# UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
# Facultad de Ingeniería en Geología, Minas, Petroleos y Ambiental
# Ingeniería Ambiental
# Autor: Domenica Yepez
# Variable : Continua total_otra
# Directorio de trabajo
setwd("C:/Users/HP/OneDrive - Universidad Central del Ecuador/SEMESTRE III/Estadistica/Incendios en Chile/Datos")
# Cargar los datos
library(readr)
datos <- read_delim("Conaf_Data_Chile_2017.csv",
delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
## Rows: 5234 Columns: 30
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ";"
## chr (5): temporada, ambito, nombre_inc, inicio_c, combus_i
## dbl (23): Column1, codreg, codprov, codcom, numero, utm_este, utm_norte, cau...
## num (2): long, lat
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
# Extraer la variable total otra
total_otra <-na.omit(as.numeric(datos$total_otra))
# Analizar la variable por el diagrama de caja
options(scipen = 999)
Caja_total_otra<- boxplot(total_otra, horizontal = T,
main = "Gráfica N°: Distribución de Superficie total
no forestal afectada en Chile",
xlab = " Superficie (ha) ",
col = "#B5EAD7",
pch = 1)
#valores de cero total de no forestales
total_otra_cero<-subset(total_otra, total_otra==0)
length(total_otra_cero)
## [1] 4569
#valores mayores de cero total de no forestales
total_otra.1<- subset(total_otra, total_otra>0)
Caja_total_otra.1<- boxplot(total_otra.1, horizontal=T,
main = "Gráfica N°: Distribución de Superficie total de
no forestal mayor a cero afectada en Chile",
xlab = " Superficie (ha)",
col = "#FFDAC1",
pch = 1)
length(total_otra.1)
## [1] 665
#se divide los valores mayores de cero en comunes y no comunes
total_otra.1_comunes<- subset(total_otra.1,total_otra.1 < min(Caja_total_otra.1$out))
caja_total_otra.1_comunes<- boxplot(total_otra.1_comunes, horizontal=T,
main = "Gráfica: Diastribución de Superficie total de
no forestal comunes afectada en Chile",
xlab = "Superficie (ha)",
col = "#D6E0F0",
pch = 1)
total_otra.1_outliers<- subset(total_otra.1,total_otra.1 >= min(Caja_total_otra.1$out) & total_otra.1 < 200000)
caja_total_otra.1_outliers<- boxplot(total_otra.1_outliers, horizontal=T,
main= "Gráfica: Distribución de Superficie total de
no forestal no comunes afectada en Chile",
xlab= "Superficie (ha)",
col= "#FFDAC1",
phc= 1)
# Estadística descriptiva para la variable total otra comun
min <- min(total_otra.1_comunes )
max <- max(total_otra.1_comunes )
R <- max-min
K <- floor(1+3.33*log10(length(total_otra.1_comunes )))
A <- (R/K)
lim_inf <- seq(from=min,to=max-A,by=A)
lim_sup <- seq(from=min+A,to=max+A,by=A)[1:K]
MC <- (lim_inf+lim_sup)/2
ni <- c()
for (i in 1:K) {
if (i != K) {
ni[i] <- length(subset(total_otra.1_comunes,
total_otra.1_comunes >= lim_inf[i] & total_otra.1_comunes < lim_sup[i]))
} else {
ni[i] <- length(subset(total_otra.1_comunes,
total_otra.1_comunes >= lim_inf[i] & total_otra.1_comunes <= lim_sup[i]))
}
}
sum(ni)
## [1] 558
hi <- ni/sum(ni)*100
sum(hi)
## [1] 100
Ni_asc <- cumsum(ni)
Hi_asc <- cumsum(hi)
Ni_desc <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hi_desc <- rev(cumsum(rev(hi)))
TDF_total_otra <- data.frame(round(lim_inf,2),
round(lim_sup,2),
round(MC,2),ni,
round(hi,2),
Ni_asc,
Ni_desc,
round(Hi_asc,2),
round(Hi_desc,2))
colnames(TDF_total_otra) <- c("Lim inf","Lim sup","MC","ni","hi(%)",
"Ni asc","Hi asc(%)","Ni desc","Hi desc(%)")
