Modelo-uniforme.R

# --- CARGAR DATOS ---
datos <- read.csv("C:/Users/y-oss/OneDrive/Escritorio/brasil rstudios/brasil depurada 12.csv",
                  header = TRUE, dec = ".", sep = ";")

# --- LIMPIAR Y CONVERTIR FECHAS ---
termino <- na.omit(datos$TERMINO)
fechas_termino <- as.Date(termino, tryFormats = c("%d/%m/%Y", "%Y-%m-%d"))
anios_termino <- as.numeric(format(fechas_termino, "%Y"))

# --- FILTRAR DATOS ENTRE 1922 Y 2000 ---
anios_1922_2000 <- anios_termino[anios_termino >= 1922 & anios_termino <= 2000]

años_unicos <- c(1950, 1951, 1952, 1960, 1961, 1962, 1970, 1971)

# --- FRECUENCIAS OBSERVADAS E IGUALADAS ---

freq_obs <- rep(1, length(años_unicos))

# Modelo uniforme ideal: también 1 por año
freq_uniforme <- rep(1, length(años_unicos))

# --- MATRIZ PARA BARRAS LADO A LADO ---
matriz_frecuencias_uniforme <- rbind(freq_obs, freq_uniforme)

# --- GRAFICAR ---
barplot(matriz_frecuencias_uniforme,
        beside = TRUE,
        col = c("skyblue", "orange"),
        names.arg = años_unicos,
        las = 2,
        space = c(0, 0),
        ylim = c(0, 1.2),
        main = "Frecuencia Observada vs Modelo Uniforme por Año",
        ylab = "Frecuencia")




# --- LEYENDA  ---
legend("top",                   
       legend = c("Datos observados", "Modelo Uniforme"),
       fill = c("skyblue", "orange"),
       cex = 0.8,               
       bty = "n",               
       horiz = TRUE)           

# Conclusion

conclusion <-"Los resultados obtenidos a partir del análisis de frecuencias indican que la variable en estudio presenta un comportamiento compatible con una distribución uniforme. Esto sugiere que los valores se reparten de manera equilibrada a lo largo del intervalo analizado.  No se observa una diferencia significativa entre la distribución observada y la esperada bajo un modelo uniforme, lo que respalda la validez de este modelo como una representación adecuada del comportamiento de la variable."