# ED VARIABLE CUANTITATIVA EUCALITO #####
library(e1071)
datos <- read.csv2("IC.csv")
Desechos <-as.numeric(datos$desechos)
#### Diagrama de caja e histograma de la variable
Caja_desechos<- boxplot(Desechos, horizontal = T,
main = "Gráfica N°24: Distribución de desechos en las zonas de incencios de Chile ",cex.main=0.9,
xlab = " Área (ha)",
col = "blue")
hist(Desechos,main = "Gráfica N°25: Distribución de desechos en las zonas de incencios de Chile ",cex.main=0.9,
xlab = "Área (ha)",
ylab = "Frecuencia")
# Valores mayores a cero de la variable desechos
Desechos <- na.omit(Desechos)
DM0 <- subset(Desechos, Desechos > 0)
Caja_DM0<- boxplot(DM0, horizontal=T,
main = "Gráfica N°26: Diagrama de caja de presencia de desechos
en las zonas de incendios en Chile",cex.main=0.9,
xlab = "Área (ha)",
col = "blue")
hist(DM0,main = "Gráfica N°27: Histograma de presencia de desechos
en las zonas de incendios en Chile ",cex.main=0.9,
xlab = " Área (ha)",
ylab = "Frecuencia")
####Separación delos valores mayores de cero en comunes y no comunes de la variable desechos
DM0_comunes<- subset(DM0,DM0 < min(Caja_DM0$out))
DM0_outliers<- subset(DM0,DM0 >= min(Caja_DM0$out) & DM0 < 400)
caja_DES_comunes<- boxplot(DM0_comunes, horizontal=T,
main = "Gráfica N°28: Diagrama de caja de desechos con presencia significativa en las
zonas de incendios en Chile ",cex.main=0.9,
xlab = "Área (ha)",
col = "green",
pch = 1)
caja_DES_outliers<- boxplot(DM0_outliers, horizontal=T,
main= "Gráfica N°29: Diagarama de caja de desechos con baja presencia
en las zonas de incendios en Chile ",cex.main=0.8,
xlab= "Área (ha)",
col= "blue",
phc= 1)
#estadistica descriptiva con la regal de sturges para la variable matorral común
max <- max(DM0_comunes)
min <- min(DM0_comunes)
R <- max - min
k <- floor(1 + 3.3 * log10(length(DM0_comunes))) # Regla de Sturges
A <- ceiling(R / k)
liminf <- seq(from = min(DM0_comunes), by = A, length.out = k)
limsup <- liminf + A
MC <- (liminf + limsup) / 2
ni <- sapply(1:length(liminf), function(i) sum(DM0_comunes >= liminf[i] & DM0_comunes < limsup[i]))
ni[length(liminf)] <- sum(DM0_comunes >= liminf[length(liminf)] & DM0_comunes <= limsup[length(liminf)])
sum(ni)
## [1] 462
hi <- round(ni/sum(ni),4)*100
hi
## [1] 81.17 11.04 4.11 3.03 0.65 0.00 0.00 0.00 0.00
sum(hi)
## [1] 100
Niasc <- cumsum(ni)
Hiasc <- cumsum(hi)
Nides <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hides <- rev(cumsum(rev(hi)))
TDF_cantidaDE <- data.frame(liminf,limsup,MC,ni,hi,Niasc,Nides,Hiasc,Hides)
colnames(TDF_cantidaDE) <- c("Limininf","Liminsup","MC","ni","hi(%)",
"Ni asc","Ni desc","Hi asc(%)","Hi desc(%)")
TDF_cantidaDE
## Limininf Liminsup MC ni hi(%) Ni asc Ni desc Hi asc(%) Hi desc(%)
## 1 0.005 1.005 0.505 375 81.17 375 462 81.17 100.00
## 2 1.005 2.005 1.505 51 11.04 426 87 92.21 18.83
## 3 2.005 3.005 2.505 19 4.11 445 36 96.32 7.79
## 4 3.005 4.005 3.505 14 3.03 459 17 99.35 3.68
## 5 4.005 5.005 4.505 3 0.65 462 3 100.00 0.65
## 6 5.005 6.005 5.505 0 0.00 462 0 100.00 0.00
## 7 6.005 7.005 6.505 0 0.00 462 0 100.00 0.00
## 8 7.005 8.005 7.505 0 0.00 462 0 100.00 0.00
## 9 8.005 9.005 8.505 0 0.00 462 0 100.00 0.00
totales <- c( lim_inf= "TOTAL",
