Accidentes por Mes ocurridos en oleductos en EE.UU. (2010-2017)
Grupo 1
1.Carga de datos
setwd("/cloud/project/")
datos<-read.csv("DerramesEEUU.csv", header = TRUE, sep=";" , dec=".")
str(datos)## 'data.frame': 2760 obs. of 59 variables:
## $ NumeroInforme : int 20100064 20100054 20100092 20100098 20100101 20100102 20100113 20100120 20100039 20100150 ...
## $ NumeroComplementario : int 15072 15114 15120 15127 15130 15132 15146 15162 15197 15205 ...
## $ DiaAccidente : int 8 25 10 28 27 29 11 23 15 11 ...
## $ MesAccidente : int 4 3 5 4 5 5 6 5 3 1 ...
## $ AnioAccidente : int 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 ...
## $ HoraAccidente : int 6 13 6 24 3 14 7 6 15 2 ...
## $ AmPmAccidente : chr "a. m." "p. m." "a. m." "p. m." ...
## $ IDOperador : int 31684 18779 30829 12105 20160 30003 1248 300 18718 32296 ...
## $ NombreOperador : chr "CONOCOPHILLIPS" "SUNOCO, INC (R&M)" "TEPPCO CRUDE PIPELINE, LLC" "MAGELLAN AMMONIA PIPELINE, L.P." ...
## $ NombreOleoductoInstalacion : chr "GD-03, GOLD LINE" "PHILADELPHIA REFINERY - WEST YARD" "HOBBS TO MIDLAND" "WHITING TO EARLY SEGMENT" ...
## $ UbicacionOleoducto : chr "ONSHORE" "ONSHORE" "ONSHORE" "ONSHORE" ...
## $ TipoOleoducto : chr "ABOVEGROUND" "ABOVEGROUND" "UNDERGROUND" "UNDERGROUND" ...
## $ TipoLiquido : chr "REFINED AND/OR PETROLEUM PRODUCT (NON-HVL), LIQUID" "REFINED AND/OR PETROLEUM PRODUCT (NON-HVL), LIQUID" "CRUDE OIL" "HVL OR OTHER FLAMMABLE OR TOXIC FLUID, GAS" ...
## $ SubtipoLiquido : chr "GASOLINE (NON-ETHANOL)" "OTHER" "-" "ANHYDROUS AMMONIA" ...
## $ NombreLiquido : chr "-" "VACUUM GAS OIL (VGO)" "-" "-" ...
## $ CiudadAccidente : chr "GREEN RIDGE" "PHILADELPHIA" "HOBBS" "SCHALLER" ...
## $ CondadoAccidente : chr "PETTIS" "PHILADELPHIA" "LEA" "IDA" ...
## $ EstadoAccidente : chr "MO" "PA" "NM" "IA" ...
## $ LatitudAccidente : chr "38,63064" "39,91934" "32,611" "42,45589" ...
## $ LongitudAccidente : chr "-93,39656" "-75,20447" "-103,0763" "-95,32798" ...
## $ CategoriaCausa : chr "NATURAL FORCE DAMAGE" "MATERIAL/WELD/EQUIP FAILURE" "CORROSION" "MATERIAL/WELD/EQUIP FAILURE" ...
## $ SubcategoriaCausa : chr "TEMPERATURE" "NON-THREADED CONNECTION FAILURE" "EXTERNAL" "CONSTRUCTION, INSTALLATION OR FABRICATION-RELATED" ...
