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 FRECUENCIA

TABLA DE DISTRIBUCION DE FRECUENCIA 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 FRECUENCIA POR PRESENCIA DE VETAS SECUNDARIAS

tabla_vetas_gt <- tabla_finalvetas %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 1**"),
    subtitle = md("Distribución de frecuencias simples por 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 frecuencias simples por 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 FRECUENCIA

Diagrama de barras de frecuencia absoluta local

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

Diagrama de barras de frecuencia absoluta global

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

Diagrama de barras de frecuencia relativa local

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

Diagrama de barras de frecuencia relativa global

hi_global <- as.numeric(tabla_finalvetas$hi[1:(nrow(tabla_finalvetas)-1)])
barplot(
  hi_global,
  main = "Gráfica Nº4: Distribución de frecuencia relativa global por presencia
  de vetas secundarias en Depósitos masivos de sulfuros volcanicos ",
  cex.main = 0.7,
  xlab = "Presencia de vetas secundarias",
  ylab = "Porcentaje (%)",
  col = "blue",
  names.arg = tabla_finalvetas$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 frecuencia 
  relativa por presencia de vetas secundarias en 
  depósitos masivos de sulfuros volcánicos",
  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.