lim_sup= "-",
MC= "-",
ni= sum(ni),
hi= sum(hi),
Niasc= "-",
Nides= "-",
Hiasc= "-",
Hides= "-")
TDF_cantidaDEt <- rbind(TDF_cantidaDE,totales)
print(TDF_cantidaDEt)
## Limininf Liminsup MC ni hi(%) Ni asc Ni desc Hi asc(%) Hi desc(%)
## 1 0.005 1.005 0.505 375 81.17 375 462 81.17 100
## 2 1.005 2.005 1.505 51 11.04 426 87 92.21 18.83
## 3 2.005 3.005 2.505 19 4.11 445 36 96.32 7.79
## 4 3.005 4.005 3.505 14 3.03 459 17 99.35 3.68
## 5 4.005 5.005 4.505 3 0.65 462 3 100 0.65
## 6 5.005 6.005 5.505 0 0 462 0 100 0
## 7 6.005 7.005 6.505 0 0 462 0 100 0
## 8 7.005 8.005 7.505 0 0 462 0 100 0
## 9 8.005 9.005 8.505 0 0 462 0 100 0
## 10 TOTAL - - 462 100 - - - -
#### Histograma con la rergla de sturgest###
histDM0 <- hist(DM0_comunes,breaks = c<-(seq(min,max,length.out=9)),
main = "Gráfica N°30: Histograma de desechos encontrados en las zonas de incendio en Chile",cex.main=0.9,
col = "BROWN",
xlab = "Área (ha)",
ylab = "cantidad")
####Estadistica descriptica(tabla simplificada Rstudio)
limites <- histDM0$breaks
liminf.1 <- limites[1:8]
limsup.1 <- limites[2:9]
ni.1<- histDM0$counts
MC.1 <- histDM0$mids
ni.1 <- histDM0$counts
hi.1 <- round(ni.1/sum(ni.1),4)*100
Niasc.1 <- cumsum(ni.1)
Hiasc.1<- cumsum(hi.1)
Nides.1<- rev(cumsum(rev(ni.1)))
Hides.1 <- rev(cumsum(rev(hi.1)))
TDF_cantidaDE.1<- data.frame(liminf.1,limsup.1,round(MC.1,2),ni.1,hi.1,Niasc.1,Nides.1,Hiasc.1,Hides.1)
colnames(TDF_cantidaDE.1) <- c("Limininf","Liminsup","MC","ni","hi(%)",
"Ni asc","Ni desc","Hi asc(%)","Hi desc(%)")
TDF_cantidaDE.1
## Limininf Liminsup MC ni hi(%) Ni asc Ni desc Hi asc(%) Hi desc(%)
## 1 0.005000 0.566875 0.29 316 68.40 316 462 68.40 100.01
## 2 0.566875 1.128750 0.85 62 13.42 378 146 81.82 31.61
## 3 1.128750 1.690625 1.41 18 3.90 396 84 85.72 18.19
## 4 1.690625 2.252500 1.97 31 6.71 427 66 92.43 14.29
## 5 2.252500 2.814375 2.53 7 1.52 434 35 93.95 7.58
## 6 2.814375 3.376250 3.10 16 3.46 450 28 97.41 6.06
## 7 3.376250 3.938125 3.66 4 0.87 454 12 98.28 2.60
## 8 3.938125 4.500000 4.22 8 1.73 462 8 100.01 1.73
totales <- c( lim_inf= "TOTAL",
lim_sup= "-",
MC= "-",
ni= sum(ni),
hi= sum(hi),
Niasc= "-",
Nides= "-",
Hiasc= "-",
Hides= "-")
TDF_cantidaDE.1t <- rbind(TDF_cantidaDE.1,totales)
print(TDF_cantidaDE.1t)
## Limininf Liminsup MC ni hi(%) Ni asc Ni desc Hi asc(%) Hi desc(%)
## 1 0.005 0.566875 0.29 316 68.4 316 462 68.4 100.01
## 2 0.566875 1.12875 0.85 62 13.42 378 146 81.82 31.61
## 3 1.12875 1.690625 1.41 18 3.9 396 84 85.72 18.19
## 4 1.690625 2.2525 1.97 31 6.71 427 66 92.43 14.29
## 5 2.2525 2.814375 2.53 7 1.52 434 35 93.95 7.58
## 6 2.814375 3.37625 3.1 16 3.46 450 28 97.41 6.06
## 7 3.37625 3.938125 3.66 4 0.87 454 12 98.28 2.6
## 8 3.938125 4.5 4.22 8 1.73 462 8 100.01 1.73
## 9 TOTAL - - 462 100 - - - -
#### Histograma de ni que genera Rstudio Global y Local ####
#########GLOBAL##########