totales <- c(lim_inf = "TOTAL", lim_sup = "-", MC = "-", ni = sum(ni), hi = sum(hi),
Ni_asc = "-", Ni_desc = "-", Hi_asc = "-", Hi_desc = "-")
TDF_total_otra <- rbind(TDF_total_otra, totales)
TDF_total_otra
## Lim inf Lim sup MC ni hi(%) Ni asc Hi asc(%) Ni desc Hi desc(%)
## 1 1 11.7 6.35 348 62.37 348 558 62.37 100
## 2 11.7 22.4 17.05 76 13.62 424 210 75.99 37.63
## 3 22.4 33.1 27.75 47 8.42 471 134 84.41 24.01
## 4 33.1 43.8 38.45 19 3.41 490 87 87.81 15.59
## 5 43.8 54.5 49.15 20 3.58 510 68 91.4 12.19
## 6 54.5 65.2 59.85 12 2.15 522 48 93.55 8.6
## 7 65.2 75.9 70.55 6 1.08 528 36 94.62 6.45
## 8 75.9 86.6 81.25 6 1.08 534 30 95.7 5.38
## 9 86.6 97.3 91.95 13 2.33 547 24 98.03 4.3
## 10 97.3 108 102.65 11 1.97 558 11 100 1.97
## 11 TOTAL - - 558 100 - - - -
#simplificar la tabla de distribucion de frecuencia con el histograma
Hist_densidad <- hist(total_otra.1_comunes , main="Gráfica N°:Distribución de superficie total de
no forestal afectada en Chile para la TDF",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab= "Cantidad", col ="#CBAACB")
k.1 <- length(Hist_densidad$breaks)
Li<- Hist_densidad$breaks[1:(length(Hist_densidad$breaks) - 1)]
Ls <- Hist_densidad$breaks[2:length(Hist_densidad$breaks)]
ni.1 <- Hist_densidad$counts
sum(ni.1)
## [1] 558
MC.1<- Hist_densidad$mids
hi.1 <- (ni.1/sum(ni.1))
sum(hi.1)
## [1] 1
Ni_asc.1<- cumsum(ni.1)
Hi_asc.1 <- cumsum(hi.1)
Ni_desc.1 <- rev(cumsum(rev(ni.1)))
Hi_desc.1 <- rev(cumsum(rev(hi.1)))
TDF_total_otra.1 <- data.frame(Li = round(Li, 2),
Ls = round(Ls, 2),
MC.1 = round(MC.1, 2),
ni.1 = ni.1,
hi.1 = round(hi.1 * 100, 2),
Ni_asc.1 = Ni_asc.1,
Hi_asc.1 = round(Hi_asc.1 * 100, 2),
Ni_desc.1 = Ni_desc.1,
Hi_desc.1 = round(Hi_desc.1 * 100, 2))
colnames(TDF_total_otra.1) <- c("Lim inf","Lim sup","MC","ni","hi(%)",
"Ni asc","Hi asc(%)","Ni desc","Hi desc(%)")
totales <- c(Li = "TOTAL", Ls = "-", MC.1 = "-", ni.1 = sum(ni.1), hi.1 = sum(hi.1*100),
Ni_asc.1= "-", Ni_desc.1 = "-", Hi_asc.1 = "-", Hi_desc.1 = "-")
TDF_total_otra.1 <- rbind(TDF_total_otra.1, totales)
TDF_total_otra.1
## Lim inf Lim sup MC ni hi(%) Ni asc Hi asc(%) Ni desc Hi desc(%)
## 1 0 10 5 346 62.01 346 62.01 558 100
## 2 10 20 15 76 13.62 422 75.63 212 37.99
## 3 20 30 25 41 7.35 463 82.97 136 24.37
## 4 30 40 35 25 4.48 488 87.46 95 17.03
## 5 40 50 45 21 3.76 509 91.22 70 12.54
## 6 50 60 55 10 1.79 519 93.01 49 8.78
## 7 60 70 65 5 0.9 524 93.91 39 6.99
## 8 70 80 75 8 1.43 532 95.34 34 6.09
## 9 80 90 85 7 1.25 539 96.59 26 4.66
## 10 90 100 95 15 2.69 554 99.28 19 3.41
## 11 100 110 105 4 0.72 558 100 4 0.72
## 12 TOTAL - - 558 100 - - - -
##################### Gráficas ###############################
# Histograma con la rergla de Sturgest###
breaks_sturges <- c(lim_inf, tail(lim_sup, 1))
hist(total_otra.1_comunes, breaks = breaks_sturges,
main = "Gráfica N°: Distribución de Superficie total de no forestal
comunes afectadas en Chile ",
col = "salmon",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad",
xaxt = "n")
axis(side = 1, at = breaks_sturges, labels = round(breaks_sturges, 1), las = 1, cex.axis = 0.8)
# Histograma de ni que genera Rstudio
# Local
hist(total_otra.1_comunes,
main = "Gráfica N°: Distribución de Superficie total de no forestal
comunes afectadas en Chile",
col = "skyblue",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad")
# Gobal
hist(total_otra.1_comunes,
main = "Gráfica N°: Distribución de Superficie total de no forestal
