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title: "Sacrificio de ganado bovino en el Valle del Cauca"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
social: menu
source_code: embed
author: |
Isabela Caro Díaz , Angela Nicol Botina , Sara Velásquez Rodríguez, Sarah Valencia González , Jaime Andrés Guevara
date: "2025-11-29"
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Datos
======================================================================================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=5, fig.height=5}
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(readr)
library(readxl)
library(PerformanceAnalytics)
library(forecast)
library(flexdashboard)
library(kableExtra)
df <- read_excel("Sacrificio_De_Ganado_Bovino_en_el_valle_del_cauca_20250926.xlsx")
names(df) <- make.names(names(df))
summary (df)
```
### Fuente de datos
```{r tabla-descriptiva}
### Resumen estadisticas descriptivas
get_mode <- function(v) {
uniques <- unique(v)
uniques[which.max(tabulate(match(v, uniques)))]
}
variables <- data.frame(
Machos.Sacrificados = df$Machos.Sacrificados,
Hembras.Sacrificadas = df$Hembras.Sacrificadas,
Animales.Sacrificados = df$Animales.Sacrificados,
Peso.en.pie.en.Tn = df$Peso.en.pie.en.Tn
)
tabla_stats <- data.frame(
Variable = colnames(variables),
Media = sapply(variables, mean, na.rm = TRUE),
Mediana = sapply(variables, median, na.rm = TRUE),
Moda = sapply(variables, get_mode),
Varianza = sapply(variables, var, na.rm = TRUE),
Desv_Estandar = sapply(variables, sd, na.rm = TRUE)
)
tabla_stats
```
Boxplot
===================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
boxplot(df$Machos.Sacrificados, col="skyblue", main="Machos Sacrificados",
ylim=c(0, 10000))
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
boxplot(df$Hembras.Sacrificadas, col ="pink",main="Hembras Sacrificadas",
ylim=c(0,4000))
```
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
boxplot(df$Animales.Sacrificados, col="lightgreen",main="Animales sacrificados",
ylim=c(0,12000))
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
boxplot(df$Peso.en.pie.en.Tn, col="orange",main="Peso en pie en Tn",
ylim=c(0,5000))
par(mfrow=c(1,1)) # volver a 1 gráfico
```
Row
-------------------------------------------------------------------
Histogramas
===================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
media_machos <- mean(df$Machos.Sacrificados, na.rm = TRUE)
mediana_machos <- median(df$Machos.Sacrificados, na.rm = TRUE)
moda_machos <- get_mode(df$Machos.Sacrificados)
hist(df$Machos.Sacrificados, col = "skyblue",
main = "Histograma Machos Sacrificados con Media, Mediana y Moda",
xlab = "Machos Sacrificados")
abline(v = media_machos, col = "red", lwd = 2, lty = 1)
abline(v = mediana_machos, col = "green", lwd = 2, lty = 2)
abline(v = moda_machos, col = "blue", lwd = 2, lty = 3)
legend("topright",
legend = c("Media", "Mediana", "Moda"),
col = c("red", "green", "blue"),
lwd = 2,
lty = c(1, 2, 3))
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
# Histogramas para Hembras Sacrificadas
media_hembras <- mean(df$Hembras.Sacrificadas, na.rm = TRUE)
mediana_hembras <- median(df$Hembras.Sacrificadas, na.rm = TRUE)
moda_hembras <- get_mode(df$Hembras.Sacrificadas)
hist(df$Hembras.Sacrificadas, col = "gray",
main = "Histograma Hembras Sacrificadas con Media, Mediana y Moda",
xlab = "Hembras Sacrificadas")
abline(v = media_hembras, col = "red", lwd = 2, lty = 1)
abline(v = mediana_hembras, col = "green", lwd = 2, lty = 2)
abline(v = moda_hembras, col = "blue", lwd = 2, lty = 3)
legend("topright",
legend = c("Media", "Mediana", "Moda"),
col = c("red", "green", "blue"),
lwd = 2,
lty = c(1, 2, 3))
```
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=6, fig.height=6}
# Histograma para Peso en pie en Tn
media_peso <- mean(df$Peso.en.pie.en.Tn, na.rm = TRUE)
mediana_peso <- median(df$Peso.en.pie.en.Tn, na.rm = TRUE)
moda_peso <- get_mode(df$Peso.en.pie.en.Tn)
hist(df$Peso.en.pie.en.Tn, col = "orange",
main = "Histograma Peso en pie en Tn con Media, Mediana y Moda",
xlab = "Peso en pie en Tn")
abline(v = media_peso, col = "red", lwd = 2, lty = 1)
abline(v = mediana_peso, col = "green", lwd = 2, lty = 2)
abline(v = moda_peso, col = "blue", lwd = 2, lty = 3)
legend("topright",
legend = c("Media", "Mediana", "Moda"),
col = c("red", "green", "blue"),
lwd = 2,
lty = c(1, 2, 3))
```
Row
-------------------------------------------------------------------
Dispersión
===================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=5, fig.height=5}
plot(df$Machos.Sacrificados, df$Hembras.Sacrificadas, col="blue",
main="Dispersión Machos vs Hembras",
xlab="Machos Sacrificados", ylab="Hembras Sacrificadas", xlim =c(0,10000))
```{r, fig.width=5, fig.height=5}
plot(df$Animales.Sacrificados, df$Peso.en.pie.en.Tn, col="red",
main="Dispersión Animales vs Peso en pie",
xlab="Animales Sacrificados", ylab="Peso en pie en Tn", xlim =c(0,15000))
```
Row
-------------------------------------------------------------------
Correlación
===================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r, fig.width=5, fig.height=5}
#Declarar las variables a comparar
Machos<-c(df$Machos.Sacrificados)
Hembras<-c(df$Hembras.Sacrificadas)
#Determinar la correlación entre ellas
cor(Machos,Hembras)
cor.test(Machos,Hembras)
#Graficar
pairs(Machos~Hembras)
```
```{r, fig.width=5, fig.height=5}
#Matriz de correlación
data <-data.frame(Machos,Hembras)
chart.Correlation(data)
```
Row
-------------------------------------------------------------------
Comparación por municipio
===================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r}
##Declarar variable cualitativa y cuantitativa
Cualitativa<- c(df$Municipio)
Cuantitativa<-c(df$Animales.Sacrificados)
#Diagrama de cajas
boxplot(Cuantitativa~Cualitativa)
```
Row
-------------------------------------------------------------------
Pronóstico
===================================================================
Row
-------------------------------------------------------------------
```{r}
serie <- ts(df$Animales.Sacrificados, start = min(df$Año), frequency = 1)
autoplot(serie) +
labs(title = "Pronóstico en el tiempo",
x = "Año",
y = "Animales Sacrificados") +
theme_bw()
```
Row
-------------------------------------------------------------------
