Nomb_cantón
Johanna Zurita
2025-06-03
DPA_DESCAN
UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
PROYECTO: FOCOS DE CALOR EN EL ECUADOR
AUTORES: GUERRERO MARIA GABRIELA,PUCHAICELA MONICA, ZURITA JOHANNA
FECHA: 14/05/2025
datos <- read.csv("maate_focosdecalor_bdd_2021diciembre.csv",
header = T, sep = ",", dec = ".")
#Estructura de los datos
str(datos)## 'data.frame': 22476 obs. of 17 variables:
## $ MES_REPORT: int 11 11 8 6 5 6 11 9 3 3 ...
## $ DIA_REPORT: int 20 20 6 10 28 10 20 29 22 22 ...
## $ DPA_DESPRO: chr "ZAMORA CHINCHIPE" "ZAMORA CHINCHIPE" "ZAMORA CHINCHIPE" "ZAMORA CHINCHIPE" ...
## $ DPA_DESCAN: chr "CHINCHIPE" "CHINCHIPE" "CHINCHIPE" "CHINCHIPE" ...
## $ DPA_DESPAR: chr "CHITO" "CHITO" "PUCAPAMBA" "PUCAPAMBA" ...
## $ TXT_1 : chr "PARROQUIA RURAL" "PARROQUIA RURAL" "PARROQUIA RURAL" "PARROQUIA RURAL" ...
## $ LATITUDE : chr "-4,981720000000000" "-4,969160000000000" "-4,958520000000000" "-4,957820000000000" ...
## $ LONGITUDE : chr "-79,041280000000000" "-79,049490000000006" "-79,118430000000004" "-79,111859999999993" ...
## $ BRIGHTNESS: chr "354,759999999999990" "342,009999999999990" "331,860000000000010" "331,399999999999980" ...
## $ SCAN : chr "0,510000000000000" "0,510000000000000" "0,150000000000000" "0,540000000000000" ...
## $ TRACK : chr "0,490000000000000" "0,490000000000000" "0,380000000000000" "0,420000000000000" ...
## $ SATELLITE : chr "1" "1" "1" "1" ...
## $ CONFIDENCE: chr "n" "n" "n" "n" ...
## $ VERSION : chr "2.0NRT" "2.0NRT" "2.0NRT" "2.0NRT" ...
## $ BRIGHT_T31: chr "299,420000000000020" "298,149999999999980" "299,160000000000030" "296,800000000000010" ...
## $ FRP : chr "12,100000000000000" "6,870000000000000" "3,770000000000000" "5,500000000000000" ...
## $ DAYNIGHT : chr "D" "D" "D" "D" ...#Extraer la variable nominal
DPA_DESCAN <- datos$DPA_DESCAN
#EDA variable nominal
#Tabla de Distribucion de Frecuencia
TDFDPA_DESCAN <- table(DPA_DESCAN)
TDFDPA_DESCAN## DPA_DESCAN
## 24 DE MAYO AGUARICO
## 201 28
## ALAUSI ALFREDO BAQUERIZO MORENO
## 15 71
## AMBATO ANTONIO ANTE
## 20 1
## ARAJUNO ARCHIDONA
## 4 5
## ARENILLAS ATACAMES
## 195 24
## AZOGUES BABA
## 17 254
## BABAHOYO BALAO
## 301 4
## BALSAS BALZAR
## 14 599
## BOLIVAR BUENA FE
## 119 24
## CALUMA CALVAS
## 2 52
## CARLOS JULIO AROSEMENA TOLA CASCALES
## 1 5
## CATAMAYO CAYAMBE
## 117 15
## CELICA CEVALLOS
## 414 1
## CHAGUARPAMBA CHILLA
## 53 2
## CHILLANES CHIMBO
## 11 3
## CHINCHIPE CHONE
## 69 393
## CHUNCHI COLIMES
## 2 522
## COLTA COTACACHI
## 21 34
## CUENCA CUYABENO
## 28 23
## DAULE DELEG
## 374 1
## DISTRITO METROPOLITANO DE QUITO DURAN
## 48 93
## ECHEANDIA EL CARMEN
## 2 45
## EL CHACO EL EMPALME
## 217 263
## EL GUABO EL PANGUI
## 3 6
## EL TRIUNFO ELOY ALFARO
## 76 27
## ESMERALDAS ESPEJO
## 65 23
## ESPINDOLA FALSO
## 46 218
## FLAVIO ALFARO GENERAL ANTONIO ELIZALDE
## 24 3
## GIRON GONZALO PIZARRO
## 19 508
## GONZANAMA GUALAQUIZA
## 60 7
## GUAMOTE GUANO
## 15 4
## GUARANDA GUAYAQUIL
## 40 599
## HUAQUILLAS IBARRA
## 2 35
## ISIDRO AYORA JAMA
## 224 52
## JIPIJAPA JUNIN
## 599 59
## LA CONCORDIA LA JOYA DE LOS SACHAS
## 6 217
## LA MANA LA TRONCAL
## 1 41
## LAGO AGRIO LAS LAJAS
## 128 54
## LAS NAVES LATACUNGA
## 3 16
## LOJA LOMAS DE SARGENTILLO
## 62 35
## LORETO MACARA
## 33 103
## MACHALA MANTA
## 1 6
## MARCABELI MEJIA
## 49 1
## MERA MILAGRO
## 3 69
## MIRA MOCACHE
## 14 364
## MONTALVO MONTECRISTI
## 87 98
## MONTUFAR MORONA
## 10 1207
## MUISNE NABON
## 20 8
## NANGARITZA NARANJAL
## 3 182
## NARANJITO NOBOL
## 48 70
## OLMEDO ORELLANA
## 87 344
## OTAVALO PABLO SEXTO
## 