ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA- VARIABLES DISCRETAS
Grupo 6
DERRAMES DE PETRÓLEO OCURRIDOS POR MES
1 Cargar datos
setwd("/cloud/project")
datos <- read.csv("Variables_Proyectoo.csv", header = TRUE, sep = ";" , dec = ".")
str(datos)## 'data.frame': 10190 obs. of 14 variables:
## $ Distrito_edit : chr "1" "1" "1" "1" ...
## $ Year_edit_Fecha_del_derrame : int 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 ...
## $ Mes_edit_Fecha_del_derrame : int 6 3 4 4 6 6 3 9 10 6 ...
## $ Nombre_instalacion_derrame : chr "SABCO AUTUMN" "BRISCOE COCHINA EAST CPF-B" "BRISCOE CATARINA NORTH CPF-C" "BRISCOE CHIP EAST CPF-A" ...
## $ Tipo_operacion : chr "PRODUCTION" "OTHER" "PRODUCTION" "PRODUCTION" ...
## $ Fuente : chr "" "TANKER TRUCK" "LOAD LINE" "HEATER TREATER" ...
## $ Edicion_Causa_Probable : chr "" "OVERTURNED TRUCK ON LEASE" "HUMAN ERROR" "HEATER TREATER GASKET FAILED" ...
## $ Liberacion_petroleo_crudo_edicion : num 0 0 0 0 0 ...
## $ Edicion_recuperacion_petroleo_crudo: num NA 0 0 0 0 0 0 0 0 NA ...
## $ Codigo_area : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 ...
## $ Derrame_sobre_agua_edicion : chr "NO" "NO" "NO" "NO" ...
## $ status : chr "TOLD THEM TO SAMPLE FOR CHLORIDES" "" "" "" ...
## $ estado_general : chr "Muestreo" "" "" "" ...
## $ Requerimentos : chr "Muestreo solicitado" "" "" "" ...2 Extraer la variable:
3 Tabla de distribución
tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- as.data.frame(TDF_Mes_edit_Fecha_del_derrame)
hi_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- (tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Freq / sum(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Freq)) * 100
sum(hi_Mes_edit_Fecha_del_derrame) ## [1] 100tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$hi <- round(hi_Mes_edit_Fecha_del_derrame, 2)
Niasc_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- cumsum(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Freq)
Hiasc_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- cumsum(hi_Mes_edit_Fecha_del_derrame)
Nidsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- rev(cumsum(rev(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Freq)))
Hidsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- rev(cumsum(rev(hi_Mes_edit_Fecha_del_derrame)))
tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final <- data.frame(
Mes_edit_Fecha_del_derrame = tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Mes_edit_Fecha_del_derrame,
Frecuencia = tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Freq,
Porcentaje = tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$hi,
Niasc = Niasc_Mes_edit_Fecha_del_derrame,
Hiasc = round(Hiasc_Mes_edit_Fecha_del_derrame, 2),
Nidsc = Nidsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame,
Hidsc = round(Hidsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame, 2)
)
####Ver tabla final
print(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final)## Mes_edit_Fecha_del_derrame Frecuencia Porcentaje Niasc Hiasc Nidsc Hidsc
## 1 1 956 9.38 956 9.38 10190 100.00
## 2 2 834 8.18 1790 17.57 9234 90.62
## 3 3 811 7.96 2601 25.53 8400 82.43
## 4 4 772 7.58 3373 33.10 7589 74.47
## 5 5 966 9.48 4339 42.58 6817 66.90
## 6 6 931 9.14 5270 51.72 5851 57.42
## 7 7 886 8.69 6156 60.41 4920 48.28
## 8 8 936 9.19 7092 69.60 4034 39.59
## 9 9 754 7.40 7846 77.00 3098 30.40
## 10 10 760 7.46 8606 84.46 2344 23.00
## 11 11 825 8.10 9431 92.55 1584 15.54
## 12 12 759 7.45 10190 100.00 759 7.454 Gráficas de distribución en barras
Gráfica de barras versión local
barplot(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Frecuencia,
names.arg = tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Mes_edit_Fecha_del_derrame,
main = "Gráfica N°1: Frecuencia de Derrames de Petróleo por Mes ",
cex.main = 0.9,
xlab = "Mes",
ylab = "Cantidad",
col = "cornsilk")
Gráfica de barras versión global
nombres_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- as.character(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Mes_edit_Fecha_del_derrame)
TDFMes_edit_Fecha_del_derrame <- tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Frecuencia
barplot(TDFMes_edit_Fecha_del_derrame,
main = "Gráfica N°2: Frecuencia Total de Derrames de Petróleo por Mes",
xlab = "Mes",
ylab = "Cantidad",
names.arg = nombres_Mes_edit_Fecha_del_derrame,
col = "cornsilk2",
cex.main = 0.9,
cex.lab = 1,
cex.axis = 0.7,
cex.names = 0.7,
ylim = c(0, sum(TDFMes_edit_Fecha_del_derrame)))
Gráfica de barras versión local porcentual
barplot(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Porcentaje,
main = "Gráfica N°3:Porcentaje de Derrames de Petróleo por Mes",
xlab = "Mes",
ylab = "Porcentaje",
col = "cyan",
names.arg = tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Mes_edit_Fecha_del_derrame,
cex.main = 0.9,
cex.lab = 1,
cex.axis = 0.7,
cex.names = 0.7,
ylim = c(0, max(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Porcentaje) * 1.1))
Grafica de barras versión global porcentual
barplot(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Porcentaje,
main = "Gráfica N°4: Distribución Porcentual de Derrames de Petróleo por Mes",
xlab = "Mes",
ylab = "Porcentaje",
col = "cyan3",
cex.main = 0.9,
names.arg = tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame_Final$Mes_edit_Fecha_del_derrame,
ylim = c(0, 100))
5 Diagrama de Cajas
boxplot(Mes_edit_Fecha_del_derrame,
horizontal = TRUE,
col = "azure2",
xlab = "Mes",
cex.main = 0.9,
main = "Gráfica N°5: Variabilidad en los Derrames de Petróleo por Mes")
6 Ojivas de Frecuencia Acumulada
x_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- as.numeric(as.character(tabla_Mes_edit_Fecha_del_derrame$Mes_edit_Fecha_del_derrame))
y_ni_asc_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- Niasc_Mes_edit_Fecha_del_derrame
y_ni_dsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame <- Nidsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame
plot(x_Mes_edit_Fecha_del_derrame, y_ni_asc_Mes_edit_Fecha_del_derrame,
type = "b",
main = "Gráfica N°6: Ojivas de Frecuencia Acumulada de Derrames de Petróleo por Mes",
cex.main = 0.9,
xlab = "Mes",
ylab = "Frecuencia acumulada",
col = "black")
lines(x_Mes_edit_Fecha_del_derrame, y_ni_dsc_Mes_edit_Fecha_del_derrame, col = "blue", type = "b")
grid()
legend("topright", legend = c("Ascendente", "Descendente"), col = c("black", "blue"), lty = 1, cex = 0.8)