referencias históricas, intensidades macrosísmicas y evaluaciones sismológicas de los sismos más importantes que han ocurrido en el territorio colombiano desde el siglo XVII. Actualmente se encuentran almacenados más de 80 eventos sísmicos y se siguen realizando el estudio de nuevos sismos con el fin de incluirlos en la base datos.
El sistema permite realizar diferentes tipos de consultas, donde se obtienen resultados de forma espacial, tabular y gráfica.
se importa la base de datos.
library(readxl)
df<- read_excel("sismicidad_historicaa.xls")
dfLa base de datos contiene 15 variables y 85 observaciones
colnames(df) ## [1] "No." "Fecha" "Hora local"
## [4] "Epicentro Latitud" "Epicentro Longitud" "Autor Epicentro"
## [7] "Magnitud" "Magnitud Tipo" "Autor Magnitud"
## [10] "Profundidad" "Autor Profundidad" "Numero puntos"
## [13] "Intensidad maxima" "Escala" "Autor Intensidad"
## [16] "Area epicentral"Las caracteristicas de la base de datos de la Sismicidad Historica en colombia consta de 85 registros de sismos y 16 variables, representadas en una tabla de los eventos principales y mas importantes de sismos ocurridos en colombia. Esta herramienta o esta forma de registrar estos datos simologicos es utilizada para el análisis de la actividad sísmica, la evaluación de riesgos y la planificación de medidas de prevención y mitigación de desastres.
str(df)## tibble [84 × 16] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ No. : num [1:84] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Fecha : chr [1:84] "1644/01/16" "1644/03/16" "1646/04/03" "1736/02/02" ...
## $ Hora local : chr [1:84] "05:00" "12:00" "02:00" "09:00" ...
## $ Epicentro Latitud : chr [1:84] "7.37" "4.46" "5.52" "2.5" ...
## $ Epicentro Longitud: chr [1:84] "-72.64" "-74.04" "-74.13" "-76.5" ...
## $ Autor Epicentro : chr [1:84] "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Dimaté C., Rivera L., Cisternas A. (2005)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" ...
## $ Magnitud : chr [1:84] "6.5" "5.5" "6" "6" ...
## $ Magnitud Tipo : chr [1:84] "MW" "MW" "MW" "MW" ...
## $ Autor Magnitud : chr [1:84] "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" ...
## $ Profundidad : chr [1:84] "15" "15" "15" "15" ...
## $ Autor Profundidad : chr [1:84] "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" "Sarabia Gómez, A.M. (2016)" ...
## $ Numero puntos : chr [1:84] "5" "2" "2" "1" ...
## $ Intensidad maxima : chr [1:84] "9" "7" "8" "8" ...
## $ Escala : chr [1:84] "EMS-98" "EMS-98" "EMS-98" "EMS-98" ...
## $ Autor Intensidad : chr [1:84] "Cifuentes, H., Sarabia, A" "Sarabia, A., Cifuentes, H" "Sarabia, A., Cifuentes, H" "Sarabia, A., Cifuentes, H" ...
## $ Area epicentral : chr [1:84] "Pamplona, Norte de Santander" "Chipaque, Cundinamarca" "Muzo, Boyacá" "Popayán, Cauca" ...sapply(df, class) # Muestra la clase de cada columna## No. Fecha Hora local Epicentro Latitud
## "numeric" "character" "character" "character"
## Epicentro Longitud Autor Epicentro Magnitud Magnitud Tipo
## "character" "character" "character" "character"
## Autor Magnitud Profundidad Autor Profundidad Numero puntos
## "character" "character" "character" "character"
## Intensidad maxima Escala Autor Intensidad Area epicentral
## "character" "character" "character" "character"Los tipos de variables son categoricas y numericas, ya que muestra las fecha y las horas en las que ocurrieron estos eventos
Variables Numéricas:
No. (Número del evento) Epicentro Latitud Epicentro Longitud Magnitud Profundidad Número de puntos (medicionesdeintensidad) Intensidad máxima Variables Categóricas Fecha Hora local Autor Epicentro Magnitud Tipo (MW, ML, etc.) Autor Magnitud Autor Profundidad Escala (EMS-98, MM, etc.) Autor Intensidad Área epicentral
No. (Número del evento) → ID del evento (puede ser numérico si es un identificador secuencial).
