1.Carga de datos

setwd("/cloud/project/")
datos<-read.csv("DerramesEEUU.csv", header = TRUE, sep=";" , dec=".",na.strings ="-")
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" NA "ANHYDROUS AMMONIA" ...
##  $ NombreLiquido                          : chr  NA "VACUUM GAS OIL (VGO)" NA NA ...
##  $ 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          : num  0 0 NA 0.05 0 NA 0 0 NA 25 ...
##  $ 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                              : int  8 25 NA NA 27 NA NA 23 15 11 ...
##  $ MesCierre                              : int  4 3 NA NA 5 NA NA 5 3 1 ...
##  $ AnioCierre                             : int  2010 2010 NA NA 2010 NA NA 2010 2010 2010 ...
##  $ HoraCierre                             : int  6 18 NA NA 3 NA NA 7 16 2 ...
##  $ AmPmCierre                             : chr  "a. m." "p. m." NA NA ...
##  $ DiaReinicio                            : int  9 28 NA NA 27 NA NA 23 15 15 ...
##  $ MesReinicio                            : int  4 3 NA NA 5 NA NA 5 3 1 ...
##  $ AnioReinicio                           : int  2010 2010 NA NA 2010 NA NA 2010 2010 2010 ...
##  $ HoraReinicio                           : int  10 16 NA NA 24 NA NA 9 18 15 ...
##  $ AmPmReinicio                           : chr  "a. m." "p. m." NA NA ...
##  $ EvacuacionesPublicas                   : int  NA 0 NA NA 0 0 0 0 NA 0 ...
##  $ LesionesEmpleadosOperador              : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ LesionesContratistasOperador           : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ LesionesRescatistasEmergencia          : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ OtrasLesiones                          : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ LesionesPublico                        : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ TodasLesiones                          : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ FallecimientosEmpleadosOperador        : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ FallecimientosContratistasOperador     : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ FallecimientosRescatistasEmergencia    : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ OtrosFallecimientos                    : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ FallecimientosPublico                  : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ TodosFallecimientos                    : int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ CostosDaniosPropiedad                  : int  0 0 30000 12000 2720 NA 750 1300 NA 29360 ...
##  $ CostosMercanciaPerdidas                : int  27 0 100 30 1500 150 300 340 46 136233 ...
##  $ CostosDaniosPropiedadesPublicasPrivadas: int  0 0 1000 5000 0 0 0 0 NA NA ...
##  $ CostosRespuestaEmergencia              : int  0 0 NA 0 1000 NA 400 2445 10999 NA ...
##  $ CostosRemediacionAmbiental             : int  0 100000 20000 15000 NA NA 6050 3350 452 NA ...
##  $ OtrosCostos                            : int  0 0 NA 0 NA NA 0 2530 NA NA ...
##  $ TodosCostos                            : int  27 100000 51100 32030 5220 150 7500 9965 11497 165593 ...

1.1 Extracción de datos

TipoOleoducto <- datos$TipoOleoducto
TipoOleoducto <- na.omit(TipoOleoducto)

2.Distribución de Frecuencias

2.1 Distribución de frecuencias simples

TDFTipoOleoducto <- table(TipoOleoducto)
TablaTipoOleoducto <- as.data.frame(TDFTipoOleoducto)
names(TablaTipoOleoducto) <- c("Tipo_de_Oleoducto","ni")

TablaTipoOleoducto$hi_porc <- round((TablaTipoOleoducto$ni / sum(TablaTipoOleoducto$ni)) * 100, 2)

2.2 Tabla final

TDFFinalTipoOleoducto<- rbind(TablaTipoOleoducto, data.frame(
  Tipo_de_Oleoducto = "TOTAL",
  ni = sum(TablaTipoOleoducto$ni),
  hi_porc = 100
))

library(gt)

tabla_TipoOleoducto <- TDFFinalTipoOleoducto %>%
  gt() %>%
  cols_label(
    Tipo_de_Oleoducto = md("**Tipo de Oleoducto**"),
    ni = md("**ni**"),
    hi_porc = md("**hi(%)**")
  ) %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 1**"),
    subtitle = md("**Distribución de accidentes por Tipo de Oleoducto 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(Tipo_de_Oleoducto) == "TOTAL"
    )
  )