## $ LiberacionInvoluntariaBarriles : chr "0,24" "1700" "2" "0,36" ...
## $ LiberacionIntencionalBarriles : chr "0" "0" "-" "0.05" ...
## $ RecuperacionLiquidoBarriles : chr "0,07" "1699" "0,48" "0" ...
## $ PerdidaNetaBarriles : chr "0,17" "1" "1,52" "0,36" ...
## $ IgnicionLiquido : chr "NO" "NO" "NO" "NO" ...
## $ ExplosionLiquido : chr "NO" "NO" "NO" "NO" ...
## $ CierreOleoducto : chr "YES" "YES" "NO" "NO" ...
## $ DiaCierre : chr "8" "25" "-" "-" ...
## $ MesCierre : chr "4" "3" "-" "-" ...
## $ AnioCierre : chr "2010" "2010" "-" "-" ...
## $ HoraCierre : chr "6" "18" "-" "-" ...
## $ AmPmCierre : chr "a. m." "p. m." "-" "-" ...
## $ DiaReinicio : chr "9" "28" "-" "-" ...
## $ MesReinicio : chr "4" "3" "-" "-" ...
## $ AnioReinicio : chr "2010" "2010" "-" "-" ...
## $ HoraReinicio : chr "10" "16" "-" "-" ...
## $ AmPmReinicio : chr "a. m." "p. m." "-" "-" ...
## $ EvacuacionesPublicas : chr "-" "0" "-" "-" ...
## $ LesionesEmpleadosOperador : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ LesionesContratistasOperador : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ LesionesRescatistasEmergencia : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ OtrasLesiones : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ LesionesPublico : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ TodasLesiones : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ FallecimientosEmpleadosOperador : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ FallecimientosContratistasOperador : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ FallecimientosRescatistasEmergencia : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ OtrosFallecimientos : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ FallecimientosPublico : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ TodosFallecimientos : chr "-" "-" "-" "-" ...
## $ CostosDaniosPropiedad : chr "0" "0" "30000" "12000" ...
## $ CostosMercanciaPerdidas : chr "27" "0" "100" "30" ...
## $ CostosDaniosPropiedadesPublicasPrivadas: chr "0" "0" "1000" "5000" ...
## $ CostosRespuestaEmergencia : chr "0" "0" "-" "0" ...
## $ CostosRemediacionAmbiental : chr "0" "100000" "20000" "15000" ...
## $ OtrosCostos : chr "0" "0" "-" "0" ...
## $ TodosCostos : int 27 100000 51100 32030 5220 150 7500 9965 11497 165593 ...1.1 Extracción de datos
datos$MesAccidente <- factor(datos$MesAccidente,
levels = 1:12,
labels = c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril",
"Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto",
"Septiembre", "Octubre", "Noviembre",
"Diciembre"),
ordered = TRUE)
Mes <- datos$MesAccidente
Mes <- na.omit(Mes)2.Distribución de Frecuencias
2.1 Distribución de frecuencias simples
TDFMes <- table(Mes)
TablaMes <- as.data.frame(TDFMes)
names(TablaMes) <- c("Mes","ni")
TablaMes$hi_porc <- round((TablaMes$ni / sum(TablaMes$ni)) * 100, 2)2.2.1 Tabla final
TDFFinalMes<- rbind(TablaMes, data.frame(
Mes = "TOTAL",
ni = sum(TablaMes$ni),
hi_porc = 100
))
library(gt)
tabla_Mes <- TDFFinalMes %>%
gt() %>%
cols_label(
hi_porc = md("**hi(%)**")
) %>%
tab_header(
title = md("**Tabla N°1**"),
subtitle = md("**Distribución de accidentes en oleoductos por mes en EE.UU. (2010-2017)**")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Autor: Grupo 1")
) %>%
tab_options(
table.background.color = "white",
row.striping.background_color = "white",
table.border.top.color = "black",
table.border.bottom.color = "black",
table.border.top.style = "solid",
table.border.bottom.style = "solid",
column_labels.font.weight = "bold",
column_labels.border.top.color = "black",
column_labels.border.bottom.color = "black",
column_labels.border.bottom.width = px(2),
heading.border.bottom.color = "black",
heading.border.bottom.width = px(2),
table_body.hlines.color = "gray",
table_body.border.bottom.color = "black"
) %>%
tab_style(
style = cell_text(weight = "bold"),
locations = cells_body(
rows = as.character(Mes) == "TOTAL"
)
)
tabla_Mes| Tabla N°1 | ||
| Distribución de accidentes en oleoductos por mes en EE.UU. (2010-2017) | ||
| Mes | ni | hi(%) |
|---|---|---|
| Enero | 273 | 9.89 |
| Febrero | 249 | 9.02 |
| Marzo | 242 | 8.77 |
| Abril | 242 | 8.77 |
| Mayo | 239 | 8.66 |
| Junio | 203 | 7.36 |
| Julio | 221 | 8.01 |
| Agosto | 247 | 8.95 |
| Septiembre | 217 | 7.86 |
| Octubre | 195 | 7.07 |
| Noviembre | 219 | 7.93 |
| Diciembre | 213 | 7.72 |
| TOTAL | 2760 | 100.00 |
| Autor: Grupo 1 | ||
3.Gráficas de distribución de frecuencia
A continuación, las gráficas se presentan con escalas local y global:
la escala local ajusta el eje Y al valor máximo de la categoría más
alta, mientras que la escala global fija el eje Y a un límite total,
mostrando cada categoría en relación al conjunto completo.