76 1255
## PAJAN PALANDA
## 627 14
## PALENQUE PALESTINA
## 789 180
## PALORA PALTAS
## 2 172
## PANGUA PASAJE
## 37 2
## PASTAZA PATATE
## 58 6
## PAUTE PEDERNALES
## 1 100
## PEDRO CARBO PEDRO MONCAYO
## 1005 9
## PEDRO VICENTE MALDONADO PENIPE
## 1 2
## PICHINCHA PIMAMPIRO
## 299 6
## PINDAL PLAYAS
## 216 19
## PORTOVELO PORTOVIEJO
## 17 456
## PUCARA PUEBLOVIEJO
## 40 276
## PUERTO LOPEZ PUJILI
## 9 47
## PUTUMAYO PUYANGO
## 271 228
## QUEVEDO QUILANGA
## 68 3
## QUININDE QUINSALOMA
## 23 25
## RIOBAMBA RIOVERDE
## 10 45
## ROCAFUERTE SALCEDO
## 211 6
## SALINAS SAMBORONDON
## 1 221
## SAN FERNANDO SAN JACINTO DE YAGUACHI
## 1 315
## SAN JUAN BOSCO SAN LORENZO
## 1 8
## SAN MIGUEL SAN MIGUEL DE URCUQUI
## 3 59
## SAN PEDRO DE PELILEO SAN VICENTE
## 2 344
## SANTA ANA SANTA CLARA
## 269 1
## SANTA ELENA SANTA ISABEL
## 389 3
## SANTA LUCIA SANTA ROSA
## 327 13
## SANTIAGO SANTIAGO DE PILLARO
## 3 5
## SANTO DOMINGO SAQUISILI
## 22 6
## SARAGURO SEVILLA DE ORO
## 26 3
## SHUSHUFINDI SIGCHOS
## 388 18
## SIGSIG SIMON BOLIVAR
## 7 55
## SOZORANGA SUCRE
## 53 534
## SUCUA SUSCAL
## 2 2
## TAISHA TENA
## 20 52
## TIWINTZA TOSAGUA
## 19 157
## TULCAN URBINA JADO
## 2 123
## URDANETA VALENCIA
## 176 32
## VENTANAS VINCES
## 336 641
## YACUAMBI YANTZAZA
## 6 4
## ZAMORA ZAPOTILLO
## 5 408
## ZARUMA
## 12TDFfinalDPA_DESCAN <- as.data.frame(TDFDPA_DESCAN)
colnames(TDFfinalDPA_DESCAN) <- c("variable", "ni")
hi <- TDFfinalDPA_DESCAN$ni / sum(TDFfinalDPA_DESCAN$ni)
hi <- hi*100
sum(hi)## [1] 100TDFfinalDPA_DESCAN$hi <- (TDFfinalDPA_DESCAN$ni / sum(TDFfinalDPA_DESCAN$ni)) * 100
TDFfinalDPA_DESCAN <- subset(TDFfinalDPA_DESCAN, variable != "Total")
ni <- TDFfinalDPA_DESCAN$ni
sum(ni)## [1] 22476variable <- TDFfinalDPA_DESCAN$variable
TDFfinalDPA_DESCAN <- data.frame(variable, ni, hi)
TDFfinalDPA_DESCAN## variable ni hi
## 1 24 DE MAYO 201 0.89428724
## 2 AGUARICO 28 0.12457733
## 3 ALAUSI 15 0.06673785
## 4 ALFREDO BAQUERIZO MORENO 71 0.31589251
## 5 AMBATO 20 0.08898380
## 6 ANTONIO ANTE 1 0.00444919
## 7 ARAJUNO 4 0.01779676
## 8 ARCHIDONA 5 0.02224595
## 9 ARENILLAS 195 0.86759210
## 10 ATACAMES 24 0.10678057
## 11 AZOGUES 17 0.07563623
## 12 BABA 254 1.13009432
## 13 BABAHOYO 301 1.33920626
## 14 BALAO 4 0.01779676
## 15 BALSAS 14 0.06228866
## 16 BALZAR 599 2.66506496
## 17 BOLIVAR 119 0.52945364
## 18 BUENA FE 24 0.10678057
## 19 CALUMA 2 0.00889838
## 20 CALVAS 52 0.23135789
## 21 CARLOS JULIO AROSEMENA TOLA 1 0.00444919
## 22 CASCALES 5 0.02224595
## 23 CATAMAYO 117 0.52055526
## 24 CAYAMBE 15 0.06673785
## 25 CELICA 414 1.84196476
## 26 CEVALLOS 1 0.00444919
## 27 CHAGUARPAMBA 53 0.23580708
## 28 CHILLA 2 0.00889838
## 29 CHILLANES 11 0.04894109
## 30 CHIMBO 3 0.01334757
## 31 CHINCHIPE 69 0.30699413
## 32 CHONE 393 1.74853177
## 33 CHUNCHI 2 0.00889838
## 34 COLIMES 522 2.32247731
## 35 COLTA 21 0.09343300
## 36 COTACACHI 34 0.15127247
## 37 CUENCA 28 0.12457733
## 38 CUYABENO 23 0.10233138
## 39 DAULE 374 1.66399715
## 40 DELEG 1 0.00444919
## 41 DISTRITO METROPOLITANO DE QUITO 48 0.21356113
## 42 DURAN 93 0.41377469
## 43 ECHEANDIA 2 0.00889838
## 44 EL CARMEN 45 0.20021356
## 45 EL CHACO 217 0.96547428
## 46 EL EMPALME 263 1.17013704
## 47 EL GUABO 3 0.01334757
## 48 EL PANGUI 6 0.02669514
## 49 EL TRIUNFO 76 0.33813846
## 50 ELOY ALFARO 27 0.12012814
## 51 ESMERALDAS 65 0.28919737
## 52 ESPEJO 23 0.10233138
## 53 ESPINDOLA 46 0.20466275
## 54 FALSO 218 0.96992347
## 55 FLAVIO ALFARO 24 0.10678057
## 56 GENERAL ANTONIO ELIZALDE 3 0.01334757
## 57 GIRON 19 0.08453461
## 58 GONZALO PIZARRO 508 