##### UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR #####
#### AUTOR: JHONNY CATUCUAMBA ####
### CARRERA: INGENIERÍA AMBIENTAL #####
######## VARIABLE CAUSA GENERAL ####

## DATOS ###
setwd("/cloud/project")
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, union
Datos <- read.csv("Conaf_Data_Chile_2017.csv")
##estructura de los datos
str(Datos)
## 'data.frame':    5234 obs. of  30 variables:
##  $ X         : int  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
##  $ temporada : chr  "2016-2017" "2016-2017" "2016-2017" "2016-2017" ...
##  $ codreg    : int  3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ codprov   : int  33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 ...
##  $ codcom    : int  3301 3301 3301 3301 3304 3301 3301 3301 3304 3301 ...
##  $ ambito    : chr  "Conaf" "Conaf" "Conaf" "Conaf" ...
##  $ numero    : num  2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
##  $ nombre_inc: chr  "CALLEJÓN MARTINEZ" "PERALES" "TORINO" "LA VERBENA" ...
##  $ utm_este  : num  326931 322031 329713 335543 283796 ...
##  $ utm_norte : num  6838495 6840235 6836541 6829112 6849977 ...
##  $ inicio_c  : chr  "Camino secundario" "Camino secundario" "Orilla curso de agua" "Camino principal" ...
##  $ combus_i  : chr  "Matorral" "Matorral" "Matorral" "Pastizal" ...
##  $ causa_gene: num  2.01 2.01 2.01 1.02 4.01 2.01 2.01 4.01 4.01 4.01 ...
##  $ causa_espe: chr  "2.1.8." "2.1.8." "2.1.8." "1.2.4." ...
##  $ pino_0010 : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ pino_11_17: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ pino_18   : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ eucalipto : num  0 0 0.22 0 0 0 0 0 0 0.5 ...
##  $ otras_plan: num  0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 ...
##  $ total_plan: num  0 0 0.22 0 0 0 0.1 0 0 0.5 ...
##  $ arbolado  : num  0 0 0 0 0 0.5 0.13 0 0 0 ...
##  $ matorral  : num  0.2 0.1 0.05 0 4.35 ...
##  $ pastizal  : num  0 0 0 0.18 0 7.2 0 0.003 0 0.6 ...
##  $ total_veg : num  0.2 0.1 0.05 0.18 4.35 10.2 14.2 0.003 0 0.8 ...
##  $ agricola  : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0 ...
##  $ desechos  : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ total_otra: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0 ...
##  $ sup_t_a   : num  0.2 0.1 0.27 0.18 4.35 10.2 14.3 0.003 0.3 1.3 ...
##  $ long      : num  326931 322031 329713 335543 283796 ...
##  $ lat       : num  6838495 6840235 6836541 6829112 6849977 ...
causa <- Datos$causa_gene
tdf_causa <- as.data.frame(table(causa))
tdf_causa$grupo <- case_when(
  grepl("1.01|1.02|1.03|1.04|1.05|1.06|1.07|1.08|1.09|1.1", tdf_causa$causa, ignore.case = TRUE) ~ "Accidentales",
  grepl("2.01", tdf_causa$causa, ignore.case = TRUE) ~ "Intencionales",
  grepl("3.01", tdf_causa$causa, ignore.case = TRUE) ~ "Naturales",
  grepl("4.01", tdf_causa$causa, ignore.case = TRUE) ~ "Negligentes"
)


# Calcular la frecuencia absoluta por grupo
tabla_resumen <- tdf_causa %>%
  group_by(grupo) %>%
  summarise(
    ni = sum(Freq),
    hi = round(sum(Freq) / sum(tdf_causa$Freq), 4)*100
  ) %>%
  filter(!is.na(grupo))  # Eliminar filas con grupo NA si existen

sum(tabla_resumen$ni)
## [1] 5234
sum(tabla_resumen$hi)
## [1] 100
colnames(tabla_resumen) <- c("Causa General","ni","hi (%)")

#### Crear de fila de totales ####
totales <- c( causa= "TOTAL",
              ni= sum(tabla_resumen$ni),
              hi= sum(tabla_resumen$`hi (%)`))

TDF_CAUSA_GENERAL <- rbind(tabla_resumen,totales)
TDF_CAUSA_GENERAL
## # A tibble: 5 × 3
##   `Causa General` ni    `hi (%)`
##   <chr>           <chr> <chr>   
## 1 Accidentales    3311  63.26   
## 2 Intencionales   1687  32.23   
## 3 Naturales       16    0.31    
## 4 Negligentes     220   4.2     
## 5 TOTAL           5234  100
# Diagrama de barrras local ni

barplot(tabla_resumen$ni,main="Gráfica N°16: Distribución de la causa general
        del inicio del incendio forestal en Chile",
        xlab = "Causa General",
        ylab = "Cantidad",
        col = "skyblue",
        names.arg=tabla_resumen$`Causa General`,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

# Diagrama de barrras global ni

barplot(tabla_resumen$ni,main="Gráfica N°17: Distribución de la causa general 
        del inicio del incendio forestal en Chile",
        xlab = "Causa General",
        ylab = "Cantidad",
        col = "skyblue",
        ylim = c(0,5234),
        names.arg=tabla_resumen$`Causa General`,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

# Diagrama de barrras local hi

barplot(tabla_resumen$`hi (%)`,main="Gráfica N°18: Distribución del porcentaje de la causa general 
        del inicio del incendio forestal en Chile",
        xlab = "Causa General",
        ylab = "Porcentaje %",
        col = "skyblue",
        names.arg=tabla_resumen$`Causa General`,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

# Diagrama de barrras global hi

barplot(tabla_resumen$`hi (%)`,main="Gráfica N°19: Distribución del porcentaje de la causa general
        del inicio del incendio forestal en Chile",
        xlab = "Causa General",
        ylab = "Porcentaje %",
        col = "skyblue",
        ylim = c(0,100),
        names.arg=tabla_resumen$`Causa General`,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

# Diagrma circular

pie (tabla_resumen$`hi (%)`,main = "Gráfica N°20: Distribución del porcentaje de la causa general 
     del inicio del incendio forestal en Chile",
     radius = 1,
     labels = paste0(round(tabla_resumen$`hi (%)`,2),"%"),
     col = colores <- c(rev(heat.colors(4))),
     cex=0.8,
)
par(xpd = TRUE)  # Permite que la leyenda salga del área del gráfico

legend(x = 1.5, y = 1,
       legend = tabla_resumen$`Causa General`,
       fill = colores <- c(rev(heat.colors(4))),
       cex = 0.5,
       title = "Causa del inicio del incendio")

tabla_indicadores <- data.frame("Variable" =c("Causa general del inicio del incendio"),
                                "Rango" = " - ",
                                "X" = " - ",
                                "Me" = " - ",
                                "Mo" = " Accidentales ",
                                "V" = " - ",
                                "Sd" = " - ",
                                "Cv" = " - ",
                                "As" = " - ",
                                "K" = " - ",
                                "Valores Atipicos" = " - ")
library(knitr)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', caption = "Conclusiones de la variable
      causa general del inicio del incendio")
Conclusiones de la variable causa general del inicio del incendio
Variable Rango X Me Mo V Sd Cv As K Valores.Atipicos
Causa general del inicio del incendio - - - Accidentales - - - - - -