Epicentro Latitud → Coordenada numérica.
Epicentro Longitud → Coordenada numérica.
Magnitud → Valor numérico de la magnitud del sismo.
Profundidad → Profundidad en kilómetros (numérico).
Número de puntos (mediciones de intensidad) → Cantidad de mediciones de intensidad (numérico).
Intensidad máxima → Valor de intensidad máxima medida (numérico).
Variables Categóricas
Fecha → Tipo fecha (pero puede tratarse como categórica si es para clasificación).
Hora local → Tipo fecha/hora.
Autor Epicentro → Nombre o código del autor que reporta el epicentro (categórica).
Magnitud Tipo (MW, ML, etc.) → Tipo de magnitud (categórica).
Autor Magnitud → Fuente que reporta la magnitud (categórica).
Autor Profundidad → Fuente que reporta la profundidad (categórica).
Escala (EMS-98, MM, etc.) → Escala de medición de la intensidad (categórica).
Autor Intensidad → Fuente que reporta la intensidad (categórica).
Área epicentral → Región donde ocurrió el sismo (categórica).
Aplicación de fitros para la grafica.
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionTabla_1 <- df %>%
dplyr::group_by(Magnitud) %>%
dplyr::summarise(Total = n()) %>%
dplyr::mutate(Porcentaje = round(Total/sum(Total)*100, 1)) %>%
dplyr::arrange(Magnitud)Gráfica
Realizamos un gráfico con los datos de Magnitud.
library(ggplot2)
G1<-ggplot(Tabla_1, aes(x =Magnitud, y=Total) ) +
geom_bar(width = 0.7,stat="identity",
position = position_dodge(), fill="cyan4") +
ylim(c(0,100))+
#xlim(c(0,300)) +
#ggtitle("Un título") +
labs(x="Magnitud", y= "Frecuencias \n (Porcentajes)") +
geom_text(aes(label=paste0(Total," ", "", "(", Porcentaje, "%", ")")),
vjust=-0.9,
color="black",
hjust=0.5,
# define text position and size
position = position_dodge(0.9),
angle=0,
size=4.5) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, vjust = 1, hjust=1)) +
theme_bw(base_size = 16) +
#coord_flip() +
facet_wrap(~"Magnitudes sismicas")Valores NA
complete.cases(df)## [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [16] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [31] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [46] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [61] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [76] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUEis.na(df)## No. Fecha Hora local Epicentro Latitud Epicentro Longitud
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## Autor Epicentro Magnitud Magnitud Tipo Autor Magnitud Profundidad
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## Autor Profundidad Numero puntos Intensidad maxima Escala Autor Intensidad
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## Area epicentral
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## [80,] FALSE
## [81,] FALSE
## [82,] FALSE
## [83,] FALSE
## [84,] FALSEGrafico de Magnitud y profundidad
Gráfica lineal
library(ggplot2)
# Crear un conjunto de datos ficticio
Tabla_1 <- data.frame(
x = c(6.5, 6.8, 7.1, 6.5, 7.6, 8.1, 4.5, 5.2, 5.9, 7.1),
y = c(15, 15, 10, 15, 64, 27.5, 23.6, 6, 26, 10)
)
# Crear una gráfica lineal
grafica <- ggplot(Tabla_1, aes(x = x, y = y)) + # Define los datos y ejes
geom_line(color = "blue", size = 1) + # Agrega una línea azul de grosor 1
geom_point(color = "red", size = 3) + # Agrega puntos rojos para destacar valores
labs(title = "Magnitud y profundidad", # Título de la gráfica
x = "Magnitud", # etiqueta eje x
y = "Profundidad") + # Etiqueta del eje Y
theme_minimal() # Aplica un tema minimalista para mejorar la estética## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.# Mostrar la gráfica
print(grafica)
# Convertir variables
# Convertir todas las columnas de tipo character a numeric si es posible
df[] <- lapply(df, function(x) if(is.character(x)) as.numeric(x) else x)## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion# Verificar la estructura después de la conversión
str(df)## tibble [84 × 16] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ No. : num [1:84] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Fecha : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Hora local : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Epicentro Latitud : num [1:84] 7.37 4.46 5.52 2.5 4.44 3.82 3.42 7.37 5.37 6.5 ...