2.26018865
## 59 GONZANAMA 60 0.26695141
## 60 GUALAQUIZA 7 0.03114433
## 61 GUAMOTE 15 0.06673785
## 62 GUANO 4 0.01779676
## 63 GUARANDA 40 0.17796761
## 64 GUAYAQUIL 599 2.66506496
## 65 HUAQUILLAS 2 0.00889838
## 66 IBARRA 35 0.15572166
## 67 ISIDRO AYORA 224 0.99661862
## 68 JAMA 52 0.23135789
## 69 JIPIJAPA 599 2.66506496
## 70 JUNIN 59 0.26250222
## 71 LA CONCORDIA 6 0.02669514
## 72 LA JOYA DE LOS SACHAS 217 0.96547428
## 73 LA MANA 1 0.00444919
## 74 LA TRONCAL 41 0.18241680
## 75 LAGO AGRIO 128 0.56949635
## 76 LAS LAJAS 54 0.24025627
## 77 LAS NAVES 3 0.01334757
## 78 LATACUNGA 16 0.07118704
## 79 LOJA 62 0.27584980
## 80 LOMAS DE SARGENTILLO 35 0.15572166
## 81 LORETO 33 0.14682328
## 82 MACARA 103 0.45826660
## 83 MACHALA 1 0.00444919
## 84 MANTA 6 0.02669514
## 85 MARCABELI 49 0.21801032
## 86 MEJIA 1 0.00444919
## 87 MERA 3 0.01334757
## 88 MILAGRO 69 0.30699413
## 89 MIRA 14 0.06228866
## 90 MOCACHE 364 1.61950525
## 91 MONTALVO 87 0.38707955
## 92 MONTECRISTI 98 0.43602064
## 93 MONTUFAR 10 0.04449190
## 94 MORONA 1207 5.37017263
## 95 MUISNE 20 0.08898380
## 96 NABON 8 0.03559352
## 97 NANGARITZA 3 0.01334757
## 98 NARANJAL 182 0.80975263
## 99 NARANJITO 48 0.21356113
## 100 NOBOL 70 0.31144332
## 101 OLMEDO 87 0.38707955
## 102 ORELLANA 344 1.53052145
## 103 OTAVALO 76 0.33813846
## 104 PABLO SEXTO 1255 5.58373376
## 105 PAJAN 627 2.78964229
## 106 PALANDA 14 0.06228866
## 107 PALENQUE 789 3.51041111
## 108 PALESTINA 180 0.80085424
## 109 PALORA 2 0.00889838
## 110 PALTAS 172 0.76526072
## 111 PANGUA 37 0.16462004
## 112 PASAJE 2 0.00889838
## 113 PASTAZA 58 0.25805303
## 114 PATATE 6 0.02669514
## 115 PAUTE 1 0.00444919
## 116 PEDERNALES 100 0.44491902
## 117 PEDRO CARBO 1005 4.47143620
## 118 PEDRO MONCAYO 9 0.04004271
## 119 PEDRO VICENTE MALDONADO 1 0.00444919
## 120 PENIPE 2 0.00889838
## 121 PICHINCHA 299 1.33030788
## 122 PIMAMPIRO 6 0.02669514
## 123 PINDAL 216 0.96102509
## 124 PLAYAS 19 0.08453461
## 125 PORTOVELO 17 0.07563623
## 126 PORTOVIEJO 456 2.02883075
## 127 PUCARA 40 0.17796761
## 128 PUEBLOVIEJO 276 1.22797651
## 129 PUERTO LOPEZ 9 0.04004271
## 130 PUJILI 47 0.20911194
## 131 PUTUMAYO 271 1.20573056
## 132 PUYANGO 228 1.01441538
## 133 QUEVEDO 68 0.30254494
## 134 QUILANGA 3 0.01334757
## 135 QUININDE 23 0.10233138
## 136 QUINSALOMA 25 0.11122976
## 137 RIOBAMBA 10 0.04449190
## 138 RIOVERDE 45 0.20021356
## 139 ROCAFUERTE 211 0.93877914
## 140 SALCEDO 6 0.02669514
## 141 SALINAS 1 0.00444919
## 142 SAMBORONDON 221 0.98327104
## 143 SAN FERNANDO 1 0.00444919
## 144 SAN JACINTO DE YAGUACHI 315 1.40149493
## 145 SAN JUAN BOSCO 1 0.00444919
## 146 SAN LORENZO 8 0.03559352
## 147 SAN MIGUEL 3 0.01334757
## 148 SAN MIGUEL DE URCUQUI 59 0.26250222
## 149 SAN PEDRO DE PELILEO 2 0.00889838
## 150 SAN VICENTE 344 1.53052145
## 151 SANTA ANA 269 1.19683218
## 152 SANTA CLARA 1 0.00444919
## 153 SANTA ELENA 389 1.73073501
## 154 SANTA ISABEL 3 0.01334757
## 155 SANTA LUCIA 327 1.45488521
## 156 SANTA ROSA 13 0.05783947
## 157 SANTIAGO 3 0.01334757
## 158 SANTIAGO DE PILLARO 5 0.02224595
## 159 SANTO DOMINGO 22 0.09788219
## 160 SAQUISILI 6 0.02669514
## 161 SARAGURO 26 0.11567895
## 162 SEVILLA DE ORO 3 0.01334757
## 163 SHUSHUFINDI 388 1.72628582
## 164 SIGCHOS 18 0.08008542
## 165 SIGSIG 7 0.03114433
## 166 SIMON BOLIVAR 55 0.24470546
## 167 SOZORANGA 53 0.23580708
## 168 SUCRE 534 2.37586759
## 169 SUCUA 2 0.00889838
## 170 SUSCAL 2 0.00889838
## 171 TAISHA 20 0.08898380
## 172 TENA 52 0.23135789
## 173 TIWINTZA 19 0.08453461
## 174 TOSAGUA 157 0.69852287
## 175 TULCAN 2 0.00889838
## 176 URBINA JADO 123 0.54725040
## 177 URDANETA 176 0.78305748
## 178 VALENCIA 32 0.14237409
## 179 VENTANAS 336 1.49492792
## 180 VINCES 641 2.85193095
## 181 YACUAMBI 6 0.02669514
## 182 YANTZAZA 4 0.01779676
## 183 ZAMORA 5 0.02224595
## 184 ZAPOTILLO 408 1.81526962
## 185 ZARUMA 12 0.05339028total_ni <- sum(ni)
total_hi <- sum(hi)
