Viento

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) Viento
viento<-datos$Wind

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

# DETERMINACIÓN DE INTERVALOS CON R

histo_viento<-hist(viento,main= "Grafica No. 4.1:Distribución de la cantidad de viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                  xlab= "m/s", ylab= "Cantidad", col="grey", las=2)

TABLA DE FRECUENCIAS

# CREAR LOS LIMITES
Limites<-histo_viento$breaks
Limites
##  [1] 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0
LimiteSup<-Limites[2:14]
LimiteSup
##  [1] 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0
LimiteInf<-Limites[1:13]
LimiteInf
##  [1] 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8
# MARCA DE CLASE
MC<-histo_viento$mids
MC
##  [1] 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9
#Tabla
ni<-histo_viento$counts
ni
##  [1]  1  1  9 30 46 57 55 49 46 35 28  7  2
sum(ni)
## [1] 366
hi<-ni/sum(ni)*100
hi
##  [1]  0.2732240  0.2732240  2.4590164  8.1967213 12.5683060 15.5737705
##  [7] 15.0273224 13.3879781 12.5683060  9.5628415  7.6502732  1.9125683
## [13]  0.5464481
sum(hi)
## [1] 100
Ni_asc<-cumsum(ni)
Ni_asc
##  [1]   1   2  11  41  87 144 199 248 294 329 357 364 366
Hi_asc<- cumsum(hi)
Hi_asc
##  [1]   0.2732240   0.5464481   3.0054645  11.2021858  23.7704918  39.3442623
##  [7]  54.3715847  67.7595628  80.3278689  89.8907104  97.5409836  99.4535519
## [13] 100.0000000
Ni_dsc<- rev(cumsum(rev(ni)))  
Ni_dsc  
##  [1] 366 365 364 355 325 279 222 167 118  72  37   9   2
Hi_dsc<- rev(cumsum(rev(hi)))  
Hi_dsc 
##  [1] 100.0000000  99.7267760  99.4535519  96.9945355  88.7978142  76.2295082
##  [7]  60.6557377  45.6284153  32.2404372  19.6721311  10.1092896   2.4590164
## [13]   0.5464481
Tabla_viento <- data.frame(LimiteInf,LimiteSup,MC,ni,round(hi,2),Ni_asc,round(Hi_asc,2),
                          Ni_dsc,round(Hi_dsc,2))  
colnames(Tabla_viento)<- c("LimiteInf","LimiteSup","MC","ni","hi (%)","Ni_asc","Hi_asc(%)","Ni_dsc","Hi_dsc(%)")
Tabla_viento
##    LimiteInf LimiteSup  MC ni hi (%) Ni_asc Hi_asc(%) Ni_dsc Hi_dsc(%)
## 1        0.4       0.6 0.5  1   0.27      1      0.27    366    100.00
## 2        0.6       0.8 0.7  1   0.27      2      0.55    365     99.73
## 3        0.8       1.0 0.9  9   2.46     11      3.01    364     99.45
## 4        1.0       1.2 1.1 30   8.20     41     11.20    355     96.99
## 5        1.2       1.4 1.3 46  12.57     87     23.77    325     88.80
## 6        1.4       1.6 1.5 57  15.57    144     39.34    279     76.23
## 7        1.6       1.8 1.7 55  15.03    199     54.37    222     60.66
## 8        1.8       2.0 1.9 49  13.39    248     67.76    167     45.63
## 9        2.0       2.2 2.1 46  12.57    294     80.33    118     32.24
## 10       2.2       2.4 2.3 35   9.56    329     89.89     72     19.67
## 11       2.4       2.6 2.5 28   7.65    357     97.54     37     10.11
## 12       2.6       2.8 2.7  7   1.91    364     99.45      9      2.46
## 13       2.8       3.0 2.9  2   0.55    366    100.00      2      0.55
library(knitr)
kable(Tabla_viento, format = "markdown", caption = "Tabla 4.1:Tabla de frecuencias agrupadas de viento de los registros de clima")
Tabla 4.1:Tabla de frecuencias agrupadas de viento de los registros de clima
LimiteInf LimiteSup MC ni hi (%) Ni_asc Hi_asc(%) Ni_dsc Hi_dsc(%)
0.4 0.6 0.5 1 0.27 1 0.27 366 100.00
0.6 0.8 0.7 1 0.27 2 0.55 365 99.73
0.8 1.0 0.9 9 2.46 11 3.01 364 99.45
1.0 1.2 1.1 30 8.20 41 11.20 355 96.99
1.2 1.4 1.3 46 12.57 87 23.77 325 88.80
1.4 1.6 1.5 57 15.57 144 39.34 279 76.23
1.6 1.8 1.7 55 15.03 199 54.37 222 60.66
1.8 2.0 1.9 49 13.39 248 67.76 167 45.63
2.0 2.2 2.1 46 12.57 294 80.33 118 32.24
2.2 2.4 2.3 35 9.56 329 89.89 72 19.67
2.4 2.6 2.5 28 7.65 357 97.54 37 10.11
2.6 2.8 2.7 7 1.91 364 99.45 9 2.46
2.8 3.0 2.9 2 0.55 366 100.00 2 0.55 
#Gráfico No. 2
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL
histograma_Viento<-hist(viento,main= "Grafica No.4.2: Distribución de la cantidad de viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                       xlab= "m/s", ylab= "Cantidad", col="grey", las=2)

