Nitrato - - Continua
Anahi Sosa
2025-12-12
#Tema: Estadística Descriptiva
#Fecha: 23/11/2025
#Autor:Anahi Sosa
#Carga de librerias
library(knitr)
library(kableExtra)1. Carga de Datos
#Carga de datos
getwd()## [1] "/cloud/project"setwd("/cloud/project")
datos<- read.csv("china_water_pollution_data.csv",
header = TRUE, sep = ",", dec = ".")2. Extracción de la variable
#Extracción Variable Cuantitativa Continua
Nitrato<-datos$Nitrate_mg_L
Nitrato <- na.omit(Nitrato)3. Tabla de distribución de frecuencia
#Tabla de distribución de frecuencia
#Manualmente
min <-min(Nitrato)
max <-max(Nitrato)
R <-max-min
K <- floor(1+3.33*log10(length(Nitrato)))
A <-R/K
Li <-round(seq(from=min,to=max-A,by=A),2)
Li[1] <- min(Nitrato)
Ls <-round(seq(from=min+A,to=max,by=A),2)
Mc <-(Li+Ls)/2
tol <- 1e-9
ni <- numeric(K)
for (i in 1:K) {
if (i < K) {
ni[i] <- sum(Nitrato >= Li[i] & Nitrato < Ls[i])
} else {
ni[i] <- sum(Nitrato >= Li[i] & Nitrato <= Ls[i])
}
}
sum(ni)## [1] 3000hi <-ni/sum(ni)*100
Ni_asc<-cumsum(ni)
Hi_asc<-cumsum(hi)
Ni_desc<-rev(cumsum(rev(ni)))
Hi_desc<-rev(cumsum(rev(hi)))
TDFnitrato <- data.frame(
Li, Ls, Mc, ni, round(hi, 2), Ni_asc, Ni_desc,
round(Hi_asc, 2), round(Hi_desc, 2)
)
colnames(TDFnitrato)<-
c("Li","Ls","Mc","ni","hi","Ni_asc(%)","Ni_desc(%)","H
i_asc","Hi_desc")
#Crear fila de totales
totales<-c(
Li="-",
Ls="-",
Mc="-",
ni=sum(ni),
hi=sum(hi),
Ni_asc="-",
Ni_desc="-",
Hi_asc="-",
Hi_desc="-")
TDFnitrato<-rbind(TDFnitrato,totales)
#Simplificación con el histograma
Hist_Nitrato<-hist(Nitrato,breaks = 8,plot = F)
k<-length(Hist_Nitrato$breaks)
Li<-Hist_Nitrato$breaks[1:(length(Hist_Nitrato$breaks)-1
)]
Ls<-Hist_Nitrato$breaks[2:length(Hist_Nitrato$breaks)]
ni<-Hist_Nitrato$counts
sum(ni)## [1] 3000Mc<-Hist_Nitrato$mids
hi<-(ni/sum(ni))
sum(hi)## [1] 1Ni_asc<-cumsum(ni)
Hi_asc<-cumsum(hi)
Ni_desc<-rev(cumsum(rev(ni)))
Hi_desc<-rev(cumsum(rev(hi)))
TDFnitrato<-data.frame(Li=round(Li,2),
Ls=round(Ls,2),
Mc=round(Mc,2),
ni=ni,
hi=round(hi*100,2),
Ni_asc=Ni_asc,
Ni_desc=Ni_desc,
Hi_asc=round(Hi_asc*100,2),
Hi_desc=round(Hi_desc*100,2))
colnames(TDFnitrato)<-c("Lim inf","Lim
sup","MC","ni","hi(%)","Ni
asc","Ni desc","Hi asc(%)","Hi
desc(%)")
#Crear fila de totales
totales<-c(Li="TOTAL",
Ls="-",
Mc="-",
ni=sum(ni),
hi=sum(hi*100),
Ni_asc="-",
Ni_desc="-",
Hi_asc="-",
Hi_desc="-")
TDFnitrato_total<-rbind(TDFnitrato,totales)
library(knitr)
library(kableExtra)
kable(TDFnitrato_total, align = 'c', caption = "Tabla de
Frecuencias de NitratoNitrato de estudio de
contaminación del agua en China en el año 2023 ") %>%
kable_styling(full_width = FALSE, position = "center",