TDFfinalDPA_DESCAN <- TDFfinalDPA_DESCAN[TDFfinalDPA_DESCAN$variable != "Total", ]
TDFfinalDPA_DESCAN <- rbind(
TDFfinalDPA_DESCAN,
data.frame(variable = "Total", ni = total_ni, hi = total_hi)
)
library(gt)
library(stringi)
if(any(!stri_enc_isutf8(TDFfinalDPA_DESCAN$variable))){
warning("Quedan cadenas con problemas de codificación")
} else {
message("Codificación UTF-8 correcta")
}## Codificación UTF-8 correctalibrary(gt)
tabla_Cantones <- TDFfinalDPA_DESCAN %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("Tabla Nro. 2"),
subtitle = md("*Tabla de distribución de Frecuencias de Cantones del Ecuador*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Autor: Grupo 3")
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "black",
table.border.bottom.color = "black",
table.border.top.style = "solid",
table.border.bottom.style = "solid",
column_labels.border.top.color = "black",
column_labels.border.bottom.color = "black",
column_labels.border.bottom.width = px(2),
row.striping.include_table_body = TRUE,
heading.border.bottom.color = "black",
heading.border.bottom.width = px(2),
table_body.hlines.color = "gray",
table_body.border.bottom.color = "black"
) %>%
tab_style(
style = cell_text(weight = "bold"),
locations = cells_body(
rows = variable == "Total"
)
)
tabla_Cantones| Tabla Nro. 2 | ||
| Tabla de distribución de Frecuencias de Cantones del Ecuador | ||
| variable | ni | hi |
|---|---|---|
| 24 DE MAYO | 201 | 0.89428724 |
| AGUARICO | 28 | 0.12457733 |
| ALAUSI | 15 | 0.06673785 |
| ALFREDO BAQUERIZO MORENO | 71 | 0.31589251 |
| AMBATO | 20 | 0.08898380 |
| ANTONIO ANTE | 1 | 0.00444919 |
| ARAJUNO | 4 | 0.01779676 |
| ARCHIDONA | 5 | 0.02224595 |
| ARENILLAS | 195 | 0.86759210 |
| ATACAMES | 24 | 0.10678057 |
| AZOGUES | 17 | 0.07563623 |
| BABA | 254 | 1.13009432 |
| BABAHOYO | 301 | 1.33920626 |
| BALAO | 4 | 0.01779676 |
| BALSAS | 14 | 0.06228866 |
| BALZAR | 599 | 2.66506496 |
| BOLIVAR | 119 | 0.52945364 |
| BUENA FE | 24 | 0.10678057 |
| CALUMA | 2 | 0.00889838 |
| CALVAS | 52 | 0.23135789 |
| CARLOS JULIO AROSEMENA TOLA | 1 | 0.00444919 |
| CASCALES | 5 | 0.02224595 |
| CATAMAYO | 117 | 0.52055526 |
| CAYAMBE | 15 | 0.06673785 |
| CELICA | 414 | 1.84196476 |
| CEVALLOS | 1 | 0.00444919 |
| CHAGUARPAMBA | 53 | 0.23580708 |
| CHILLA | 2 | 0.00889838 |
| CHILLANES | 11 | 0.04894109 |
| CHIMBO | 3 | 0.01334757 |
| CHINCHIPE | 69 | 0.30699413 |
| CHONE | 393 | 1.74853177 |
| CHUNCHI | 2 | 0.00889838 |
| COLIMES | 522 | 2.32247731 |
| COLTA | 21 | 0.09343300 |
| COTACACHI | 34 | 0.15127247 |
| CUENCA | 28 | 0.12457733 |
| CUYABENO | 23 | 0.10233138 |
| DAULE | 374 | 1.66399715 |
| DELEG | 1 | 0.00444919 |
| DISTRITO METROPOLITANO DE QUITO | 48 | 0.21356113 |
| DURAN | 93 | 0.41377469 |
| ECHEANDIA | 2 | 0.00889838 |
| EL CARMEN | 45 | 0.20021356 |
| EL CHACO | 217 | 0.96547428 |
| EL EMPALME | 263 | 1.17013704 |
| EL GUABO | 3 | 0.01334757 |
| EL PANGUI | 6 | 0.02669514 |
| EL TRIUNFO | 76 | 0.33813846 |
| ELOY ALFARO | 27 | 0.12012814 |
| ESMERALDAS | 65 | 0.28919737 |
| ESPEJO | 23 | 0.10233138 |
| ESPINDOLA | 46 | 0.20466275 |
| FALSO | 218 | 0.96992347 |
| FLAVIO ALFARO | 24 | 0.10678057 |
| GENERAL ANTONIO ELIZALDE | 3 | 0.01334757 |
