# UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
# Facultad de Ingeniería en Geología, Minas, Petroleos y Ambiental
# Ingeniería Ambiental
# Autor: Domenica Yepez
# Variable: continua Latitud
#directorio de trabajo
setwd("C:/Users/HP/OneDrive - Universidad Central del Ecuador/SEMESTRE III/Estadistica/Incendios en Chile/Datos")
#extraer los datos
library(readr)
datos <- read_csv("coordenadas_convertidas_3857.csv")
## Rows: 5234 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## dbl (4): long, lat, X_3857, Y_3857
##
## 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.
#Extraccion variable Cuantitativa continua
latitud <- datos$lat
valoresnulos <- is.na(latitud)
latitud <- na.omit(latitud)
options(scipen = 999)
#estadistica descriptiva para la variable total plantacion común
min<- min(latitud )
max <- max(latitud )
R <- max-min
K <-floor(1+3.33*log10(length(latitud )))
A <- (R/K)
lim_inf <- seq(from = min, by = A, length.out = K)
lim_sup <- lim_inf + A
MC <- (lim_inf+lim_sup)/2
ni <- c()
for (i in 1:K) {
if (i != K) {
ni[i] <- length(subset(latitud,
latitud >= lim_inf[i] & latitud < lim_sup[i]))
} else {
ni[i] <- length(subset(latitud,
latitud >= lim_inf[i] & latitud <= lim_sup[i]))
}
}
sum(ni)
## [1] 5234
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_latitud <- 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_latitud) <- 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_latitud <- rbind(TDF_latitud, totales)
TDF_latitud
## Lim inf Lim sup MC ni hi(%) Ni asc Hi asc(%) Ni desc
## 1 3981678 4287094.85 4134386.42 26 0.5 26 5234 0.5
## 2 4287094.85 4592511.69 4439803.27 2 0.04 28 5208 0.53
## 3 4592511.69 4897928.54 4745220.12 2 0.04 30 5206 0.57
## 4 4897928.54 5203345.38 5050636.96 21 0.4 51 5204 0.97
## 5 5203345.38 5508762.23 5356053.81 88 1.68 139 5183 2.66
## 6 5508762.23 5814179.08 5661470.65 1003 19.16 1142 5095 21.82
## 7 5814179.08 6119595.92 5966887.5 2316 44.25 3458 4092 66.07
## 8 6119595.92 6425012.77 6272304.35 1651 31.54 5109 1776 97.61
## 9 6425012.77 6730429.62 6577721.19 110 2.1 5219 125 99.71
## 10 6730429.62 7035846.46 6883138.04 14 0.27 5233 15 99.98
## 11 7035846.46 7341263.31 7188554.88 0 0 5233 1 99.98
## 12 7341263.31 7646680.15 7493971.73 0 0 5233 1 99.98
## 13 7646680.15 7952097 7799388.58 1 0.02 5234 1 100
## 14 TOTAL - - 5234 100 - - -
## Hi desc(%)
## 1 100
## 2 99.5
## 3 99.47
## 4 99.43
## 5 99.03
## 6 97.34
## 7 78.18
## 8 33.93
## 9 2.39
## 10 0.29
## 11 0.02
## 12 0.02
## 13 0.02
## 14 -
#simplificar la tabla de distribucion de frecuencia con el histograma
Hist_densidad <- hist(latitud , main="Gráfica N°:Distribución de latitud afectada
en Chile para la elaboración de la TDF",
xlab = "Latitud (°)",
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$counts
sum(ni.1)
## [1] 5234
MC.1<- Hist_densidad$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_latitud.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_latitud.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_latitud.1 <- rbind(TDF_latitud.1, totales)
TDF_latitud.1
## Lim inf Lim sup MC ni hi(%) Ni asc Hi asc(%) Ni desc Hi desc(%)
## 1 3500000 4000000 3750000 1 0.02 1 0.02 5234 100
## 2 4000000 4500000 4250000 27 0.52 28 0.53 5233 99.98
## 3 4500000 5000000 4750000 19 0.36 47 0.9 5206 99.47
## 4 5000000 5500000 5250000 91 1.74 138 2.64 5187 99.1
## 5 5500000 6000000 5750000 2808 53.65 2946 56.29 5096 97.36
## 6 6000000 6500000 6250000 2187 41.78 5133 98.07 2288 43.71
## 7 6500000 7000000 6750000 100 1.91 5233 99.98 101 1.93
## 8 7000000 7500000 7250000 0 0 5233 99.98 1 0.02
## 9 7500000 8000000 7750000 1 0.02 5234 100 1 0.02
## 10 TOTAL - - 5234 100 - - - -
##################### Gráficas ###############################
