Energía solar

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) Temperatura máxima
solar<-datos$Solar

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

# DETERMINACIÓN DE INTERVALOS CON R

histo_Solar<-hist(solar,main= "Grafica No. 6.1:Distribución de la cantidad de energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                    xlab= "j/m", ylab= "Cantidad", col="yellow", las=2)

TABLA DE FRECUENCIAS

# CREAR LOS LIMITES
Limites<-histo_Solar$breaks
Limites
## [1]  0  5 10 15 20 25 30 35
LimiteSup<-Limites[2:8]
LimiteSup
## [1]  5 10 15 20 25 30 35
LimiteInf<-Limites[1:7]
LimiteInf
## [1]  0  5 10 15 20 25 30
# MARCA DE CLASE
MC<-histo_Solar$mids
MC
## [1]  2.5  7.5 12.5 17.5 22.5 27.5 32.5
#Tabla
ni<-histo_Solar$counts
ni
## [1] 51 86 79 33 57 58  2
sum(ni)
## [1] 366
hi<-ni/sum(ni)*100
hi
## [1] 13.9344262 23.4972678 21.5846995  9.0163934 15.5737705 15.8469945  0.5464481
sum(hi)
## [1] 100
Ni_asc<-cumsum(ni)
Ni_asc
## [1]  51 137 216 249 306 364 366
Hi_asc<- cumsum(hi)
Hi_asc
## [1]  13.93443  37.43169  59.01639  68.03279  83.60656  99.45355 100.00000
Ni_dsc<- rev(cumsum(rev(ni)))  
Ni_dsc  
## [1] 366 315 229 150 117  60   2
Hi_dsc<- rev(cumsum(rev(hi)))  
Hi_dsc 
## [1] 100.0000000  86.0655738  62.5683060  40.9836066  31.9672131  16.3934426
## [7]   0.5464481
Tabla_Solar <- data.frame(LimiteInf,LimiteSup,MC,ni,round(hi,2),Ni_asc,round(Hi_asc,2),
                            Ni_dsc,round(Hi_dsc,2))  
colnames(Tabla_Solar)<- c("LimiteInf","LimiteSup","MC","ni","hi (%)","Ni_asc","Hi_asc(%)","Ni_dsc","Hi_dsc(%)")
Tabla_Solar
##   LimiteInf LimiteSup   MC ni hi (%) Ni_asc Hi_asc(%) Ni_dsc Hi_dsc(%)
## 1         0         5  2.5 51  13.93     51     13.93    366    100.00
## 2         5        10  7.5 86  23.50    137     37.43    315     86.07
## 3        10        15 12.5 79  21.58    216     59.02    229     62.57
## 4        15        20 17.5 33   9.02    249     68.03    150     40.98
## 5        20        25 22.5 57  15.57    306     83.61    117     31.97
## 6        25        30 27.5 58  15.85    364     99.45     60     16.39
## 7        30        35 32.5  2   0.55    366    100.00      2      0.55
library(knitr)
kable(Tabla_Solar, format = "markdown", caption = "Tabla 6.1:Tabla de frecuencias agrupadas de la energía solar de los registros de clima")
Tabla 6.1:Tabla de frecuencias agrupadas de la energía solar de los registros de clima
LimiteInf LimiteSup MC ni hi (%) Ni_asc Hi_asc(%) Ni_dsc Hi_dsc(%)
0 5 2.5 51 13.93 51 13.93 366 100.00
5 10 7.5 86 23.50 137 37.43 315 86.07
10 15 12.5 79 21.58 216 59.02 229 62.57
15 20 17.5 33 9.02 249 68.03 150 40.98
20 25 22.5 57 15.57 306 83.61 117 31.97
25 30 27.5 58 15.85 364 99.45 60 16.39
30 35 32.5 2 0.55 366 100.00 2 0.55

GRÁFICAS

#Gráfico No. 2
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL
histograma_Solar<-hist(solar,main= "Grafica No.6.2: Distribución de la cantidad de energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                         xlab= "j/m", ylab= "Cantidad", col="yellow", las=2)

#Gráfico No. 3
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL
histograma_Solar<-hist(solar,main= "Grafica No.6.3: Distribución de la cantidad de energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
                         xlab= "j/m", ylab= "Cantidad", col="yellow", las=2,ylim = c(0,length(solar)))

  #Gráfico No. 4
# DIAGRAMA DE BARRAS relativo
barplot(hi,main= "Grafica No.6.4: Distribución de la cantidad relativa de la energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
        xlab= "j/m", ylab= "Cantidad (%)", col="yellow", las=2,names.arg =Tabla_Solar$MC)

#Gráfico No. 5
# DIAGRMA DE CAJA Y BIGOTE
Caja<-boxplot(solar,horizontal = T, col = "yellow",main="Gráfica No. 6.5:Distribución de la cantidad de energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
              xlab= "j/m" )

# OJIVAS

#Gráfico No.6 OJIVAS COMBINADAS DE LA FRECUENCIA
plot(LimiteInf,Ni_dsc,main = "Grafica No. 6.6: Ojivas combinadas de la energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
     xlab = "j/m", ylab="Cantidad", col="black",type = "b")

lines(LimiteSup,Ni_asc,col="blue",type = "b")
legend("left",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. 6.6: Ojivas combinadas de la energía solar \nde cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana",
     xlab = "j/m", ylab="Cantidad (%)", col="black",type = "b")

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

INDICADORES

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

mediana<-median(solar)
mediana
## [1] 12.65499
media_aritmetica<-mean(solar)
media_aritmetica
## [1] 14.436
Mo<-c("[5,10]")
desviación_estandar<-sd(solar)
desviación_estandar
## [1] 8.328353
coeficiente_variabilidad <- (desviación_estandar/media_aritmetica) * 100 
coeficiente_variabilidad
## [1] 57.69158
As<-skewness(solar)
As
## [1] 0.2972293
curtosis<-kurtosis(solar)
curtosis
## [1] -1.244054
#TABLAS
Variable<-c("Energía solar (j/m)")
Tabla_indicadores<-data.frame(Variable,round(ri,2),round(rs,2),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. 5.2: Indicadores estadísticos de la variable energía solar de cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana.")
Tabla No. 5.2: Indicadores estadísticos de la variable energía solar de cada uno de los registros de clima en el volcán Antisana.
Variable Mínimo Máximo x Me Mo S Cv (%) As K
Energía solar (j/m) 1.26 30.27 14.44 12.65499 [5,10] 8.33 57.69 0.3 -1.24

CONCLUSIONES: La energía solar en el volcán Antisana fluctúa entre 1.26 j/m y 30.27 j/m y sus valores están en torno a los 14.44 j/m, con una desviación estándar de 8.33 siendo un conjunto de valores heterogéneos cuyos valores se concentran en la parte centro izquierda de la variable y con ligero sesgo hacia la derecha, por lo tanto, el comportamiento de la variable es beneficioso. La mayoría de valores son moderados lo cual ayuda al ciclo hídrico, la fotosíntesis de vegetales, en general al ecosistema.

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