#### UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR ######
#### AUTOR: JHONNY JOSÉ CATUCUAMBA CALCINA ####
#### CARRERA: INGENIERÍA AMBIENTAL ####
### VARIABLE: TOTAL_VEG ####
setwd("/cloud/project")
datos <- read.csv("Conaf_Data_Chile_2017.csv")
total_veg <- datos$total_veg
# Eliminar NA y valores negativos si los hubiera
total_veg <- na.omit(total_veg)
total_veg_mayores_cero <- subset(total_veg, total_veg > 0)
# Crear objeto boxplot
bp <- boxplot(total_veg_mayores_cero, horizontal = TRUE,
main = "Gráfica Nº 59: Diagrama de caja de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
xlab = "Superficie en ha")
# Obtener los outliers identificados por el boxplot
outliers <- bp$out
# Separar valores atípicos
total_veg_outliers <- total_veg_mayores_cero[total_veg_mayores_cero %in% outliers]
# Separar valores comunes
total_veg_comunes <- total_veg_mayores_cero[!total_veg_mayores_cero %in% outliers]
bpcomunes <- boxplot(total_veg_comunes, horizontal = TRUE,
main = "Gráfica Nº 60: Diagrama de caja de valores comunes de
superficie total de vegetación afectada en Chile",
xlab = "Superficie en ha")
outliers <- bpcomunes$out
total_veg_comunes_outliers <- total_veg_comunes[total_veg_comunes %in% outliers]
total_veg_comunes_comunes <- total_veg_comunes[!total_veg_comunes %in% outliers]
boxplot(total_veg_comunes_comunes, horizontal = TRUE,
main = "Gráfica Nº 61: Diagrama de caja de valores comunes de superficie
total de vegetación afectada en Chile",
xlab = "Superficie en ha")
length(total_veg_comunes_comunes)
## [1] 3505
max <- max(total_veg_comunes_comunes)
min <- min(total_veg_comunes_comunes)
R <- max - min
k <- floor(1 + 3.3 * log10(length(total_veg_comunes_comunes))) # Regla de Sturges
A <- R / k
breaks_total_veg <- seq(max, min, length.out = 13)
liminf <- seq(from = min(total_veg_comunes_comunes), by = A, length.out = k)
limsup <- liminf + A
MC <- (liminf + limsup) / 2
ni <- sapply(1:length(liminf), function(i) sum(total_veg_comunes_comunes >= liminf[i] & total_veg_comunes_comunes < limsup[i]))
ni[length(liminf)] <- sum(total_veg_comunes_comunes >= liminf[length(liminf)] & total_veg_comunes_comunes <= limsup[length(liminf)])
sum(ni)
## [1] 3505
hi <- (ni / sum(ni)) * 100
sum(hi)
## [1] 100
Niasc <- cumsum(ni)
Hiasc <- cumsum(hi)
Nides <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hides <- rev(cumsum(rev(hi)))
TDF_total_veg <- data.frame(round(liminf, 2), round(limsup, 2), round(MC, 2), round(ni, 2),
round(hi, 2), round(Niasc, 2), round(Nides, 2), round(Hiasc, 2), round(Hides, 2))
colnames(TDF_total_veg) <- c("Liminf", "Limsup", "MC", "ni", "hi(%)",
"Ni asc", "Ni desc", "Hi asc(%)", "Hi desc(%)")
totales <- c(liminf = "TOTAL", limsup = "-", MC = "-", ni = sum(ni), hi = sum(hi),
Ni_asc = "-", Ni_des = "-", Hi_asc = "-", Hi_des = "-")
TDF_totalveg_total <- rbind(TDF_total_veg, totales)
TDF_totalveg_total
## Liminf Limsup MC ni hi(%) Ni asc Ni desc Hi asc(%) Hi desc(%)
## 1 0 0.2 0.1 1840 52.5 1840 3505 52.5 100
## 2 0.2 0.4 0.3 442 12.61 2282 1665 65.11 47.5
## 3 0.4 0.61 0.5 334 9.53 2616 1223 74.64 34.89
## 4 0.61 0.81 0.71 171 4.88 2787 889 79.51 25.36
## 5 0.81 1.01 0.91 221 6.31 3008 718 85.82 20.49
## 6 1.01 1.21 1.11 96 2.74 3104 497 88.56 14.18
## 7 1.21 1.41 1.31 65 1.85 3169 401 90.41 11.44
## 8 1.41 1.61 1.51 125 3.57 3294 336 93.98 9.59
## 9 1.61 1.82 1.71 50 1.43 3344 211 95.41 6.02
## 10 1.82 2.02 1.92 105 3 3449 161 98.4 4.59
## 11 2.02 2.22 2.12 29 0.83 3478 56 99.23 1.6
## 12 2.22 2.42 2.32 27 0.77 3505 27 100 0.77
## 13 TOTAL - - 3505 100 - - - -
Hist_total_veg <- hist(total_veg_comunes_comunes,
main = "Gráfica Nº 62: Histograma de superficie total de vegetación
afectada en Chile para la elaboración de la TDF",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad",
col = "purple")
limites <- Hist_total_veg$breaks
liminf <- limites[1:13]
limsup <- limites[2:14]
MC <- Hist_total_veg$mids
ni <- Hist_total_veg$counts
sum(ni)
## [1] 3505
hi <- round(ni / sum(ni), 3) * 100
sum(hi)
## [1] 100
Niasc <- cumsum(ni)
Hiasc <- cumsum(hi)
Nides <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hides <- rev(cumsum(rev(hi)))