bootstrap_options = c("striped", "hover",
"condensed"))| Lim inf | Lim sup |
MC
| ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.5 | 0.25 | 4 | 0.13 | 4 | 3000 | 0.13 | 100 |
| 0.5 | 1 | 0.75 | 58 | 1.93 | 62 | 2996 | 2.07 | 99.87 |
| 1 | 1.5 | 1.25 | 464 | 15.47 | 526 | 2938 | 17.53 | 97.93 |
| 1.5 | 2 | 1.75 | 1026 | 34.2 | 1552 | 2474 | 51.73 | 82.47 |
| 2 | 2.5 | 2.25 | 998 | 33.27 | 2550 | 1448 | 85 | 48.27 |
| 2.5 | 3 | 2.75 | 379 | 12.63 | 2929 | 450 | 97.63 | 15 |
| 3 | 3.5 | 3.25 | 63 | 2.1 | 2992 | 71 | 99.73 | 2.37 |
| 3.5 | 4 | 3.75 | 8 | 0.27 | 3000 | 8 | 100 | 0.27 |
| TOTAL |
|
|
3000 | 100 |
|
|
|
|
4. Gráficas
4.1 Histograma
# GRAFICAS
#Histograma
hist(Nitrato,breaks = 10,
main =
"Gráfica N°1: Distribución de la cantidad de Nitrato de estudio
de contaminación del agua en China en el año 2023",
xlab = " Nitrato (mg/L) ",
ylab = "Cantidad",
ylim = c(0,max(ni)),
col = "pink",
cex.main=1.3,
cex.lab=1,
cex.axis=0.9,
xaxt="n")
axis(1,at=Hist_Nitrato$breaks,labels =
Hist_Nitrato$breaks,las=1,
cex.axis=0.9)
4.2 Histograma Globlal
#Global
hist(Nitrato, breaks = 10,
main =
"Gráfica N°2: Distribución de la cantidad de Nitrato de estudio
de contaminación del agua en China en el año 2023",
xlab = " Nitrato (mg/L)",
ylab = "Cantidad",
ylim = c(0, length(Nitrato)),
col = "pink",
cex.main = 1.3,
cex.lab = 1,
cex.axis = 0.9,
xaxt = "n")
axis(1, at = Hist_Nitrato$breaks,
labels = Hist_Nitrato$breaks, las = 1,
cex.axis = 0.9)
4.3 Histograma Porcentual Global
barplot(
height = round(TDFnitrato$hi,0),
space=0,
col = "skyblue",
main =
"Gráfica N°3: Distribución porcentual del Nitrato de estudio
de contaminación del agua en China en el año 2023 ",
xlab="Nitrato (mg/L)",
ylab="Porcentaje (%)",
names.arg =round(TDFnitrato$MC,1),
ylim = c(0,100))
4.4 Histograma Local
# Local
hist(Nitrato, breaks = 10,
main =
"Gráfica N°4:Distribución porcentual para el Nitrato de estudio
de contaminación del agua en China en el año 2023",
xlab = "Nitrato (mg/L)",
ylab = "Cantidad",
ylim = c(0,max(ni)),
col = "purple",
cex.main = 1.3,
cex.lab = 1,
cex.axis = 0.9,
xaxt = "n")
axis(1, at = Hist_Nitrato$breaks,
labels = Hist_Nitrato$breaks, las = 1,
cex.axis = 0.9)
4.5 Histograma Porcentual Local
barplot(TDFnitrato$hi,space=0,
col = "lightblue",
main ="Gráfica N°5: Distribución porcentual para el Nitrato de estudio
de contaminación del agua en China en el año 2023",
xlab="Nitrato (mg/L)",
ylab="Porcentaje (%)",
ylim = c(0,40),
names.arg = TDFnitrato$MC)
5. Diagrama de Caja
# Diagrama de Caja
boxplot(Nitrato,
horizontal = TRUE,
main = "Gráfica N°6:Distribución de frecuencia para el Nitrato