hist(DM0_comunes,
main = "Gráfica N°31: Histograma de desechos encontrados
en las zonas de incendio en Chile",cex.main=0.9,
col = "red",
xlab = "Área (ha)",
ylab = "Cantidad",
ylim = c(0,462))
######LOCAL######
hist(DM0_comunes,
main = "Gráfica N°32: Histograma de desechos encontrados
en las zonas de incendio en Chile",cex.main=0.9,
col = "red",
xlab = "Área (ha)",
ylab = "Cantidad")
#### Histograma de hi que genera Rstudio Global y Local ####
###########GLOBAL################
barplot(hi.1,space=0,
col = "red3",
main ="Gráfica N°33: Distribución de desechos encontrados
en las zonas de incendio en Chile ",cex.main=0.9,
ylab="Porcentaje (%)",
xlab="Área (ha)",
names.arg= round(MC.1,2),
ylim = c(0,100))
####LOCAL#####
barplot(hi.1,space=0,
col = "blue",
main ="Gráfica N°34: Distribución de desechos encontrados
en las zonas de incendio en Chile ",cex.main=0.9,
ylab="Porcentaje (%)",
xlab="Área (ha)",
names.arg = round(MC.1,2))
#### Ojivas Ni_asc Ni_dsc global y local ####
plot(MC.1, Nides.1,
main = "Gráfica N°35: Ojiva acumulada absoluta de área de desechos
en las zonas de incendio de Chile",
xlab = "Área (ha)",
ylab = "Cantidad",
col = "brown",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16,
ylim = c(0,462))
lines(MC.1, Niasc.1,
col = "grey",
type = "o",
pch = 16,
lwd = 3)
##### Ojivas Hi_asc y Hi_dsc global y local ###
plot(MC.1, Hides.1,
main = "Gráfica N°36: Ojiva acumulada relativa de área de desechos
en las zonas de incendio de Chile",
xlab = " Área (ha)",
ylab = "Cantidad",
col = "brown",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16,
ylim = c(0,100))
lines(MC.1, Hiasc.1,
col = "grey",
type = "o",
pch = 16,
lwd = 3)
#####indicadores
### Tendencia central ####
### Media aritmética ###
x <- mean(DM0_comunes)
x
## [1] 0.6571584
#### Mediana ###
Me <- median(DM0_comunes)
Me
## [1] 0.2
##### Disperción ###
### varianza ##
var(DM0_comunes)
## [1] 0.8709822
##### Deviación estandar ###
sd <- sd(DM0_comunes)
### coeficiente variabilidad ####
CV <- (sd/x)*100
CV
## [1] 142.0151
### FORMA ###
### ASIMETRIA ###
As <- skewness(DM0_comunes)
As
## [1] 1.93929
#### curtosis ###
K <- kurtosis(DM0_comunes)
K
## [1] 3.281429
####Tabla###
tabla_indicadores <- data.frame("Variable" =c("Desechos en la zonas de incendio en Chile"),
"Rango" = " R= {0.005;462.000} ",
"X" = "0.65 ",
"Me" = " 0.2 ",
"Mo" = " 0.005;0.56 ",
"V" = " 0.87 ",
"Sd" = " 0.93 ",
"Cv" = " 142.01 ",
"As" = " 1.93 ",
"K" = " 3.28 ",
"Valores Atipicos" = " - ")
library(knitr)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', caption = "Conclusiones de la variable
de presencia de deschos en las zonas de incendio de Chile")
Conclusiones de la variable de presencia de deschos en las
zonas de incendio de Chile
| Desechos en la zonas de incendio en Chile |
R= {0.005;462.000} |
0.65 |
0.2 |
0.005;0.56 |
0.87 |
0.93 |
142.01 |
1.93 |
3.28 |
- |