EFICIENCIA-MUNICIPAL_UNIFORME.R

#------------------ UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
##-----Facultad de Ingeniería en Geología, Minas, Petróleos y Ambiental 
###-----------------Carrera de Ingeniería Ambiental

# Proyecto: Estudio de Residuos y Reciclaje en la India
# Etapa: Estadistica Inferencial
# Nombre: Helen Taipe
# Fecha: 20/07/2025


# install.packages("rio")

library(rio)
bd <- import("Waste_Management_and_Recycling_India.csv xd.csv")

library(rio)

names(bd) <- c(
  "Ciudad",
  "Tipo_Residuo",
  "Residuos_Generados_TonDia",
  "Tasa_Reciclaje_Porc",
  "Densidad_Poblacional",
  "Eficiencia_Municipal",
  "Metodo_Disposicion",
  "Costo_Gestion_Residuos",
  "Campanas_Concientizacion",
  "Nombre_Relleno",
  "Ubicacion_Relleno",
  "Capacidad_Relleno_Ton",
  "Anio"
)

library(naniar)
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(tidyr)
bd <- bd %>%
  separate(Ubicacion_Relleno, into = c("Latitud", "Longitud"), sep = ",", remove = FALSE) %>%
  mutate(
    Latitud = as.numeric(trimws(Latitud)),
    Longitud = as.numeric(trimws(Longitud))
  )
# --- DISTRIBUCIÓN UNIFORME DISCRETA: Eficiencia Municipal ---
x <- bd$Eficiencia_Municipal
x <- na.omit(x)

# Frecuencias observadas
tabla <- table(x)
barplot(tabla, main = "Gráfica No.7: Distribución de Frecuencias Observadas: Eficiencia Municipa
        en el Estudio de residuos y reciclaje en India", col = "skyblue", ylab = "Frecuencia")

# Comparación con distribución uniforme discreta
valores <- as.integer(names(tabla))
n <- length(x)
Fe <- rep(n / length(valores), length(valores))  # Frecuencia esperada uniforme

# Prueba Chi-cuadrado
chisq <- sum((tabla - Fe)^2 / Fe)
VC <- qchisq(0.95, df = length(valores) - 1)

cat("X² =", round(chisq, 2), "| Valor Crítico =", round(VC, 2), "\n")

## X² = 5.73 | Valor Crítico = 11.07

cat("¿Se rechaza H0?", chisq > VC, "\n")

## ¿Se rechaza H0? FALSE

### Conclusiones ###
# El comportamiento de la variable discreta Eficiencia_Municipal se modeliza a través
# de un modelo uniforme discreto con soporte de 1 a 10, donde todas las categorías tienen
# la misma probabilidad teórica (P = 1/10).
#
# La prueba de bondad de ajuste arroja un estadístico X² = 85465100994 y un valor
# crítico de 31.41 , por lo que no se rechaza la hipótesis nula de
# que la variable sigue una distribución uniforme.