de estudio de contaminación del agua en China en el año 2023 ",
xlab = " Nitrato (mg/L) ",
col = "purple",
outline = TRUE,
pch = 1)
summary(Nitrato)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.230 1.630 1.980 1.983 2.320 3.8406. Ojivas
6.1 Ojivas Ascendente y Descendente (ni)
# Diagrama de Ojiva Ascendente y Descendente
plot(Li, Ni_asc,
main =
"Gráfica N°7: Distribución de frecuencias acumuladas Ascendente y
Descendente para el Nitrato de estudio de contaminación del
agua en China en el año 2023",
xlab = "Nitrato (mg/L)",
ylab = "Cantidad",
xlim = c(min(Li), max(Ls)),
col = "orange",
cex.axis = 0.8,
type = "o",
lwd = 3,
las = 1,
xaxt = "n")
lines(Ls, Ni_desc,
col = "green",
type = "o",
lwd = 3)
axis(1, at = Li, las = 1)
6.2 Ojiva Ascendente y Descendente (hi)
# Diagrama de Ojiva Ascendente y Descendente Porcentual
plot(Li, Hi_desc *100,
main =
"Gráfica N°8: Distribución porcentual acumulada Ascendente y
Descendente para el Nitrato de estudio de contaminación del
agua en China en el año 2023",
xlab = "Nitrato (mg/L)",
ylab = "Cantidad",
xlim = c(min(Li), max(Ls)),
col = "red",
cex.axis = 0.8,
type = "o",
lwd = 3,
las = 1,
xaxt = "n")
lines(Ls, Hi_asc *100,
col = "blue",
type = "o",
lwd = 3)
axis(1, at = Li, las = 1)
7. Indicadores Estadísticos
7.1 Indicadores de Tendencia Cental
# Media aritmética
media <- round(mean(Nitrato), 2)
media## [1] 1.98# Moda
max_ni <- max(TDFnitrato$ni)
moda <- TDFnitrato$MC[TDFnitrato$ni == max_ni]
moda## [1] 1.75# Mediana
mediana <- median(Nitrato)
mediana## [1] 1.987.2 Indicadores de Dispersión
# Varianza
varianza <- var(Nitrato)
varianza## [1] 0.2579445# Desviación Estándar
sd <- sd(Nitrato)
sd## [1] 0.5078824# Coeficiente de Variación
cv <- round((sd / media) * 100, 2)
cv## [1] 25.657.3 Indicadores de Forma
# Asimetría
library(e1071)
asimetria <- skewness(Nitrato, type = 2)
asimetria## [1] 0.06061787#Curtosis
curtosis <- kurtosis(Nitrato)
curtosis## [1] -0.01637588. Tabla Resumen
tabla_indicadores <- data.frame("Variable" =c("Nitrato
(mg/L)"),
"Rango" =
c("[0.23;3.84]"),
"X" = c(media),
"Me" =
c(round(mediana,2)),
"Mo" = c(moda),
"V" =
c(round(varianza,2)),
"Sd" = c(round(sd,2)),
"Cv" = c(cv),
"As" =
c(round(asimetria,2)),
"K" =
c(round(curtosis,2)),
"Valores Atipicos" =
"[0.230;3.480]")
library(knitr)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', caption =
"Conclusiones de la variable
Nitrato (mg/L)")| Variable | Rango | X | Me | Mo | V | Sd | Cv | As | K | Valores.Atipicos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nitrato | ||||||||||
| (mg/L) | [0.23;3.84] | 1.98 | 1.98 | 1.75 | 0.26 | 0.51 | 25.65 | 0.06 | -0.02 | [0.230;3.480] |