TDF_hist_total_veg <- data.frame(liminf, limsup, MC, ni, hi, Niasc, Nides, Hiasc, Hides)
colnames(TDF_hist_total_veg) <- c("Liminf", "Limsup", "MC", "ni", "hi(%)",
"Ni asc", "Ni desc", "Hi asc(%)", "Hi desc(%)")
totales <- c(liminf = "TOTAL", limsup = "-", MC = "-", ni = sum(ni), hi = sum(hi),
Ni_asc = "-", Ni_des = "-", Hi_asc = "-", Hi_des = "-")
TDF_totalveghist_total <- rbind(TDF_hist_total_veg, totales)
TDF_totalveghist_total
## Liminf Limsup MC ni hi(%) Ni asc Ni desc Hi asc(%) Hi desc(%)
## 1 0 0.2 0.1 1840 52.5 1840 3505 52.5 100
## 2 0.2 0.4 0.3 442 12.6 2282 1665 65.1 47.5
## 3 0.4 0.6 0.5 334 9.5 2616 1223 74.6 34.9
## 4 0.6 0.8 0.7 171 4.9 2787 889 79.5 25.4
## 5 0.8 1 0.9 221 6.3 3008 718 85.8 20.5
## 6 1 1.2 1.1 95 2.7 3103 497 88.5 14.2
## 7 1.2 1.4 1.3 65 1.9 3168 402 90.4 11.5
## 8 1.4 1.6 1.5 126 3.6 3294 337 94 9.6
## 9 1.6 1.8 1.7 50 1.4 3344 211 95.4 6
## 10 1.8 2 1.9 104 3 3448 161 98.4 4.6
## 11 2 2.2 2.1 30 0.9 3478 57 99.3 1.6
## 12 2.2 2.4 2.3 26 0.7 3504 27 100 0.7
## 13 2.4 2.6 2.5 1 0 3505 1 100 0
## 14 TOTAL - - 3505 100 - - - -
#### Histograma con la regla de Sturges ####
hist(total_veg_comunes_comunes, breaks = breaks_total_veg,
main = "Gráfica Nº 63: Histograma de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
col = "red",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad")
#### Diagramas de caja y histogramas generales y locales ####
boxplot(total_veg_comunes_comunes, horizontal = TRUE,
main = "Gráfica Nº 64: Diagrama de caja de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
xlab = "Superficie (ha)")
hist(total_veg_comunes_comunes,
main = "Gráfica Nº 65: Histograma de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
col = "red",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad")
hist(total_veg_comunes_comunes,
main = "Gráfica Nº 66: Histograma de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
col = "red",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad",
ylim = c(0, 3505))
barplot(hi, space = 0,
col = "red3",
main = "Gráfica Nº 67: Histograma de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
ylab = "Porcentaje (%)",
xlab = "Superficie (ha)",
names.arg = TDF_hist_total_veg$MC)
barplot(hi, space = 0,
col = "blue",
main = "Gráfica Nº 68: Histograma de superficie total de
vegetación afectada en Chile",
ylab = "Porcentaje (%)",
xlab = "Superficie (ha)",
names.arg = TDF_hist_total_veg$MC,
ylim = c(0, 100))
#### Ojivas acumuladas ####
plot(MC, Nides,
main = "Gráfica Nº 69: Ojiva acumulada absoluta (Ni asc y Ni desc)
de la superficie total de vegetación afectada en Chile",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad",
col = "orange",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16)
lines(MC, Niasc, col = "green", type = "o", pch = 16, lwd = 3)
plot(MC, Hides,
main = "Gráfica Nº 70: Ojiva acumulada relativa (Hi asc y Hi desc)
de la superficie total de vegetación afectada en Chile",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Porcentaje (%)",
col = "orange",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16)
lines(MC, Hiasc, col = "green", type = "o", pch = 16, lwd = 3)
### Indicadores estadísticos ###
library(e1071)
# Tendencia central
x <- mean(total_veg_comunes_comunes)
Me <- median(total_veg_comunes_comunes)
# Dispersión
varianza <- var(total_veg_comunes_comunes)
sd <- sd(total_veg_comunes_comunes)
CV <- (sd / x) * 100
# Forma
As <- skewness(total_veg_comunes_comunes)
K <- kurtosis(total_veg_comunes_comunes)
tabla_indicadores <- data.frame("Variable" = c("Total de vegetación"),
"Rango" = c("[0.0001 ; 2.42]"),
"X" = c("0.452"),
"Me" = c("0.2"),
"Mo" = c("[0.0 ; 0.2]"),
"Sd" = c("0.5617"),
"Cv" = c("124.3"),
"As" = c("1.528"),
"K" = c("1.504"),
"Valores Atípicos" = c("[1.6 ; 2.42]"))
library(knitr)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', caption = "Conclusiones de la variable total de vegetación")
Conclusiones de la variable total de vegetación
| Total de vegetación |
[0.0001 ; 2.42] |
0.452 |
0.2 |
[0.0 ; 0.2] |
0.5617 |
124.3 |
1.528 |
1.504 |
[1.6 ; 2.42] |