ANÁLISIS ESTADÍSTICO

CARGA DE DATOS Y LIBRERÍAS

CARGA DE DATOS

#Carga de datos

setwd("~/UNI/ESTADISTICA")
datos <- read.csv("Depositos_Sulfuro.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ".")

CARGA DE LIBRERIAS

#Carga de librerias
library(gt)
library(dplyr)
library(knitr)

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

TABLA DE DISTRIBUCION DE CANTIDAD POR PRESENCIA DE VETAS SECUNDARIAS

#Extraer variable
Vetas_Secundarias <- datos$stringer

#Reemplazar NA,espacios, guiones, etc.
Vetas_Secundarias[Vetas_Secundarias == "" |
                    Vetas_Secundarias == " " |
                    Vetas_Secundarias == "-" |
                    is.na(Vetas_Secundarias)] <- "Sin registro"

#Frecuencia absoluta
ni <- table(Vetas_Secundarias)

#Frecuencia relativa %
hi <- round(prop.table(ni) * 100,2)

#Crear tabla base
tabla_finalvetas <- data.frame(
  Vetas_Secundarias = names(ni),
  ni = as.numeric(ni),
  hi = as.numeric(hi)
)

Fila total de las sumas de ni y hi

#Crear fila total
fila_total <- data.frame(
  Vetas_Secundarias = "TOTAL",
  ni = sum(tabla_finalvetas$ni),
  hi = sum(tabla_finalvetas$hi)
)

#Unir tabla
tabla_finalvetas <- rbind(tabla_finalvetas, fila_total)

#Mostrar
tabla_finalvetas
##   Vetas_Secundarias   ni     hi
## 1                no  431  39.54
## 2      Sin registro  275  25.23
## 3               yes  384  35.23
## 4             TOTAL 1090 100.00

TABLA DE DISTRIBUCION DE CANTIDAD POR PRESENCIA DE VETAS SECUNDARIAS

tabla_vetas_gt <- tabla_finalvetas %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 1**"),
    subtitle = md("Distribución de cantidad de presencia de
    vetas secundarias en Depósitos Masivos de Sulfuro Volcánicos")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 2")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.width = px(2),
    column_labels.border.top.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.width = px(2),
    table_body.hlines.color = "gray",
    table_body.border.bottom.color = "black",
    row.striping.include_table_body = TRUE
  ) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(rows = Vetas_Secundarias == "Total")
  )

tabla_vetas_gt
Tabla N° 1
Distribución de cantidad de presencia de vetas secundarias en Depósitos Masivos de Sulfuro Volcánicos
Vetas_Secundarias ni hi
no 431 39.54
Sin registro 275 25.23
yes 384 35.23
TOTAL 1090 100.00
Autor: Grupo 2

GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

Diagrama de barras de cantidad

barplot(tabla_finalvetas$ni[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)],
        main = "Gráfica Nº1: Distribución de cantidad de presencia 
        de vetas secundarias en Depósitos masivos de sulfuros volcanico",
        cex.main=0.7,
        col = "gray",
        xlab = "Presencia de vetas secundarias",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        names.arg = tabla_finalvetas$Vetas_Secundarias[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)])

Diagrama de barras de cantidad

barplot(
  tabla_finalvetas$ni[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)],
  main = "Gráfica Nº2: Distribución de cantidad de presencia 
        de vetas secundarias en Depósitos masivos de sulfuros 
        volcanico",
  cex.main = 0.7,
  xlab = "Presencia de vetas secundarias",
  ylab = "Cantidad (ni)",
  col = "gray",
  names.arg = tabla_finalvetas$Vetas_Secundarias[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)],
  ylim = c(0, 1090)
)

Diagrama de barras de canrtidad en porcentaje

hi_local <- as.numeric(tabla_finalvetas$hi[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)])
barplot(
  hi_local,
  main = "Gráfica Nº3: Distribución de cantidad en porcentaje de 
  presencia de vetas secundarias en Depósitos masivos de sulfuros
  volcanico",
  cex.main = 0.7,
  xlab = "Presencia de vetas secundarias",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  col = "gray",
  names.arg = tabla_finalvetas$Vetas_Secundarias[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)] ,
  cex.names = 1,
  ylim = c(0, 40)
)

Diagrama de barras de cantidad en porcentaje

hi_global <- as.numeric(tabla_finalvetas$hi[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)])
barplot(
  hi_global,
  main = "Gráfica Nº4: Distribución de cantidad en porcentaje de 
  presencia de vetas secundarias en Depósitos masivos de sulfuros
  volcanico ",
  cex.main = 0.7,
  xlab = "Presencia de vetas secundarias",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  col = "blue",
  names.arg = tabla_finalvetas$Vetas_Secundarias[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)],
  cex.names = 1,
  ylim = c(0, 100)
)

DIAGRAMA CIRCULAR

hi_vetas <- as.numeric(tabla_finalvetas$hi[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)])
vetas <- tabla_finalvetas$Vetas_Secundarias[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)]

Colores <- colorRampPalette(c("lightskyblue", "darkblue"))(length(hi_vetas))

etiquetas <- paste0(hi_vetas, "%")

par(mfrow = c(1,2))     
par(mar = c(2,2,4,2))   

pie(
  hi_vetas,
  radius = 0.7,
  col = Colores,
  labels = etiquetas,
  main = "Gráfica Nº5: Distribución de cantidad 
  en porcentaje de presencia de vetas secundarias
  en Depósitos masivos de sulfuros volcanico",
  cex.main = 0.9
)

plot.new()  
legend(
  "center",
  title = "Presencia de Vetas Secundarias",
  legend = vetas,
  fill = Colores,
  cex = 0.7,
  bg = "white",
  box.lwd = 0.7
)

INDICADORES ESTADISTICOS

Indicadores Estadisticos

POSICION

MODA

#MODA VARIABLE MINERAL

# Asegurar que ERA sea vector
veta_limpia <- as.character(vetas)
veta_limpia <- veta_limpia [!is.na(veta_limpia )]

# Tabla de frecuencias
tabla_veta <- table(veta_limpia)

# Moda
moda_veta <- names(tabla_veta)[which.max(as.numeric(tabla_veta))]

moda_veta
## [1] "no"

TABLA DE INDICADORES ESTADISTICOS

#MODA 

Variable<-c("Presencia de vetas secundarias")
TablaIndicadores<-data.frame(Variable,moda_veta)
colnames(TablaIndicadores)<-c("Variable","Moda")

kable(TablaIndicadores, format = "markdown", caption = "Tabla N°2. Indicadores estadíticos de la variable presencia de vetas secundarias en depositos masivos de sulfuros volcanicos")
Tabla N°2. Indicadores estadíticos de la variable presencia de vetas secundarias en depositos masivos de sulfuros volcanicos
Variable Moda
Presencia de vetas secundarias no

CONCLUSIÓN

CONCLUSÍON

La variable de vetas secundarias muestra una distribución equilibrada entre depósitos con y sin presencia de estas estructuras, con ligera predominancia de la ausencia. Desde el punto de vista minero, este comportamiento es medianamente beneficioso, ya que sugiere una mineralización principalmente concentrada en el cuerpo masivo, lo que facilita la explotación, aunque la presencia de vetas en una proporción relevante representa oportunidades adicionales de enriquecimiento local.