GRÁFICAS

#Gráfico No. 3
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL
histograma_Viento<-hist(viento,main= "Grafica No.4.3: Distribución de la cantidad de viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                       xlab= "m/s", ylab= "Cantidad", col="grey", las=2,ylim = c(0,length(viento)))

#Gráfico No. 4
# DIAGRAMA DE BARRAS relativo
barplot(hi,main= "Grafica No.4.4: Distribución de la cantidad relativa de la viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
        xlab= "m/s", ylab= "Cantidad (%)", col="grey", las=2,names.arg =Tabla_viento$MC)

#Gráfico No. 5
# DIAGRMA DE CAJA Y BIGOTE
Caja<-boxplot(viento,horizontal = T, col = "grey",main="Gráfica No. 4.5:Distribución de la cantidad de viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
              xlab= "m/s" )

# OJIVAS

#Gráfico No.6 OJIVAS COMBINADAS DE LA FRECUENCIA
plot(LimiteInf,Ni_dsc,main = "Grafica No. 4.6: Ojivas combinadas de viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
     xlab = "m/s", ylab="Cantidad", col="grey",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. 4.6: Ojivas combinadas de viento \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
     xlab = "m/s", 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(viento)
rs<-max(viento)

mediana<-median(viento)
mediana
## [1] 1.749461
media_aritmetica<-mean(viento)
media_aritmetica
## [1] 1.767582
Mo<-c("[1.4,1.6]")
desviación_estandar<-sd(viento)
desviación_estandar
## [1] 0.4557183
coeficiente_variabilidad <- (desviación_estandar/media_aritmetica) * 100 
coeficiente_variabilidad
## [1] 25.78201
As<-skewness(viento)
As
## [1] 0.1087612
curtosis<-kurtosis(viento)
curtosis
## [1] -0.7200819
#TABLAS
Variable<-c("viento (m/s)")
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. 4.5: Indicadores estadísticos de la variable viento de cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana.")
Tabla No. 4.5: Indicadores estadísticos de la variable viento de cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana.
Variable Mínimo Máximo x Me Mo S Cv (%) As K
viento (m/s) 0.5881579 2.990292 1.77 1.749461 [1.4,1.6] 0.46 25.78 0.11 -0.72

CONCLUSIONES: CONCLUSIONES: El viento en el volcán Antisana fluctúa entre 0.59 m/s y 2.99 m/s y sus valores están en torno a los 1.77 m/s, con una desviación estándar de 0.46 siendo un conjunto de valores homogéneos cuyos valores se concentran en la parte central baja de la variable y con un muy ligero sesgo hacia la derecha, por lo tanto, el comportamiento de la variable es beneficioso. La cantidad constante de vientos moderados bajos ayuda al ecosistema del lugar y la conservación de los glaciares.

.