comunes afectadas en Chile",
col = "salmon",
xlab = "Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad",
ylim=c(0,558))
# Histograma de hi que genera Rstudio
#Local
barplot(hi.1*100,space=0,
col = "skyblue",
main ="Gráfica N°: Distribución de Superficie total de no forestal
comunes afectadas en Chile",
ylab="Porcentaje (%)",
xlab="Superficie (ha)",
names.arg = MC.1)
# Global
barplot(hi.1*100,space=0,
col = "salmon",
main ="Gráfica N°: Distribución de Superficie total de no forestal
comunes afectadas en Chile",
ylab="Porcentaje (%)",
xlab="Superficie (ha)",
ylim = c(0,100),
names.arg = MC.1)
# Ojivas Ni_asc Ni_dsc global y local ####
plot(MC.1, Ni_desc.1,
main = "Gráfica N°: Ojiva acumulada absoluta de Superficie total de no forestal
comunes afectada en Chile",
xlab = " Superficie (ha)",
ylab = "Cantidad",
col = "salmon",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16,
ylim = c(0,558))
lines(MC.1, Ni_asc.1,
col = "blue",
type = "o",
pch = 16,
lwd = 3)
# Ojivas Hi_asc y Hi_dsc global y local ###
plot(MC.1, Hi_desc.1*100,
main = "Gráfica N°: Ojiva acumulada relativa de Superficie total de no forestal
comunes afectada en Chile",
xlab = " Superficies (ha)",
ylab = "Porcentaje (%)",
col = "salmon",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16,
ylim = c(0,100))
lines(MC.1, Hi_asc.1*100,
col = "blue",
type = "o",
pch = 16,
lwd = 3)
### Indicadores ###
# Tendencia central
## Media aritmética
x <- mean(total_otra.1_comunes)
x
## [1] 17.27419
## Mediana
Me <- median(total_otra.1_comunes)
Me
## [1] 6
# Disperción
## varianza
V<-var(total_otra.1_comunes)
V
## [1] 568.5728
## Deviación estandar
desv <- sd(total_otra.1_comunes)
desv
## [1] 23.84476
### coeficiente variabilidad ####
CV <- (desv/x)*100
CV
## [1] 138.0369
# FORMA
## Asimetria
library(e1071)
## Warning: package 'e1071' was built under R version 4.4.3
As <- skewness(total_otra.1_comunes)
As
## [1] 2.065542
# Curtosis
Ku<- kurtosis(total_otra.1_comunes)
Ku
## [1] 3.735305
# Outliers
outliers<- Caja_total_otra.1$out
outliers
## [1] 667 362 362 5121 690 1200 7610 370 7900 75190
## [11] 2320 250 250 430 280 604 290 590 20791 49705
## [21] 23164 133 2662 1012 6386 250 168 300 190 174
## [31] 200 1892 1014 419 300 1426 302 208 165 9600
## [41] 106739 404983 139064 6939 568 1498 308 200 698 2753
## [51] 127 384 299 872 122 130 285 350 852 171
## [61] 189 320 180 333 600 2000 45227 4513 350 1254
## [71] 2000 1653 2838 8620 287 28528 446 3457 12161 8580
## [81] 265 3306 710 270 151 670 1357 10849 811 250
## [91] 437 400 2928 270 173 499 830 1306 270 1440
## [101] 200 230 215 300 200 320 144
# tabla de indicadores de la variable
tabla_indicadores <- data.frame(
Variable = "Latitud",
Rango = paste0("{", round(min(total_otra.1_comunes)), "-", round(max(total_otra.1_comunes)), "}"),
Media = round(x, 2),
Mediana = round(Me, 2),
Moda = "0-10",
Varianza = round(V, 2),
Desviacion = round(desv, 2),
Coeficiente_Variacion = round(CV, 2),
Asimetria = round(As, 2),
Curtosis = round(Ku, 2),
Valores_Atipicos = paste(length(outliers), "entre [", min(outliers), "-", max(outliers), "]")
)
library(knitr)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', caption = "Tabla: Conclusiones de la variable Matorral")
Tabla: Conclusiones de la variable Matorral
| Latitud |
{1-108} |
17.27 |
6 |
0-10 |
568.57 |
23.84 |
138.04 |
2.07 |
3.74 |
107 entre [ 122 - 404983 ] |