1 Introducción y Metodología

El presente informe estadístico analiza la variable Fecha de Inicio (INICIO) de los pozos petroleros de Brasil. Para el análisis discreto, se ha extraído el Año de la fecha registrada, permitiendo evaluar la evolución temporal de las actividades de perforación.

# 1. LIBRERÍAS Y CARGA DE DATOS
library(readxl)
library(dplyr)
library(gt)
library(e1071)
library(lubridate)

# --- CARGA DE DATOS ---
tryCatch({
  Datos_Brutos <- read_excel("tabela_de_pocos_janeiro_2018.xlsx")
}, error = function(e) {
  stop("ERROR: No se encuentra el archivo 'tabela_de_pocos_janeiro_2018.xlsx'. Verifica la carpeta.")
})

# 2. PROCESAMIENTO (Agrupación por Décadas)

Datos <- Datos_Brutos %>%
  mutate(Fecha_Obj = as.Date(INICIO), 
         Anio_Exacto = year(Fecha_Obj)) %>%
  filter(!is.na(Anio_Exacto) & Anio_Exacto > 1900) %>%
  mutate(
    Decada_Inicio = floor(Anio_Exacto / 10) * 10, 
    Periodo = paste0(Decada_Inicio, " - ", Decada_Inicio + 9)
  )

Variable_Exacta <- Datos$Anio_Exacto
Variable_Clases <- Datos$Periodo
Variable_Orden  <- Datos$Decada_Inicio 

if(length(Variable_Exacta) == 0) stop("ERROR: No hay datos válidos.")

# 3. CÁLCULOS MATEMÁTICOS (TABLA DE FRECUENCIAS)

df_calc <- data.frame(Periodo = Variable_Clases, Orden = Variable_Orden)

TDF_Raw <- df_calc %>%
  group_by(Orden, Periodo) %>%
  summarise(ni = n(), .groups = 'drop') %>%
  arrange(Orden) 

ni <- TDF_Raw$ni
N <- sum(ni)
hi <- (ni / N) * 100 

Ni_asc <- cumsum(ni)
Ni_desc <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hi_asc <- cumsum(hi)
Hi_desc <- rev(cumsum(rev(hi)))

TDF_Decadas <- data.frame(
  Periodo = TDF_Raw$Periodo,
  ni = ni, 
  hi = round(hi, 2),
  Ni_asc = Ni_asc, 
  Ni_desc = Ni_desc, 
  Hi_asc = round(Hi_asc, 2), 
  Hi_desc = round(Hi_desc, 2)
)

2 Distribución de Frecuencias

Se presenta la distribución de pozos agrupada en intervalos de 10 años.

# Totales
totales <- c("TOTAL", sum(ni), round(sum(hi), 2), "-", "-", "-", "-")

TDF_Char <- TDF_Decadas %>% mutate(across(everything(), as.character))
TDF_Show <- rbind(TDF_Char, totales)

TDF_Show %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("DISTRIBUCIÓN POR DÉCADAS"),
    subtitle = md("Variable: **Inicio de Perforación**")
  ) %>%
  tab_source_note(source_note = "Fuente: Tabela de Poços 2018") %>%
  cols_label(
    Periodo = "Periodo (Década)", 
    ni = "Cant. Pozos (ni)", 
    hi = "Porcentaje (hi%)", 
    Ni_asc = "Ni (Asc)", Ni_desc = "Ni (Desc)",
    Hi_asc = "Hi (Asc)", Hi_desc = "Hi (Desc)"
  ) %>%
  cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
  tab_style(
    style = list(cell_fill(color = "#2E4053"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
    locations = cells_title()
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(cell_fill(color = "#F2F3F4"), cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
    locations = cells_column_labels()
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "#2E4053",
    table.border.bottom.color = "#2E4053",
    column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
    data_row.padding = px(6)
  )

Periodo (Década)	Cant. Pozos (ni)	Porcentaje (hi%)	Ni (Asc)	Ni (Desc)	Hi (Asc)	Hi (Desc)
DISTRIBUCIÓN POR DÉCADAS
Variable: Inicio de Perforación
1920 - 1929	2	0.01	2	29575	0.01	100
1930 - 1939	7	0.02	9	29573	0.03	99.99
1940 - 1949	192	0.65	201	29566	0.68	99.97
1950 - 1959	840	2.84	1041	29374	3.52	99.32
1960 - 1969	2414	8.16	3455	28534	11.68	96.48
1970 - 1979	2562	8.66	6017	26120	20.34	88.32
1980 - 1989	9501	32.13	15518	23558	52.47	79.66
1990 - 1999	3670	12.41	19188	14057	64.88	47.53
2000 - 2009	5690	19.24	24878	10387	84.12	35.12
2010 - 2019	4697	15.88	29575	4697	100	15.88
TOTAL	29575	100	-	-	-	-
Fuente: Tabela de Poços 2018

3 Análisis Gráfico

Visualización de la evolución histórica de la perforación por décadas.

3.1 Gráficos de Barras

col_gris_azulado <- "#5D6D7E"
col_ejes <- "#2E4053"

vals_x <- TDF_Decadas$Periodo
vals_y <- TDF_Decadas$ni
ylim_max <- max(vals_y) * 1.1

# GRÁFICO 1: Frecuencia Absoluta (LOCAL)
par(mar = c(10, 5, 4, 2)) 
bp <- barplot(vals_y, 
        main = "Gráfica No.1: Distribucion de Fecha de Inicio(Inicio) de Pozos Petroleros de Brazil",
        cex.main = 0.8,
        ylab = "Cantidad de Pozos",
        col = col_gris_azulado, border = "white", axes = FALSE,
        ylim = c(0, ylim_max),
        axisnames = FALSE) 

axis(2, col = col_ejes, col.axis = col_ejes)
axis(1, at = bp, labels = vals_x, col = col_ejes, col.axis = col_ejes, las=2, cex.axis=0.8)
title(xlab = "Década", line = 8) 
grid(nx=NA, ny=NULL, col="#D7DBDD", lty="dotted") 
box(bty="l", col=col_ejes)

# GRÁFICO 2: Frecuencia Absoluta (GLOBAL - Total acumulado visible)
# En este caso, como es una suma total, el gráfico 2 suele mostrar el total
# Pero para mantener la consistencia con tu código anterior, haremos un gráfico
# donde el eje Y llegue hasta el TOTAL de datos (N), para ver la proporción real.
par(mar = c(10, 5, 4, 2))
bp2 <- barplot(vals_y,
        main = "Gráfica N°2: Distribucion de Fecha de Inicio(Inicio) de Pozos Petroleros de Brazil",
        cex.main = 0.8,
        ylab = "Cantidad de Pozos",
        col = col_gris_azulado, border = "white", axes = FALSE,
        ylim = c(0, N), # Eje Y hasta el total N
        axisnames = FALSE)

axis(2, col = col_ejes, col.axis = col_ejes)
axis(1, at = bp2, labels = vals_x, col = col_ejes, col.axis = col_ejes, las=2, cex.axis=0.8)
title(xlab = "Década", line = 8)
grid(nx=NA, ny=NULL, col="#D7DBDD", lty="dotted")
box(bty="l", col=col_ejes)

vals_y_pct <- TDF_Decadas$hi

3.2 Gráficos de Barras (Frecuencia Porcentual)

# GRÁFICO 3: Porcentual (LOCAL)
par(mar = c(10, 5, 4, 2))
bp3 <- barplot(vals_y_pct,
        main = "Gráfica N°3: Distribucion Porcentual de Fecha de Inicio(Inicio) de Pozos Petroleros de Brazil",
        cex.main = 0.8,
        ylab = "% del Total",
        col = col_gris_azulado, border = "white", axes = FALSE,
        ylim = c(0, max(vals_y_pct)*1.2),
        axisnames = FALSE) 

axis(2, col = col_ejes, col.axis = col_ejes)
axis(1, at = bp3, labels = vals_x, col = col_ejes, col.axis = col_ejes, las=2, cex.axis=0.8)
text(x = bp3, y = vals_y_pct, label = paste0(round(vals_y_pct, 1), "%"), pos = 3, cex = 0.7, col = col_ejes)
title(xlab = "Década", line = 8)
grid(nx=NA, ny=NULL, col="#D7DBDD", lty="dotted")
box(bty="l", col=col_ejes)

# GRÁFICO 4: Porcentual (GLOBAL - Escala 0 a 100%)
par(mar = c(10, 5, 4, 2))
bp4 <- barplot(vals_y_pct,
        main = "Gráfica N°4: Distribucion Porcentual de Fecha de Inicio(Inicio) de Pozos Petroleros de Brazil",
        cex.main = 0.8,
        ylab = "% del Total",
        col = col_gris_azulado, border = "white", axes = FALSE,
        ylim = c(0, 100), # Eje Y fijo a 100%
        axisnames = FALSE)

axis(2, col = col_ejes, col.axis = col_ejes)
axis(1, at = bp4, labels = vals_x, col = col_ejes, col.axis = col_ejes, las=2, cex.axis=0.8)
text(x = bp4, y = vals_y_pct, label = paste0(round(vals_y_pct, 1), "%"), pos = 3, cex = 0.7, col = col_ejes)
title(xlab = "Década", line = 8)
abline(h=seq(0,100,20), col="#D7DBDD", lty="dotted")
box(bty="l", col=col_ejes)

3.3 Diagrama de Caja y Ojivas

# GRÁFICO 5: Boxplot 
par(mar = c(7, 5, 4, 2)) 
boxplot(Variable_Exacta, horizontal = TRUE, col = col_gris_azulado, 
        main = "Gráfica N°5: Diagrama de Caja de Fecha de Inicio de Pozos Petroleros en Brazil",
        cex.main = 0.8,
        xlab = "", outline = TRUE, outpch = 19, outcol = "#C0392B", 
        boxwex = 0.5, frame.plot = FALSE, xaxt = "n") 

eje_x <- pretty(Variable_Exacta, n = 8)
axis(1, at = eje_x, labels = format(eje_x, scientific=FALSE), cex.axis=0.8, col=col_ejes, col.axis=col_ejes)
title(xlab = "Año Exacto", line = 4)
grid(nx=NULL, ny=NA, col="lightgray", lty="dotted")

# GRÁFICO 6: Ojivas
par(mar = c(10, 5, 4, 8), xpd = TRUE) 
x_vals_num <- unique(Datos$Decada_Inicio) %>% sort()
x_labels <- unique(Datos$Periodo) %>% sort() 
y_asc <- TDF_Decadas$Ni_asc
y_desc <- TDF_Decadas$Ni_desc

col_azul <- "#2E4053"
col_rojo <- "#C0392B"

plot(x_vals_num, y_asc, type = "o", col = col_azul, lwd=2, pch=19,
     main = "Gráfica N°6: Ojivas Ascendente y Dscendente de Fecha de Inicio de Pozos Petroleros de Brazil",
     cex.main = 0.8,
     ylab = "Frecuencia Acumulada", xlab = "",
     axes = FALSE, frame.plot = FALSE)

axis(1, at = x_vals_num, labels = x_labels, las=2, cex.axis=0.8, col=col_ejes, col.axis=col_ejes)
axis(2, col=col_ejes, col.axis=col_ejes)
title(xlab = "Década", line = 8)
lines(x_vals_num, y_desc, type = "o", col = col_rojo, lwd=2, pch=19)

legend("right", legend = c("Ascendente", "Descendente"),
       col = c(col_azul, col_rojo), lty = 1, pch = 19, cex = 0.7, lwd=2,
       inset = c(-0.15, 0), bty="n")
grid()

4 Resumen Estadístico

# CÁLCULO DE INDICADORES (Variable exacta)

media_val <- mean(Variable_Exacta)
mediana_val <- median(Variable_Exacta)

t_moda <- table(Variable_Exacta)
freq_max <- max(t_moda)
modas_calc <- as.numeric(names(t_moda)[t_moda == freq_max])
moda_txt <- paste(modas_calc, collapse = ", ")

rango_txt <- paste0("[", min(Variable_Exacta), "; ", max(Variable_Exacta), "]")
varianza_val <- var(Variable_Exacta)
sd_val <- sd(Variable_Exacta)
cv_val <- (sd_val / abs(media_val)) * 100

asimetria_val <- skewness(Variable_Exacta, type = 2)
curtosis_val <- kurtosis(Variable_Exacta, type = 2)

vals_atipicos <- boxplot.stats(Variable_Exacta)$out
num_atipicos <- length(vals_atipicos)
status_atipicos <- if(num_atipicos > 0) {
  paste0(num_atipicos, " outliers")
} else {
  "0 (Sin atípicos)"
}

df_resumen <- data.frame(
  "Variable" = "Año de Inicio (Exacto)",
  "Rango" = rango_txt,
  "Media" = media_val,
  "Mediana" = mediana_val,
  "Moda" = moda_txt,
  "Varianza" = varianza_val,
  "Desv_Std" = sd_val,
  "CV_Porc" = cv_val,
  "Asimetria" = asimetria_val,
  "Curtosis" = curtosis_val,
  "Atipicos" = status_atipicos
)

df_resumen %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS**"),
    subtitle = "Indicadores calculados sobre años exactos"
  ) %>%
  tab_source_note(source_note = "Autor: Grupo 3") %>%
  fmt_number(columns = c(Media, Mediana, Varianza, Desv_Std, CV_Porc, Curtosis), decimals = 2) %>%
  fmt_number(columns = c(Asimetria), decimals = 4) %>%
  cols_label(
    Variable = "Variable",
    Rango = "Rango [Min; Max]",
    Media = "Media (X̄)",
    Mediana = "Mediana (Me)",
    Moda = "Moda (Mo)",
    Varianza = "Varianza (S²)",
    Desv_Std = "Desv. Est. (S)",
    CV_Porc = "C.V. (%)",
    Asimetria = "Asimetría (As)",
    Curtosis = "Curtosis (K)",
    Atipicos = "Outliers"
  ) %>%
  tab_options(
    column_labels.background.color = "#2E4053",
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "#2E4053",
    column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
    data_row.padding = px(8)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(cell_text(weight = "bold", color = "white")),
    locations = cells_column_labels()
  )

Variable	Rango [Min; Max]	Media (X̄)	Mediana (Me)	Moda (Mo)	Varianza (S²)	Desv. Est. (S)	C.V. (%)	Asimetría (As)	Curtosis (K)	Outliers
ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Indicadores calculados sobre años exactos
Año de Inicio (Exacto)	[1922; 2018]	1,990.64	1,988.00	1982	262.92	16.21	0.81	−0.3246	−0.52	96 outliers
Autor: Grupo 3

5 Conclusiones

anio_min <- min(Variable_Exacta)
anio_max <- max(Variable_Exacta)
anio_pico <- moda_txt

tendencia <- if(anio_pico > 2000) "creciente hacia las últimas décadas" else "decreciente en los últimos años"

cat(paste0(
  
  "## Análisis Descriptivo y Conclusiones\n\n",
  
  "El análisis histórico de la variable **Inicio de Perforación** abarca un extenso periodo desde **", anio_min, "** hasta **", anio_max, "**. ",
  "Se observa que el año con mayor actividad puntual (Moda) fue **", anio_pico, "**, coincidiendo con el pico de desarrollo.\n\n",
  "Al observar la distribución agrupada por décadas, se aprecia una tendencia general **", tendencia, "** en la actividad petrolera. ",
  "El coeficiente de variación es del **", round(cv_val, 2), "%**, indicando que la intensidad de perforación ha sido **",
  if(cv_val < 30) "constante" else "variable", "** a lo largo de la historia. ",
  "La asimetría de **", round(asimetria_val, 4), "** confirma el sesgo de la distribución temporal."
))

5.1 Análisis Descriptivo y Conclusiones

El análisis histórico de la variable Inicio de Perforación abarca un extenso periodo desde 1922 hasta 2018. Se observa que el año con mayor actividad puntual (Moda) fue 1982, coincidiendo con el pico de desarrollo.

Al observar la distribución agrupada por décadas, se aprecia una tendencia general decreciente en los últimos años en la actividad petrolera. El coeficiente de variación es del 0.81%, indicando que la intensidad de perforación ha sido constante a lo largo de la historia. La asimetría de -0.3246 confirma el sesgo de la distribución temporal.

Proyecto: Análisis de Pozos de Brasil

Reporte Estadístico - Variable: Año de Inicio

Elkin Yautibug

12-2025