| GIRON | 19 | 0.08453461 |
| GONZALO PIZARRO | 508 | 2.26018865 |
| GONZANAMA | 60 | 0.26695141 |
| GUALAQUIZA | 7 | 0.03114433 |
| GUAMOTE | 15 | 0.06673785 |
| GUANO | 4 | 0.01779676 |
| GUARANDA | 40 | 0.17796761 |
| GUAYAQUIL | 599 | 2.66506496 |
| HUAQUILLAS | 2 | 0.00889838 |
| IBARRA | 35 | 0.15572166 |
| ISIDRO AYORA | 224 | 0.99661862 |
| JAMA | 52 | 0.23135789 |
| JIPIJAPA | 599 | 2.66506496 |
| JUNIN | 59 | 0.26250222 |
| LA CONCORDIA | 6 | 0.02669514 |
| LA JOYA DE LOS SACHAS | 217 | 0.96547428 |
| LA MANA | 1 | 0.00444919 |
| LA TRONCAL | 41 | 0.18241680 |
| LAGO AGRIO | 128 | 0.56949635 |
| LAS LAJAS | 54 | 0.24025627 |
| LAS NAVES | 3 | 0.01334757 |
| LATACUNGA | 16 | 0.07118704 |
| LOJA | 62 | 0.27584980 |
| LOMAS DE SARGENTILLO | 35 | 0.15572166 |
| LORETO | 33 | 0.14682328 |
| MACARA | 103 | 0.45826660 |
| MACHALA | 1 | 0.00444919 |
| MANTA | 6 | 0.02669514 |
| MARCABELI | 49 | 0.21801032 |
| MEJIA | 1 | 0.00444919 |
| MERA | 3 | 0.01334757 |
| MILAGRO | 69 | 0.30699413 |
| MIRA | 14 | 0.06228866 |
| MOCACHE | 364 | 1.61950525 |
| MONTALVO | 87 | 0.38707955 |
| MONTECRISTI | 98 | 0.43602064 |
| MONTUFAR | 10 | 0.04449190 |
| MORONA | 1207 | 5.37017263 |
| MUISNE | 20 | 0.08898380 |
| NABON | 8 | 0.03559352 |
| NANGARITZA | 3 | 0.01334757 |
| NARANJAL | 182 | 0.80975263 |
| NARANJITO | 48 | 0.21356113 |
| NOBOL | 70 | 0.31144332 |
| OLMEDO | 87 | 0.38707955 |
| ORELLANA | 344 | 1.53052145 |
| OTAVALO | 76 | 0.33813846 |
| PABLO SEXTO | 1255 | 5.58373376 |
| PAJAN | 627 | 2.78964229 |
| PALANDA | 14 | 0.06228866 |
| PALENQUE | 789 | 3.51041111 |
| PALESTINA | 180 | 0.80085424 |
| PALORA | 2 | 0.00889838 |
| PALTAS | 172 | 0.76526072 |
| PANGUA | 37 | 0.16462004 |
| PASAJE | 2 | 0.00889838 |
| PASTAZA | 58 | 0.25805303 |
| PATATE | 6 | 0.02669514 |
| PAUTE | 1 | 0.00444919 |
| PEDERNALES | 100 | 0.44491902 |
| PEDRO CARBO | 1005 | 4.47143620 |
| PEDRO MONCAYO | 9 | 0.04004271 |
| PEDRO VICENTE MALDONADO | 1 | 0.00444919 |
| PENIPE | 2 | 0.00889838 |
| PICHINCHA | 299 | 1.33030788 |
| PIMAMPIRO | 6 | 0.02669514 |
| PINDAL | 216 | 0.96102509 |
| PLAYAS | 19 | 0.08453461 |
| PORTOVELO | 17 | 0.07563623 |
| PORTOVIEJO | 456 | 2.02883075 |
| PUCARA | 40 | 0.17796761 |
| PUEBLOVIEJO | 276 | 1.22797651 |
| PUERTO LOPEZ | 9 | 0.04004271 |
| PUJILI | 47 | 0.20911194 |
| PUTUMAYO | 271 | 1.20573056 |
| PUYANGO | 228 | 1.01441538 |
| QUEVEDO | 68 | 0.30254494 |
| QUILANGA | 3 | 0.01334757 |
| QUININDE | 23 | 0.10233138 |
| QUINSALOMA | 25 | 0.11122976 |
| RIOBAMBA | 10 | 0.04449190 |
| RIOVERDE | 45 | 0.20021356 |
| ROCAFUERTE | 211 | 0.93877914 |
| SALCEDO | 6 | 0.02669514 |
| SALINAS | 1 | 0.00444919 |
| SAMBORONDON | 221 | 0.98327104 |
| SAN FERNANDO | 1 | 0.00444919 |
| SAN JACINTO DE YAGUACHI | 315 | 1.40149493 |
| SAN JUAN BOSCO | 1 | 0.00444919 |
| SAN LORENZO | 8 | 0.03559352 |
| SAN MIGUEL | 3 | 0.01334757 |
| SAN MIGUEL DE URCUQUI | 59 | 0.26250222 |
| SAN PEDRO DE PELILEO | 2 | 0.00889838 |
| SAN VICENTE | 344 | 1.53052145 |
| SANTA ANA | 269 | 1.19683218 |
| SANTA CLARA | 1 | 0.00444919 |
| SANTA ELENA | 389 | 1.73073501 |
| SANTA ISABEL | 3 | 0.01334757 |
| SANTA LUCIA | 327 | 1.45488521 |
| SANTA ROSA | 13 | 0.05783947 |
| SANTIAGO | 3 | 0.01334757 |
| SANTIAGO DE PILLARO | 5 | 0.02224595 |
| SANTO DOMINGO | 22 | 0.09788219 |
| SAQUISILI | 6 | 0.02669514 |
| SARAGURO | 26 | 0.11567895 |
| SEVILLA DE ORO | 3 | 0.01334757 |
| SHUSHUFINDI | 388 | 1.72628582 |
| SIGCHOS | 18 | 0.08008542 |
| SIGSIG | 7 | 0.03114433 |
| SIMON BOLIVAR | 55 | 0.24470546 |
| SOZORANGA | 53 | 0.23580708 |