## $ Epicentro Longitud: num [1:84] -72.6 -74 -74.1 -76.5 -73.8 ...
## $ Autor Epicentro : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Magnitud : num [1:84] 6.5 5.5 6 6 6.2 6.5 7.1 5.5 6.1 5.5 ...
## $ Magnitud Tipo : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Autor Magnitud : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Profundidad : num [1:84] 15 15 15 15 15 15 10 15 15 15 ...
## $ Autor Profundidad : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Numero puntos : num [1:84] 5 2 2 1 13 5 17 1 7 1 ...
## $ Intensidad maxima : num [1:84] 9 7 8 8 8 8 7 7 9 7 ...
## $ Escala : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Autor Intensidad : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Area epicentral : num [1:84] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...Valore atípicos
#Comandos a usar:
boxplot.stats() :obtiene estadísticas del boxplot de la variable df$Magnitud.
out: extrae los valores atípicos detectados.
rep (1, length(boxplot.stats(df\(Magnitud)\)out)): posiciona los puntos a la altura del boxplot
boxplot.stats(df$Magnitud)$out## [1] 8.4 8.1 4.5boxplot(df$Magnitud, main = "Boxplot de Magnitud", col = "lightblue", horizontal = TRUE)
points(boxplot.stats(df$Magnitud)$out, rep(1, length(boxplot.stats(df$Magnitud)$out)), col = "red", pch = 19)
#La mayoría de los datos de Magnitud están entre 5 y 7.
#La mediana (valor central) parece estar cerca de 6.
#Los valores atípicos (4.5 y 8.4) están marcados en rojo, lo que indica que son inusuales en comparación con el resto de los datos.Resumen
Variables usadas:
Package Skimr: se usa para generar un resumen estadístico detallado de un data.frame (Promedios, Distribucion de datos, Cantidad de valores NA)
Summary: Resumen básico (mínimo, máximo, media)
library(skimr)
skim(df)| Name | df |
| Number of rows | 84 |
| Number of columns | 16 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| numeric | 16 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. | 0 | 1 | 42.50 | 24.39 | 1.00 | 21.75 | 42.50 | 63.25 | 84.00 | ▇▇▇▇▇ |
| Fecha | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Hora local | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Epicentro Latitud | 0 | 1 | 4.77 | 2.82 | 0.53 | 2.47 | 4.57 | 6.91 | 12.61 | ▇▇▆▂▁ |
| Epicentro Longitud | 0 | 1 | -75.65 | 2.16 | -81.52 | -77.32 | -75.67 | -73.83 | -71.08 | ▁▅▇▅▃ |
| Autor Epicentro | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Magnitud | 0 | 1 | 6.28 | 0.67 | 4.50 | 5.90 | 6.20 | 6.62 | 8.40 | ▁▆▇▃▁ |
| Magnitud Tipo | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Autor Magnitud | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Profundidad | 0 | 1 | 36.02 | 45.00 | 6.00 | 13.15 | 15.00 | 28.12 | 180.00 | ▇▁▁▁▁ |
| Autor Profundidad | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Numero puntos | 0 | 1 | 40.54 | 58.68 | 1.00 | 10.75 | 20.00 | 49.75 | 358.00 | ▇▁▁▁▁ |
| Intensidad maxima | 0 | 1 | 7.79 | 1.02 | 5.00 | 7.00 | 8.00 | 8.00 | 10.00 | ▂▅▇▂▁ |
| Escala | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Autor Intensidad | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| Area epicentral | 84 | 0 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
summary(na.omit(df)) #usamos na.omit para excluir las filas con NA## No. Fecha Hora local Epicentro Latitud Epicentro Longitud
## Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA
## Autor Epicentro Magnitud Magnitud Tipo Autor Magnitud Profundidad
## Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA
## Autor Profundidad Numero puntos Intensidad maxima Escala
## Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA
## Autor Intensidad Area epicentral
## Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA