datos_nuevoartes <- read_excel("C:/Users/Angie/Downloads/datos_nuevoartes.xlsx")
event_date <- as.Date(datos_nuevoartes$event_date)
event_date <- event_date[!is.na(event_date)]
mes_num <- as.numeric(format(event_date, "%m"))
meses <- c(
"Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril",
"Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto",
"Septiembre", "Octubre", "Noviembre", "Diciembre"
)
ni_m <- sapply(1:12, function(i) sum(mes_num == i))
hi_m <- round((ni_m / sum(ni_m)) * 100, 2)
Ni_m <- cumsum(ni_m)
Hi_m <- round(cumsum(hi_m), 2)
tabla_meses <- data.frame(
Mes = meses,
ni = ni_m,
Ni = Ni_m,
hi = hi_m,
Hi = Hi_m
)
tabla_Mes <- tabla_meses %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("*Tabla Nro. 1*"),
subtitle = md("**Tabla de distribución de frecuencias simples y acumuladas de los eventos por mes**")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Elaborado por: Grupo 2 de la carrera de Geología")
) %>%
cols_label(
Mes = "Mes",
ni = "ni",
Ni = "Ni",
hi = "hi (%)",
Hi = "Hi (%)"
)
tabla_Mes
| Tabla Nro. 1 | ||||
| Tabla de distribución de frecuencias simples y acumuladas de los eventos por mes | ||||
| Mes | ni | Ni | hi (%) | Hi (%) |
|---|---|---|---|---|
| Enero | 945 | 945 | 8.57 | 8.57 |
| Febrero | 797 | 1742 | 7.22 | 15.79 |
| Marzo | 985 | 2727 | 8.93 | 24.72 |
| Abril | 841 | 3568 | 7.62 | 32.34 |
| Mayo | 788 | 4356 | 7.14 | 39.48 |
| Junio | 974 | 5330 | 8.83 | 48.31 |
| Julio | 1243 | 6573 | 11.27 | 59.58 |
| Agosto | 1175 | 7748 | 10.65 | 70.23 |
| Septiembre | 896 | 8644 | 8.12 | 78.35 |
| Octubre | 761 | 9405 | 6.90 | 85.25 |
| Noviembre | 668 | 10073 | 6.05 | 91.30 |
| Diciembre | 960 | 11033 | 8.70 | 100.00 |
| Elaborado por: Grupo 2 de la carrera de Geología | ||||
barplot(ni_m, names.arg = meses, las = 2,
main = "Diagrama de barras local (ni)", col = "gray")
barplot(Ni_m, names.arg = meses, las = 2,
main = "Diagrama de barras global (Ni)", col = "darkgray")
barplot(hi_m, names.arg = meses, las = 2,
main = "Diagrama de barras local (hi)", col = "lightblue")
barplot(Hi_m, names.arg = meses, las = 2,
main = "Diagrama de barras global (Hi)", col = "steelblue")
## Diagrama circular
colores <- c(
"#66c2a5", "#fc8d62", "#8da0cb", "#e78ac3",
"#a6d854", "#ffd92f", "#e5c494", "#b3b3b3",
"#1b9e77", "#d95f02", "#7570b3", "#e7298a"
)
etiquetas <- paste0(hi_m, " %")
par(mar = c(5, 4, 4, 10))
pie(hi_m, col = colores, labels = etiquetas,
main = "Distribución porcentual de eventos por mes")
## Indicadores estadísticos
moda_mes <- meses[which.max(ni_m)]
cat("La moda de la variable Mes es:", moda_mes)
## La moda de la variable Mes es: Julio