| SUCRE | 534 | 2.37586759 |
| SUCUA | 2 | 0.00889838 |
| SUSCAL | 2 | 0.00889838 |
| TAISHA | 20 | 0.08898380 |
| TENA | 52 | 0.23135789 |
| TIWINTZA | 19 | 0.08453461 |
| TOSAGUA | 157 | 0.69852287 |
| TULCAN | 2 | 0.00889838 |
| URBINA JADO | 123 | 0.54725040 |
| URDANETA | 176 | 0.78305748 |
| VALENCIA | 32 | 0.14237409 |
| VENTANAS | 336 | 1.49492792 |
| VINCES | 641 | 2.85193095 |
| YACUAMBI | 6 | 0.02669514 |
| YANTZAZA | 4 | 0.01779676 |
| ZAMORA | 5 | 0.02224595 |
| ZAPOTILLO | 408 | 1.81526962 |
| ZARUMA | 12 | 0.05339028 |
| Total | 22476 | 100.00000000 |
| Autor: Grupo 3 | ||
#Tabla No.1
#Distribuccion de cantones extendido
TDFfinalDPA_DESCAN <- subset(TDFfinalDPA_DESCAN, variable != "Total")
#GDF 1
TDFfinalDPA_DESCAN$variable <- iconv(TDFfinalDPA_DESCAN$variable, from = "latin1", to = "UTF-8", sub = "")
barplot(
height = TDFfinalDPA_DESCAN$ni,
names.arg = TDFfinalDPA_DESCAN$variable,
main = "Gráfica N°2.1: Distribución de Frecuencia de los Cantones",
xlab = "",
ylab = "Cantidad",
col = heat.colors(length(TDFfinalDPA_DESCAN$ni)),
las = 2,
cex.names = 0.5
)
mtext("Cantones", side = 1, line = 4, cex = 1) 
# DIAGRAMA DE BARRAS (GLOBAL)
colores <- c("yellow", "orange", "red","tomato")
barplot(TDFfinalDPA_DESCAN$ni,
main = "Gráfica N°2.2: Distribución de frecuencias (Global) de
Cantones",
xlab = "",
ylab = "Cantidad",
col = colores,
names.arg = TDFfinalDPA_DESCAN$variable,
ylim = c(0, 22500),
las = 2,
cex.names = 0.4
)
mtext("Cantones", side = 1, line = 4, cex = 1) 
# DIAGRAMA DE BARRAS (Porcentaje)
barplot(TDFfinalDPA_DESCAN$hi,
main = "Grafica N°2.3: Distribución de frecuencias (porcentaje) de
Cantones",
xlab = "",
ylab = "Porcentaje (%)",
col = colores,
names.arg = TDFfinalDPA_DESCAN$variable,
ylim = c(0, 100),
las = 2,
cex.names = 0.4
)
mtext("Cantones", side = 1, line = 4, cex = 1) 
#Crear agrupacion 1
if(!"ni" %in% colnames(TDFfinalDPA_DESCAN)) stop("No existe la columna 'ni' en TDFfinalDPA_DESCAN")
TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo <- NA
for(i in 1:nrow(TDFfinalDPA_DESCAN)) {
if(TDFfinalDPA_DESCAN$ni[i] < 10) {
TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo[i] <- "Unidades"
} else if(TDFfinalDPA_DESCAN$ni[i] >= 10 && TDFfinalDPA_DESCAN$ni[i] <= 100) {
TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo[i] <- "Decenas"
} else if(TDFfinalDPA_DESCAN$ni[i] >= 100 && TDFfinalDPA_DESCAN$ni[i] <= 1000) {
TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo[i] <- "Centenas"
} else {
TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo[i] <- "Miles"
}
}
print(TDFfinalDPA_DESCAN)## variable ni hi Grupo
## 1 24 DE MAYO 201 0.89428724 Centenas
## 2 AGUARICO 28 0.12457733 Decenas
## 3 ALAUSI 15 0.06673785 Decenas
## 4 ALFREDO BAQUERIZO MORENO 71 0.31589251 Decenas
## 5 AMBATO 20 0.08898380 Decenas
## 6 ANTONIO ANTE 1 0.00444919 Unidades
## 7 ARAJUNO 4 0.01779676 Unidades
## 8 ARCHIDONA 5 0.02224595 Unidades
## 9 ARENILLAS 195 0.86759210 Centenas
## 10 ATACAMES 24 0.10678057 Decenas
## 11 AZOGUES 17 0.07563623 Decenas
## 12 BABA 254 1.13009432 Centenas
## 13 BABAHOYO 301 1.33920626 Centenas
## 14 BALAO 4 0.01779676 Unidades
## 15 BALSAS 14 0.06228866 Decenas
## 16 BALZAR 599 2.66506496 Centenas
## 17 BOLIVAR 119 0.52945364 Centenas
## 18 BUENA FE 24 0.10678057 Decenas
## 19 CALUMA 2 0.00889838 Unidades
## 20 CALVAS 52 0.23135789 Decenas
## 21 CARLOS JULIO AROSEMENA TOLA 1 0.00444919 Unidades
## 22 CASCALES 5 0.02224595 Unidades
## 23 CATAMAYO 117 0.52055526 Centenas
## 24 CAYAMBE 15 0.06673785 Decenas
## 25 CELICA 414 1.84196476 Centenas
## 26 