FECHA: 22/11/2025
# Datos para la gráfica
datos<-read.csv("soil_pollution_diseases.csv",header = TRUE,dec = ".",
sep = ",")
Region <- datos$Region
TDF_Region <- data.frame(table(Region))
ni <- TDF_Region$Freq
hi <- round(ni / sum(ni) * 100, 2) # porcentajes
#Graficas
# Diagrama de barrras local ni
barplot(ni, main = "Gráfica N°1: Distribución de frecuencias de las regiones de estudio",
xlab = "Regiones",
ylab = "Cantidad",
col = "red",
ylim = c(0,600),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Region$Region)

#Diagrama de barras global ni
barplot(ni, main = "Gráfica N°2: Distribución de frecuencias de las regiones de estudio",
xlab = "Regiones",
ylab = "Cantidad",
col = "skyblue",
ylim = c(0,3000),
las=2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Region$Region)

#Diagrama de barras local hi(%)
barplot(hi, main = "Gráfica N°3: Distribución de frecuencias porcentual de las regiones de estudio",
xlab = "Regiones",
ylab = "Porcentaje",
col = "green",
ylim = c(0,20),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Region$Region)

#Diagrama de barras global hi(%)
barplot(hi, main = "Gráfica N°4: Distribución de frecuencias porcentual de
las regiones de estudio",
xlab = "Regiones",
ylab = "Porcentaje",
col = "blue",
ylim = c(0,100),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Region$Region)

#Diagrama circular
# Etiquetas con número + símbolo %
etiquetas <- paste0(hi, " %")
colores <- c("yellow", "khaki1", "gold", "orange", "darkorange", "red")
par(mar = c(2, 2, 4, 6))
pie(
hi,
labels = etiquetas,
col = colores,
main = "Gráfica N°5 Distribución porcentual de las regiones de estudio",
cex = 1
)
legend(
"topright",
legend = TDF_Region$Region,
fill = colores,
title = "Leyenda",
cex = 0.9,
xpd = TRUE
)