3.1 Diagramas de barras
3.1.1 Diagramas de frecuencias absolutas
- Diagrama de frecuencia absoluta (Escala local):
par(mar = c(7, 6, 4, 2))
barplot(
TablaMes$ni,
main = "Gráfica N°1: Distribución de la cantidad de accidentes en
oleoductos por mes en EE.UU.",
ylab = "Cantidad",
col = "darkseagreen1",
names.arg = TablaMes$Mes,
las = 2,
cex.main = 1.2,
cex.lab = 1.2,
cex.axis = 0.8,
cex.names = 0.8,
ylim = c(0,300),
)
mtext("Mes", side = 1, line = 4.6, cex = 1.2)
- Diagrama de frecuencia absoluta (Escala global):
par(mar = c(7, 6, 4, 2))
barplot(
TablaMes$ni,
main = "Gráfica N°2: Distribución de la cantidad de accidentes en
oleoductos por mes en relación al total en EE.UU.",
ylab = "Cantidad",
names.arg = TablaMes$Mes,
col = "darkseagreen2",
cex.main = 1.2,
las = 2,
cex.lab = 1.2,
cex.axis = 0.8,
cex.names = 0.8,
ylim = c(0,2760),
)
mtext("Mes", side = 1, line = 4.6, cex = 1.2)
3.1.2 Diagramas de frecuencias relativas
- Diagrama de frecuencia relativas (Escala local):
par(mar = c(7, 6, 4, 2))
barplot(
TablaMes$hi,
main = "Gráfica N°3: Distribución porcentual de accidentes en oleoductos
por mes en EE.UU.",
ylab = "Porcentaje (%)",
names.arg = TablaMes$Mes,
col = "darkseagreen3",
cex.main = 1.2,
las = 2,
cex.lab = 1.2,
cex.axis = 1,
cex.names = 0.8,
ylim = c(0,10),
)
mtext("Mes", side = 1, line = 4.6, cex = 1.2)
- Diagrama de frecuencia relativas (Escala global):
par(mar = c(7, 6, 4, 2))
barplot(
TablaMes$hi,
main = "Gráfica N°4: Distribución porcentual de accidentes en oleoductos
por mes en relación al total en EE.UU.",
ylab = "Porcentaje (%)",
names.arg = TablaMes$Mes,
col = "darkseagreen4",
cex.main = 1.2,
las = 2,
cex.lab = 1.2,
cex.axis = 1,
cex.names = 0.8,
ylim = c(0, 100)
)
mtext("Mes", side = 1, line = 4.6, cex = 1.2)
3.2 Diagrama circular
par(mar = c(6, 6, 4, 2), xpd = TRUE)
colores_mes <- colorRampPalette(c("#C1FFC1", "chartreuse4"))(nrow(TablaMes))
etiquetas_porcentaje <- paste0(TablaMes$hi, "%")
pie(
TablaMes$ni,
labels = etiquetas_porcentaje,
main = "Gráfica N°5: Distribución porcentual de accidentes en oleoductos por
mes en EE.UU.",
col = colores_mes,
cex.main = 1.2,
cex = 0.8
)
legend(
x = 1.5, y = -0.5,
legend = TablaMes$Mes,
title = "Leyenda",
fill = colores_mes,
cex = 0.7,
y.intersp = 0.8,
bty = "o",
inset = 0.2
)
4.Indicador estadístico
moda_mes <- TablaMes$Mes[which.max(TablaMes$ni)]El mes con más accidentes en oleoductos en Estados Unidos es en: Enero
5.Conclusión
La variable Mes, correspondiente a los accidentes en
oleoductos ocurridos en EE.UU. durante el periodo 2010–2017, es de tipo
ordinal. Los resultados muestran que en el mes de Enero se concentra la
mayor proporción de accidentes, con un 9.89% del total. Esto no
necesariamente indica un efecto perjudicial inherente del mes, pero
evidencia un patrón estacional que puede estar relacionado con factores
climáticos, operativos o de demanda energética. Conocer esta tendencia
es útil, ya que permite implementar medidas preventivas y estrategias de
mantenimiento anticipadas, reduciendo riesgos humanos, ambientales y
económicos durante este periodo.