# Histograma con la rergla de Sturgest###
breaks_sturges <- c(lim_inf, tail(lim_sup, 1))
hist(latitud, breaks = breaks_sturges,
main = "Gráfica N°: Distribución de latitud
afectadas en Chile ",
col = "salmon",
xlab = "Latitud (°)",
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(latitud,
main = "Gráfica N°: Distribución de latitud
afectadas en Chile",
col = "skyblue",
xlab = "Latitud (°)",
ylab = "Cantidad")
# Gobal
hist(latitud,
main = "Gráfica N°: Distribución de latitud
afectadas en Chile",
col = "salmon",
xlab = "Latitud (°)",
ylab = "Cantidad",
ylim=c(0,5234))
# Histograma de hi que genera Rstudio
#Local
barplot(hi.1*100,space=0,
col = "skyblue",
main ="Gráfica N°: Distribución de latitud
afectadas en Chile",
ylab="Porcentaje (%)",
xlab="Latitud (°)",
names.arg = MC.1)
# Global
barplot(hi.1*100,space=0,
col = "salmon",
main ="Gráfica N°: Distribución de latitud
afectadas en Chile",
ylab="Porcentaje (%)",
xlab="Latitud (°)",
ylim = c(0,100),
names.arg = MC.1)
# Ojivas Ni_asc Ni_dsc global y local ####
plot(Ls, Ni_desc.1,
main = "Gráfica N°: Ojiva acumulada absoluta de latitud
afectada en Chile",
xlab = "Latitud (°)",
ylab = "Cantidad",
col = "salmon",
type = "o",
lwd = 3,
pch = 16,
ylim = c(0,5234))
lines(Li, 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 latitud
afectada en Chile",
xlab = " Latitud (°)",
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)
# Diagrama de caja de latitud
cajaBigotes<-boxplot(latitud, horizontal=T, col="brown",
main="Gráfica No7: Distribución de frecuencia para la latitud
afectada en Chile", xlab="Latitud (°)")
### Indicadores ###
# Tendencia central
## Media aritmética
x <- mean(latitud)
x
## [1] 6003468
## Mediana
Me <- median(latitud)
Me
## [1] 5940878
# Disperción
## varianza
V<-var(latitud)
V
## [1] 86644243951
## Deviación estandar
desv <- sd(latitud)
desv
## [1] 294353.9
### coeficiente variabilidad ####
CV <- (desv/x)*100
CV
## [1] 4.903065
# FORMA
## Asimetria
library(e1071)
## Warning: package 'e1071' was built under R version 4.4.3
As <- skewness(latitud)
As
## [1] -1.22995
# Curtosis
Ku<- kurtosis(latitud)
Ku
## [1] 7.998038
# Ouliers
outliers<-cajaBigotes$out
outliers
## [1] 4949979 5096567 4970234 4958306 4105440 4108261 4088785 4111952 4110355
## [10] 4062365 4100295 3981678 4101873 4112003 4052189 4058481 4047779 4111864
## [19] 4158785 4127275 4108423 4086330 4173566 7952097 4814578 4820424 4946583
## [28] 4935863 4948660 4948830 4948268 4948656 4937552 5009712 4949283 4948924
## [37] 4954196 4964652 4913872 4967184 4948374 4247004 4261870 4267758 4268121
## [46] 4362677 4254521 4264032 4339929 4265044
# tabla de indicadores de la variable
tabla_indicadores <- data.frame(
Variable = "Latitud",
Rango = paste0("{", round(min(latitud)), "-", round(max(latitud)), "}"),
Media = round(x, 2),
Mediana = round(Me, 2),
Moda = "5500000 - 6500000",
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 latitud")
Tabla: Conclusiones de la variable latitud
| Latitud |
{3981678-7952097} |
6003468 |
5940878 |
5500000 - 6500000 |
86644243951 |
294353.9 |
4.9 |
-1.23 |
8 |
50 entre [ 3981678 - 7952097 ] |