CEVALLOS 1 0.00444919 Unidades
## 27 CHAGUARPAMBA 53 0.23580708 Decenas
## 28 CHILLA 2 0.00889838 Unidades
## 29 CHILLANES 11 0.04894109 Decenas
## 30 CHIMBO 3 0.01334757 Unidades
## 31 CHINCHIPE 69 0.30699413 Decenas
## 32 CHONE 393 1.74853177 Centenas
## 33 CHUNCHI 2 0.00889838 Unidades
## 34 COLIMES 522 2.32247731 Centenas
## 35 COLTA 21 0.09343300 Decenas
## 36 COTACACHI 34 0.15127247 Decenas
## 37 CUENCA 28 0.12457733 Decenas
## 38 CUYABENO 23 0.10233138 Decenas
## 39 DAULE 374 1.66399715 Centenas
## 40 DELEG 1 0.00444919 Unidades
## 41 DISTRITO METROPOLITANO DE QUITO 48 0.21356113 Decenas
## 42 DURAN 93 0.41377469 Decenas
## 43 ECHEANDIA 2 0.00889838 Unidades
## 44 EL CARMEN 45 0.20021356 Decenas
## 45 EL CHACO 217 0.96547428 Centenas
## 46 EL EMPALME 263 1.17013704 Centenas
## 47 EL GUABO 3 0.01334757 Unidades
## 48 EL PANGUI 6 0.02669514 Unidades
## 49 EL TRIUNFO 76 0.33813846 Decenas
## 50 ELOY ALFARO 27 0.12012814 Decenas
## 51 ESMERALDAS 65 0.28919737 Decenas
## 52 ESPEJO 23 0.10233138 Decenas
## 53 ESPINDOLA 46 0.20466275 Decenas
## 54 FALSO 218 0.96992347 Centenas
## 55 FLAVIO ALFARO 24 0.10678057 Decenas
## 56 GENERAL ANTONIO ELIZALDE 3 0.01334757 Unidades
## 57 GIRON 19 0.08453461 Decenas
## 58 GONZALO PIZARRO 508 2.26018865 Centenas
## 59 GONZANAMA 60 0.26695141 Decenas
## 60 GUALAQUIZA 7 0.03114433 Unidades
## 61 GUAMOTE 15 0.06673785 Decenas
## 62 GUANO 4 0.01779676 Unidades
## 63 GUARANDA 40 0.17796761 Decenas
## 64 GUAYAQUIL 599 2.66506496 Centenas
## 65 HUAQUILLAS 2 0.00889838 Unidades
## 66 IBARRA 35 0.15572166 Decenas
## 67 ISIDRO AYORA 224 0.99661862 Centenas
## 68 JAMA 52 0.23135789 Decenas
## 69 JIPIJAPA 599 2.66506496 Centenas
## 70 JUNIN 59 0.26250222 Decenas
## 71 LA CONCORDIA 6 0.02669514 Unidades
## 72 LA JOYA DE LOS SACHAS 217 0.96547428 Centenas
## 73 LA MANA 1 0.00444919 Unidades
## 74 LA TRONCAL 41 0.18241680 Decenas
## 75 LAGO AGRIO 128 0.56949635 Centenas
## 76 LAS LAJAS 54 0.24025627 Decenas
## 77 LAS NAVES 3 0.01334757 Unidades
## 78 LATACUNGA 16 0.07118704 Decenas
## 79 LOJA 62 0.27584980 Decenas
## 80 LOMAS DE SARGENTILLO 35 0.15572166 Decenas
## 81 LORETO 33 0.14682328 Decenas
## 82 MACARA 103 0.45826660 Centenas
## 83 MACHALA 1 0.00444919 Unidades
## 84 MANTA 6 0.02669514 Unidades
## 85 MARCABELI 49 0.21801032 Decenas
## 86 MEJIA 1 0.00444919 Unidades
## 87 MERA 3 0.01334757 Unidades
## 88 MILAGRO 69 0.30699413 Decenas
## 89 MIRA 14 0.06228866 Decenas
## 90 MOCACHE 364 1.61950525 Centenas
## 91 MONTALVO 87 0.38707955 Decenas
## 92 MONTECRISTI 98 0.43602064 Decenas
## 93 MONTUFAR 10 0.04449190 Decenas
## 94 MORONA 1207 5.37017263 Miles
## 95 MUISNE 20 0.08898380 Decenas
## 96 NABON 8 0.03559352 Unidades
## 97 NANGARITZA 3 0.01334757 Unidades
## 98 NARANJAL 182 0.80975263 Centenas
## 99 NARANJITO 48 0.21356113 Decenas
## 100 NOBOL 70 0.31144332 Decenas
## 101 OLMEDO 87 0.38707955 Decenas
## 102 ORELLANA 344 1.53052145 Centenas
## 103 OTAVALO 76 0.33813846 Decenas
## 104 PABLO SEXTO 1255 5.58373376 Miles
## 105 PAJAN 627 2.78964229 Centenas
## 106 PALANDA 14 0.06228866 Decenas
## 107 PALENQUE 789 3.51041111 Centenas
## 108 PALESTINA 180 0.80085424 Centenas
## 109 PALORA 2 0.00889838 Unidades
## 110 PALTAS 172 0.76526072 Centenas
## 111 PANGUA 37 0.16462004 Decenas
## 112 PASAJE 2 0.00889838 Unidades
## 113 PASTAZA 58 0.25805303 Decenas
## 114 PATATE 6 0.02669514 Unidades
## 115 PAUTE 1 0.00444919 Unidades
## 116 PEDERNALES 100 0.44491902 Decenas
## 117 PEDRO CARBO 1005 4.47143620 Miles
## 118 PEDRO MONCAYO 9 0.04004271 Unidades
## 119 PEDRO VICENTE MALDONADO 