tabla_TipoOleoducto

Tipo de Oleoducto	ni	hi(%)
Tabla N° 1
Distribución de accidentes por Tipo de Oleoducto en EE.UU. (2010-2017)
ABOVEGROUND	1466	53.15
TANK	300	10.88
TRANSITION AREA	16	0.58
UNDERGROUND	976	35.39
TOTAL	2758	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(6, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoOleoducto$ni, 
  main = "Gráfica No.1: Distribución de la cantidad de accidentes
  por Tipo de Oleoducto en EE.UU.",
  xlab = "Tipo de Oleoducto",
  ylab = "Cantidad",
  col = "lightblue1",
  names.arg = TablaTipoOleoducto$Tipo_de_Oleoducto,
  las = 1,
  cex.main = 1.2,    
  cex.lab = 1.2,   
  cex.axis = 0.8,
  cex.names = 0.8
)

- Diagrama de frecuencia absoluta (Escala global):

par(mar = c(6, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoOleoducto$ni,
  main = "Gráfica No.2: Distribución de la cantidad de accidentes 
  por Tipo de Oleoducto en relación al total en EE.UU.",
  xlab = "Tipo de Oleoducto",
  ylab = "Cantidad",
  names.arg = TablaTipoOleoducto$Tipo_de_Oleoducto,
  col = "lightblue2",
  cex.main = 1.2,
  las = 1,
  cex.lab = 1.2,
  cex.axis = 0.8,
  cex.names = 0.8,
  ylim = c(0,2758),
)

3.1.2 Diagramas de frecuencias relativas

- Diagrama de frecuencia relativas (Escala local):

par(mar = c(6, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoOleoducto$hi,
  main = "Gráfica No.3: Distribución porcentual de accidentes 
  por Tipo de Oleoducto en EE.UU.",
  xlab = "Tipo de Oleoducto",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  names.arg = TablaTipoOleoducto$Tipo_de_Oleoducto,
  col = "lightblue3",
  cex.main = 1.2,
  las = 1,
  cex.lab = 1.2,
  cex.axis = 1,
  cex.names = 0.8,
)

- Diagrama de frecuencia relativas (Escala global):

par(mar = c(6, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoOleoducto$hi,
  main = "Gráfica No.4: Distribución porcentual de accidentes
  por Tipo de Oleoducto en relación al total en EE.UU.",
  xlab = "Tipo de Oleoducto",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  names.arg = TablaTipoOleoducto$Tipo_de_Oleoducto,
  col = "lightblue4",
  cex.main = 1.2,
  las = 1,
  cex.lab = 1.2,
  cex.axis = 1,
  cex.names = 0.8,
  ylim = c(0, 100)
)

3.2 Diagrama circular

par(mar = c(6, 6, 4, 2), xpd = TRUE)
colores_TipoOleoducto <- colorRampPalette(c("lightblue1", "royalblue3"))(nrow(TablaTipoOleoducto))
etiquetas_porcentaje <- paste0(TablaTipoOleoducto$hi, "%")

pie(
  TablaTipoOleoducto$ni,
  labels = etiquetas_porcentaje,
  main = "Gráfica No.5:Distribución porcentual de accidentes por 
  Tipo de Oleoducto en EE.UU.",
  col = colores_TipoOleoducto,
  cex.main = 1.2,
  cex = 0.8
)

legend(
  x = 1, y = -0.5,
  legend = TablaTipoOleoducto$Tipo_de_Oleoducto,
  title = "Leyenda",
  fill = colores_TipoOleoducto,
  cex = 0.7,
  y.intersp = 0.7,
  bty = "o",
  inset = 0.2
)

4.Indicador

moda_TipoOleoducto <- TablaTipoOleoducto$Tipo_de_Oleoducto[which.max(TablaTipoOleoducto$ni)]

El Tipo de Oleoducto con más accidentes en Estados Unidos es el: ABOVEGROUND

5.Conclusión

La variable TipoOleoducto correspondiente a los accidentes registrados en EE.UU. es de tipo nominal. Los resultados evidencian que el oleoducto de tipo ABOVEGROUND (superficie) concentra la mayor proporción de accidentes, con un 53.15% del total de accidentes. Este resultado puede considerarse relativamente beneficioso, ya que los accidentes ocurren con mayor frecuencia en oleoductos ubicados sobre el suelo, lo que permite una detección más rápida, un acceso más sencillo para la reparación y un costo económico significativamente menor en comparación con otros tipos de oleoductos.

Tipos de oleoductos involucrados en accidentes en EE.UU. (2010-2017)

Grupo 1