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

# 1. Extraer variable tipo de depósito
Tipo_Deposito <- datos$deptype

# Reemplazar NA por "Sin Registro"
TipoDep_limpio <- ifelse(is.na(Tipo_Deposito) | trimws(Tipo_Deposito) == "",
                         "Sin Registro",
                         trimws(Tipo_Deposito))

TIPODEPOSITO <- factor(TipoDep_limpio)

# 2. Tabla de frecuencia (ni)
TablaTIPODEPOSITO <- as.data.frame(table(TIPODEPOSITO))
colnames(TablaTIPODEPOSITO) <- c("TIPODEPOSITO", "ni")

# 3. Porcentaje hi
TablaTIPODEPOSITO$hi <- round((TablaTIPODEPOSITO$ni / sum(TablaTIPODEPOSITO$ni)) * 100,2)

Fila total de las sumas de ni y hi

# 4. Fila TOTAL
Total <- data.frame(
  TIPODEPOSITO = "TOTAL",
  ni = sum(TablaTIPODEPOSITO$ni),
  hi = round(sum(TablaTIPODEPOSITO$hi),)
)

# 5. Tabla final
TablaFinalTD <- rbind(TablaTIPODEPOSITO, Total)

TablaFinalTD

##    TIPODEPOSITO   ni     hi
## 1 Bimodal-Mafic  358  32.84
## 2        Felsic  529  48.53
## 3         Mafic  202  18.53
## 4  Sin Registro    1   0.09
## 5         TOTAL 1090 100.00

TABLA DE DISTRIBUCION DE CANTIDAD POR TIPO DE DEPOSITO

tabla_TD_gt <- TablaFinalTD %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 1**"),
    subtitle = md("Distribución de cantidad por tipo de 
    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 = TIPODEPOSITO == "Total")
  )

tabla_TD_gt

TIPODEPOSITO	ni	hi
Tabla N° 1
Distribución de cantidad por tipo de Depósitos Masivos de Sulfuro Volcánicos
Bimodal-Mafic	358	32.84
Felsic	529	48.53
Mafic	202	18.53
Sin Registro	1	0.09
TOTAL	1090	100.00
Autor: Grupo 2

GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

Diagrama de barras de cantidad

barplot(TablaFinalTD$ni[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)],
        main = "Gráfica Nº1: Distribución de cantidad por 
  Tipo de Depósitos masivos de sulfuros volcanicos",
        cex.main=0.8,
        xlab = "Tipo de deposito",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        names.arg = TablaFinalTD$TIPODEPOSITO[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)]
)

Diagrama de barras de cantidad

barplot(
  TablaFinalTD$ni[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)],
  main = "Gráfica Nº2: Distribución de cantidad por 
  Tipo de Depósitos masivos de sulfuros volcanicos",
  cex.main = 0.8,
  xlab = "Tipo de Deposito",
  ylab = "Cantidad (ni)",
  col = "blue",
  names.arg = TablaFinalTD$TIPODEPOSITO[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)],
  ylim = c(0, 1090)
)

Diagrama de barras de cantidad en porcentaje

hi_local <- as.numeric(TablaFinalTD$hi[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)])
barplot(
  hi_local,
  main = "Gráfica Nº3:Distribución de cantidad en porcentaje del 
  Tipo de Depósitos masivos de sulfuros volcanicos",
  cex.main = 0.8,
  xlab = "Tipo de deposito",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  col = "blue",
  names.arg = TablaFinalTD$TIPODEPOSITO[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)] ,
  cex.names = 1,
  ylim = c(0, 50)
)

Diagrama de barras de frecuencia relativa global

hi_global <- as.numeric(TablaFinalTD$hi[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)])
barplot(
  hi_global,
  main = "Gráfica Nº4:Distribución de cantidad en porcentaje del 
  Tipo de Depósitos masivos de sulfuros volcanicos",
  cex.main = 0.8,
  xlab = "Tipo de deposito",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  col = "blue",
  names.arg = TablaFinalTD$TIPODEPOSITO[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)],
  cex.names = 1,
  ylim = c(0, 100)
)

DIAGRAMA CIRCULAR

hi_TD <- as.numeric(TablaFinalTD$hi[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)])
TD <- TablaFinalTD$TIPODEPOSITO[1:(nrow(TablaFinalTD)-1)]

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

etiquetas <- paste0(round(hi_TD), "%")

pie(
  hi_TD,
  radius = 0.8,
  col = Colores(length(hi_TD)),
  labels = etiquetas,
  main = "Gráfica Nº5: Distribución de cantidad en porcentaje del Tipo de 
  depositos masivos de sulfuros volcanicos",
  cex.main = 0.8
)

# LEYENDA
legend(
  "bottomright",
  title = "Tipo de Depositos",
  legend = TD,
  fill = Colores(length(hi_TD)),
  cex = 0.8
)

INDICADORES ESTADISTICOS

Indicadores Estadisticos

POSICION

MODA

#MODA VARIABLE MINERAL

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

# Tabla de frecuencias
tabla_TD <- table(TD_limpia)

# Moda
moda_TD <- names(tabla_TD)[which.max(as.numeric(tabla_TD))]

moda_TD

## [1] "Felsic"

TABLA DE INDICADORES ESTADISTICOS

#MODA 

Variable<-c("Tipo de deposito")
TablaIndicadores<-data.frame(Variable,moda_TD)
colnames(TablaIndicadores)<-c("Variable","Moda")

kable(TablaIndicadores, format = "markdown", caption = "Tabla N°2. Indicadores estadíticos de la variable tipos de depositos masivos de sulfuros volcanicos")

Tabla N°2. Indicadores estadíticos de la variable tipos de depositos masivos de sulfuros volcanicos
Variable	Moda
Tipo de deposito	Felsic

CONCLUSIÓN

CONCLUSÍON

La variable tipo de depósitos tiene como valor mas frecuente depositos félsicos. Lo cual es favorable desde el enfoque minero, ya que estos ambientes suelen estar asociados a mayor potencial metalogenético y económico.

Análisis de Depósitos Masivos de Sulfuro Volcánicos ( Tipo de depositos)

Grupo 2

2025-12-19