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

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

2.Distribución de Frecuencias

2.1 Distribución de frecuencias simples

TDFTipoLiquido <- table(TipoLiquido)
TablaTipoLiquido <- as.data.frame(TDFTipoLiquido)
names(TablaTipoLiquido) <- c("Tipo","ni")

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

2.2 Tabla final

TDFFinalTipoLiquido<- rbind(TablaTipoLiquido, data.frame(
  Tipo = "TOTAL",
  ni = sum(TablaTipoLiquido$ni),
  hi_porc = 100
))

# Cambio de nombre 
TDFFinalTipoLiquido$Tipo <- as.character(TDFFinalTipoLiquido$Tipo)
TDFFinalTipoLiquido$Tipo[TDFFinalTipoLiquido$Tipo == "BIOFUEL / ALTERNATIVE FUEL(INCLUDING ETHANOL BLENDS)"] <- "Biocomb./Alt. (Etanol)"
TDFFinalTipoLiquido$Tipo[TDFFinalTipoLiquido$Tipo == "CRUDE OIL"] <- "Petróleo crudo"
TDFFinalTipoLiquido$Tipo[TDFFinalTipoLiquido$Tipo == "REFINED AND/OR PETROLEUM PRODUCT (NON-HVL), LIQUID"] <- "Refinado/Petróleo"
TDFFinalTipoLiquido$Tipo[TDFFinalTipoLiquido$Tipo == "CO2 (CARBON DIOXIDE)"] <- "Dióxido de carbono"
TDFFinalTipoLiquido$Tipo[TDFFinalTipoLiquido$Tipo == "HVL OR OTHER FLAMMABLE OR TOXIC FLUID, GAS"] <- "HVL/Gas inflamable o tóxico"


library(gt)
tabla_TipoLiquido <- TDFFinalTipoLiquido %>%
  gt() %>%
  cols_label(
    Tipo = md("**Tipo de líquido**"),
    ni = md("**ni**"),
    hi_porc = md("**hi(%)**")
  ) %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 1**"),
    subtitle = md("**Distribución de accidentes por Tipo de líquido 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) == "TOTAL"
    )
  )

tabla_TipoLiquido

Tipo de líquido	ni	hi(%)
Tabla N° 1
Distribución de accidentes por Tipo de líquido en EE.UU. (2010-2017)
Biocomb./Alt. (Etanol)	2	0.07
Dióxido de carbono	38	1.38
Petróleo crudo	1374	49.78
HVL/Gas inflamable o tóxico	415	15.04
Refinado/Petróleo	931	33.73
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(8, 6, 4, 2)) 
nombres_cortos <- TDFFinalTipoLiquido$Tipo[TDFFinalTipoLiquido$Tipo != "TOTAL"]

barplot(
  TablaTipoLiquido$ni, 
  main = "Gráfica No.1: Distribución de la cantidad de accidentes
 en Oleoductos por Tipo de líquido en EE.UU.",
  ylab = "Cantidad",
  col = "lightblue1",
  names.arg = nombres_cortos,
  las = 2,
  cex.main = 1.1,    
  cex.lab = 1,   
  cex.axis = 0.8,
  cex.names = 0.6
)
mtext("Tipo de líquido", side = 1, line = 7, cex = 1)

- Diagrama de frecuencia absoluta (Escala global):

par(mar = c(8, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoLiquido$ni,
  main = "Gráfica No.2: Distribución de la cantidad de accidentes en oleoductos 
  por Tipo de líquido, en relación al total registrado en EE.UU.",
  ylab = "Cantidad",
  names.arg = nombres_cortos,
  col = "lightblue2",
  cex.main = 1.1,
  las = 2,
  cex.lab = 1,
  cex.axis = 0.8,
  cex.names = 0.6,
  ylim = c(0,2760),
)

mtext("Tipo de líquido", side = 1, line = 7, cex = 1)

3.1.2 Diagramas de frecuencias relativas

- Diagrama de frecuencia relativas (Escala local):

par(mar = c(8, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoLiquido$hi,
  main = "Gráfica No.3: Distribución porcentual de accidentes 
  en oleoductos por Tipo de líquido en EE.UU.",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  names.arg = nombres_cortos,
  col = "lightblue3",
  cex.main = 1.1,
  las = 2,
  cex.lab = 1,
  cex.axis = 0.8,
  cex.names = 0.6,
)
mtext("Tipo de líquido", side = 1, line = 7, cex = 1)

- Diagrama de frecuencia relativas (Escala global):

par(mar = c(8, 6, 4, 2)) 
barplot(
  TablaTipoLiquido$hi,
  main = "Gráfica No.4: Distribución porcentual de accidentes en oleoductos 
  por Tipo de líquido, en relación al total registrado en EE.UU.",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  names.arg = nombres_cortos,
  col = "lightblue4",
  cex.main = 1.1,
  las = 2,
  cex.lab = 1,
  cex.axis = 0.8,
  cex.names = 0.6,
  ylim = c(0, 100)
)
mtext("Tipo de líquido", side = 1, line = 7, cex = 1)

3.2 Diagrama circular

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

pie(
  TablaTipoLiquido$ni,
  labels = etiquetas_porcentaje,
  main = "Gráfica No.5:Distribución porcentual de los accidentes en 
  oleoductos por Tipo de líquido en EE.UU.",
  col = colores_TipoLiquido  ,
  cex.main = 1.2,
  cex = 0.54
)

legend(
  x = 0.8, y = -0.8,
  legend = nombres_cortos,
  title = "Leyenda",
  fill = colores_TipoLiquido  ,
  cex = 0.7,
  y.intersp = 0.7,
  bty = "o",
  inset = 0.2
)

4.Indicador

moda_TipoLiquido <- TablaTipoLiquido$Tipo[which.max(TablaTipoLiquido$ni)]

El tipo de líquido más involucrado en accidentes de oleoductos en Estados Unidos es: CRUDE OIL

5.Conclusión

La variable TipoLiquido, correspondiente a los accidentes en oleoductos registrados en EE.UU., es de tipo nominal. Los resultados evidencian que los oleoductos que transportan el tipo de líquido CRUDE OIL (petróleo crudo), concentra la mayor proporción de accidentes con un 49.78% del total. Esto indica que la mayoría de los incidentes durante el periodo analizado se producen en oleoductos que transportan petróleo crudo, lo cual no resulta beneficioso, ya que es más perjudicial debido a los elevados costos de limpieza y al impacto ecológico mucho más duradero.

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

Grupo 1