Precipitación

Variable Cuantitativa Continua

Cargamos las librería

library(PASWR)
## Loading required package: lattice
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
library(readr)
library(e1071)

Carga los datos (Conjunto de datos)

setwd("/cloud/project")
read_csv("weatherdataANTISANA.csv")
## Rows: 366 Columns: 10
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): Date
## dbl (9): Longitude, Latitude, Elevation, Max Temperature, Min Temperature, P...
## 
## 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.
## # A tibble: 366 × 10
##    Date       Longitude Latitude Elevation `Max Temperature` `Min Temperature`
##    <chr>          <dbl>    <dbl>     <dbl>             <dbl>             <dbl>
##  1 01/01/2012     -78.1   -0.468      4048              16.1              6.91
##  2 01/02/2012     -78.1   -0.468      4048              15.5              9.23
##  3 01/03/2012     -78.1   -0.468      4048              11.5              8.69
##  4 01/04/2012     -78.1   -0.468      4048              12.0              9.53
##  5 01/05/2012     -78.1   -0.468      4048              11.7              7.90
##  6 01/06/2012     -78.1   -0.468      4048              12.1              7.84
##  7 01/07/2012     -78.1   -0.468      4048              13.1              6.39
##  8 01/08/2012     -78.1   -0.468      4048              11.5              9.76
##  9 01/09/2012     -78.1   -0.468      4048              12.9             10.1 
## 10 01/10/2012     -78.1   -0.468      4048              13.4              8.41
## # ℹ 356 more rows
## # ℹ 4 more variables: Precipitation <dbl>, Wind <dbl>,
## #   `Relative Humidity` <dbl>, Solar <dbl>
datos<- read.csv("weatherdataANTISANA.csv", header = T, sep = ",", dec = ".")

EXTRAER LA VARIABLE CONTINUA

# 1) Precipitación
precipitacion<-datos$Precipitation

Para una mejor análisis de la variable, utilizaremos los intervalos que nos proporciona R.

# DETERMINACIÓN DE INTERVALOS CON R

histo_preci<-hist(precipitacion,main= "Grafica No. 3.1:Distribución de la cantidad de precipitación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",xlab= "mm", ylab= "Cantidad", col="skyblue", las=2)

TABLA DE FRECUENCIAS

# CREAR LOS LIMITES
Limites<-histo_preci$breaks
Limites
##  [1]   0  10  20  30  40  50  60  70  80  90 100
LimiteSup<-Limites[2:11]
LimiteSup
##  [1]  10  20  30  40  50  60  70  80  90 100
LimiteInf<-Limites[1:10]
LimiteInf
##  [1]  0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
# MARCA DE CLASE
MC<-histo_preci$mids
MC
##  [1]  5 15 25 35 45 55 65 75 85 95
#Tabla
ni<-histo_preci$counts
ni
##  [1] 150  92  58  27  23  10   4   0   1   1
sum(ni)
## [1] 366
hi<-ni/sum(ni)*100
hi
##  [1] 40.983607 25.136612 15.846995  7.377049  6.284153  2.732240  1.092896
##  [8]  0.000000  0.273224  0.273224
sum(hi)
## [1] 100
Ni_asc<-cumsum(ni)
Ni_asc
##  [1] 150 242 300 327 350 360 364 364 365 366
Hi_asc<- cumsum(hi)
Hi_asc
##  [1]  40.98361  66.12022  81.96721  89.34426  95.62842  98.36066  99.45355
##  [8]  99.45355  99.72678 100.00000
Ni_dsc<- rev(cumsum(rev(ni)))  
Ni_dsc  
##  [1] 366 216 124  66  39  16   6   2   2   1
Hi_dsc<- rev(cumsum(rev(hi)))  
Hi_dsc 
##  [1] 100.0000000  59.0163934  33.8797814  18.0327869  10.6557377   4.3715847
##  [7]   1.6393443   0.5464481   0.5464481   0.2732240
Tabla_preci <- data.frame(LimiteInf,LimiteSup,MC,ni,round(hi,2),Ni_asc,round(Hi_asc,2),
                           Ni_dsc,round(Hi_dsc,2))  
colnames(Tabla_preci)<- c("LimiteInf","LimiteSup","MC","ni","hi (%)","Ni_asc","Hi_asc(%)","Ni_dsc","Hi_dsc(%)")
Tabla_preci
##    LimiteInf LimiteSup MC  ni hi (%) Ni_asc Hi_asc(%) Ni_dsc Hi_dsc(%)
## 1          0        10  5 150  40.98    150     40.98    366    100.00
## 2         10        20 15  92  25.14    242     66.12    216     59.02
## 3         20        30 25  58  15.85    300     81.97    124     33.88
## 4         30        40 35  27   7.38    327     89.34     66     18.03
## 5         40        50 45  23   6.28    350     95.63     39     10.66
## 6         50        60 55  10   2.73    360     98.36     16      4.37
## 7         60        70 65   4   1.09    364     99.45      6      1.64
## 8         70        80 75   0   0.00    364     99.45      2      0.55
## 9         80        90 85   1   0.27    365     99.73      2      0.55
## 10        90       100 95   1   0.27    366    100.00      1      0.27
library(knitr)
kable(Tabla_preci, format = "markdown", caption = "Tabla 3.1:Tabla de frecuencias agrupadas de la precipitación de los registros de clima")
Tabla 3.1:Tabla de frecuencias agrupadas de la precipitación de los registros de clima
LimiteInf LimiteSup MC ni hi (%) Ni_asc Hi_asc(%) Ni_dsc Hi_dsc(%)
0 10 5 150 40.98 150 40.98 366 100.00
10 20 15 92 25.14 242 66.12 216 59.02
20 30 25 58 15.85 300 81.97 124 33.88
30 40 35 27 7.38 327 89.34 66 18.03
40 50 45 23 6.28 350 95.63 39 10.66
50 60 55 10 2.73 360 98.36 16 4.37
60 70 65 4 1.09 364 99.45 6 1.64
70 80 75 0 0.00 364 99.45 2 0.55
80 90 85 1 0.27 365 99.73 2 0.55
90 100 95 1 0.27 366 100.00 1 0.27