1 0.00444919 Unidades
## 120 PENIPE 2 0.00889838 Unidades
## 121 PICHINCHA 299 1.33030788 Centenas
## 122 PIMAMPIRO 6 0.02669514 Unidades
## 123 PINDAL 216 0.96102509 Centenas
## 124 PLAYAS 19 0.08453461 Decenas
## 125 PORTOVELO 17 0.07563623 Decenas
## 126 PORTOVIEJO 456 2.02883075 Centenas
## 127 PUCARA 40 0.17796761 Decenas
## 128 PUEBLOVIEJO 276 1.22797651 Centenas
## 129 PUERTO LOPEZ 9 0.04004271 Unidades
## 130 PUJILI 47 0.20911194 Decenas
## 131 PUTUMAYO 271 1.20573056 Centenas
## 132 PUYANGO 228 1.01441538 Centenas
## 133 QUEVEDO 68 0.30254494 Decenas
## 134 QUILANGA 3 0.01334757 Unidades
## 135 QUININDE 23 0.10233138 Decenas
## 136 QUINSALOMA 25 0.11122976 Decenas
## 137 RIOBAMBA 10 0.04449190 Decenas
## 138 RIOVERDE 45 0.20021356 Decenas
## 139 ROCAFUERTE 211 0.93877914 Centenas
## 140 SALCEDO 6 0.02669514 Unidades
## 141 SALINAS 1 0.00444919 Unidades
## 142 SAMBORONDON 221 0.98327104 Centenas
## 143 SAN FERNANDO 1 0.00444919 Unidades
## 144 SAN JACINTO DE YAGUACHI 315 1.40149493 Centenas
## 145 SAN JUAN BOSCO 1 0.00444919 Unidades
## 146 SAN LORENZO 8 0.03559352 Unidades
## 147 SAN MIGUEL 3 0.01334757 Unidades
## 148 SAN MIGUEL DE URCUQUI 59 0.26250222 Decenas
## 149 SAN PEDRO DE PELILEO 2 0.00889838 Unidades
## 150 SAN VICENTE 344 1.53052145 Centenas
## 151 SANTA ANA 269 1.19683218 Centenas
## 152 SANTA CLARA 1 0.00444919 Unidades
## 153 SANTA ELENA 389 1.73073501 Centenas
## 154 SANTA ISABEL 3 0.01334757 Unidades
## 155 SANTA LUCIA 327 1.45488521 Centenas
## 156 SANTA ROSA 13 0.05783947 Decenas
## 157 SANTIAGO 3 0.01334757 Unidades
## 158 SANTIAGO DE PILLARO 5 0.02224595 Unidades
## 159 SANTO DOMINGO 22 0.09788219 Decenas
## 160 SAQUISILI 6 0.02669514 Unidades
## 161 SARAGURO 26 0.11567895 Decenas
## 162 SEVILLA DE ORO 3 0.01334757 Unidades
## 163 SHUSHUFINDI 388 1.72628582 Centenas
## 164 SIGCHOS 18 0.08008542 Decenas
## 165 SIGSIG 7 0.03114433 Unidades
## 166 SIMON BOLIVAR 55 0.24470546 Decenas
## 167 SOZORANGA 53 0.23580708 Decenas
## 168 SUCRE 534 2.37586759 Centenas
## 169 SUCUA 2 0.00889838 Unidades
## 170 SUSCAL 2 0.00889838 Unidades
## 171 TAISHA 20 0.08898380 Decenas
## 172 TENA 52 0.23135789 Decenas
## 173 TIWINTZA 19 0.08453461 Decenas
## 174 TOSAGUA 157 0.69852287 Centenas
## 175 TULCAN 2 0.00889838 Unidades
## 176 URBINA JADO 123 0.54725040 Centenas
## 177 URDANETA 176 0.78305748 Centenas
## 178 VALENCIA 32 0.14237409 Decenas
## 179 VENTANAS 336 1.49492792 Centenas
## 180 VINCES 641 2.85193095 Centenas
## 181 YACUAMBI 6 0.02669514 Unidades
## 182 YANTZAZA 4 0.01779676 Unidades
## 183 ZAMORA 5 0.02224595 Unidades
## 184 ZAPOTILLO 408 1.81526962 Centenas
## 185 ZARUMA 12 0.05339028 DecenasGrupo <- table(TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo)
conteo_grupos <- table(TDFfinalDPA_DESCAN$Grupo)
# Gráfico de barras
barplot(
conteo_grupos,
main = "Gráfica N°2.4: Agrupación por frecuencia",
xlab = "Agrupación de Cantones",
ylab = "Cantidad",
col = colores
)
# Frecuencias relativas (porcentaje)
hi_grupo <- prop.table(Grupo) * 100
# Diagrama circular
etiquetas <- paste0( names(hi_grupo),": ",
round(hi_grupo, 1), "%")
colores <- rev(heat.colors(length(hi_grupo)))
pie(hi_grupo,
main = "Gráfica N°2.5: Distribución de Frecuencia
de Cantones",
col = colores)
legend("bottomright",
legend = names(hi_grupo),
title = "Leyenda",
fill = colores,
cex = 0.7, # tamaño del texto (más grande)
border = "black")
#INDICADORES
moda <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
# Aplicar moda a DPA_DESCAN
moda_DPA <- moda(datos$DPA_DESCAN)
print(moda_DPA)## [1] "PABLO SEXTO"