GRÁFICAS

#Gráfico No. 2
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL
histograma_Preci<-hist(precipitacion,main= "Grafica No.3.2: Distribución de la cantidad de precipitación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                        xlab= "mm", ylab= "Cantidad", col="skyblue", las=2)

#Gráfico No. 3
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL
histograma_Preci<-hist(precipitacion,main= "Grafica No.3.3: Distribución de la cantidad de precipitación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                        xlab= "mm", ylab= "Cantidad", col="skyblue", las=2,ylim = c(0,length(precipitacion)))

#Gráfico No. 4
# DIAGRAMA DE BARRAS relativo
barplot(hi,main= "Grafica No.3.4: Distribución de la cantidad relativa de la precipitación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
        xlab= "mm", ylab= "Cantidad (%)", col="skyblue", las=2,names.arg =Tabla_preci$MC)

#Gráfico No. 5
# DIAGRMA DE CAJA Y BIGOTE
Caja<-boxplot(precipitacion,horizontal = T, col = "skyblue",main="Gráfica No. 3.5:Distribución de la cantidad de precipitación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
              xlab= "mm" )

# OJIVAS

#Gráfico No.6 OJIVAS COMBINADAS DE LA FRECUENCIA
plot(LimiteInf,Ni_dsc,main = "Grafica No. 3.6: Ojivas combinadas de la precipitación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
     xlab = "mm", ylab="Cantidad", col="black",type = "b")

lines(LimiteSup,Ni_asc,col="blue",type = "b")
legend("right",legend = c("Ojiva descendente", "Ojiva ascendente"),col = c("black", "blue"), pch = 1, lty = 1,cex = 0.7)

#Gráfico No.7 OJIVAS COMBINADAS DE LA FRECUENCIA RELATIVA
plot(LimiteInf,Hi_dsc,main = "Grafica No. 3.6: Ojivas combinadas de la precipítación \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
     xlab = "mm", ylab="Cantidad (%)", col="black",type = "b")

lines(LimiteSup,Hi_asc,col="blue",type = "b")
legend("right",legend = c("Ojiva descendente", "Ojiva ascendente"),col = c("black", "blue"), pch = 1, lty = 1,cex = 0.7)

INDICADORES

ri<-min(precipitacion)
rs<-max(precipitacion)

mediana<-median(precipitacion)
mediana
## [1] 12.93812
media_aritmetica<-mean(precipitacion)
media_aritmetica
## [1] 17.10453
Mo<-c("[0,10]")
desviación_estandar<-sd(precipitacion)
desviación_estandar
## [1] 16.11552
coeficiente_variabilidad <- (desviación_estandar/media_aritmetica) * 100 
coeficiente_variabilidad
## [1] 94.21783
As<-skewness(precipitacion)
As
## [1] 1.294978
curtosis<-kurtosis(precipitacion)
curtosis
## [1] 1.95097
#TABLAS
Variable<-c("Precipitación (mm)")
Tabla_indicadores<-data.frame(Variable,ri,rs,round(media_aritmetica,2),mediana,Mo,round(desviación_estandar,2), 
                              round(coeficiente_variabilidad,2), round(As,2),round(curtosis,2))
colnames(Tabla_indicadores)<-c("Variable","Mínimo","Máximo","x","Me","Mo","S","Cv (%)","As","K")
library(knitr)
kable(Tabla_indicadores, format = "markdown", caption = "Tabla No. 2: Indicadores estadísticos de la variable Temperatura máxima de cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana.")
Tabla No. 2: Indicadores estadísticos de la variable Temperatura máxima de cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana.
Variable Mínimo Máximo x Me Mo S Cv (%) As K
Precipitación (mm) 0 94.7193 17.1 12.93812 [0,10] 16.12 94.22 1.29 1.95

CONCLUSIONES: CONCLUSIONES: La precipitación en el volcán Antisana fluctúa entre 0.01 mm y 94.72 mm y sus valores están en torno a los 17.1 mm, con una desviación estándar de 16.12 siendo un conjunto de valores heterogéneos cuyos valores se concentran en la parte izquierda alta de la variable y con un sesgo hacia la derecha, por lo tanto, el comportamiento de la variable es perjudicial. La precipitación es poca y en menor volumen, lo que afecta al suministro de agua a la flora y fauna, y el retroceso de glaciares.

.