FECHA: 24/12/2025
#Estadistica Descriptiva
#24/12/2025
#Cargar Datos
library(gt)
library(dplyr)
datos<-read.csv("soil_pollution_diseases.csv",header = TRUE,dec = ".",
sep = ",")
#Tipo de fuente de agua
Sintomas_Salud <- datos$Health_Symptoms
TDF_Sintomas <-data.frame(table(Sintomas_Salud))
ni <- TDF_Sintomas$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
Pi <- hi
Sintomas_Salud <- TDF_Sintomas$Sintomas_Salud
TDF_Sintomas <- data.frame(Sintomas_Salud, ni, hi, Pi)
Summary <- data.frame(
Sintomas_Salud = "TOTAL",
ni = sum(ni),
hi = 100,
Pi = 100
)
TDF_Sintomas_Suma <- rbind(TDF_Sintomas, Summary)
colnames(TDF_Sintomas_Suma) <- c("Sintomas", "ni", "hi(%)", "Pi(%)")
# TABLA
TDF_Sintomas_Suma %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("*Tabla Nro. 4*"),
subtitle = md("Tabla de distribución y probabilidades de los sintomas de salud")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Autor: Grupo 3")
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "black",
table.border.bottom.color = "black",
table.border.top.style = "solid",
table.border.bottom.style = "solid",
column_labels.border.top.color = "black",
column_labels.border.bottom.color = "black",
column_labels.border.bottom.width = px(2),
row.striping.include_table_body = TRUE,
heading.border.bottom.color = "black",
heading.border.bottom.width = px(2),
table_body.hlines.color = "gray",
table_body.border.bottom.color = "black"
)
| Tabla Nro. 4 |
| Tabla de distribución y probabilidades de los sintomas de salud |
| Sintomas |
ni |
hi(%) |
Pi(%) |
| Abdominal Pain |
473 |
15.77 |
15.77 |
| Breathing Difficulty |
514 |
17.13 |
17.13 |
| Fatigue |
502 |
16.73 |
16.73 |
| Headache |
488 |
16.27 |
16.27 |
| Nausea |
500 |
16.67 |
16.67 |
| Rash |
523 |
17.43 |
17.43 |
| TOTAL |
3000 |
100.00 |
100.00 |
| Autor: Grupo 3 |
barplot(hi, main = "Gráfica N°7: Distribución porcentual de
los sintomas de salud",
xlab = "Sintomas",
ylab = "Porcentaje",
col = "green",
ylim = c(0,26),
las = 1,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud)
barplot(hi, main = "Gráfica N°8: Distribución para la probabilidad de
los sintomas de salud",
xlab = "Sintomas",
ylab = "Probabilidad",
col = "green",
ylim = c(0,26),
las = 1,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud)
# ¿ Cuál es la probabilidad de tener dificultades para respirar?
prob_respirar <- TDF_Sintomas$Pi[
TDF_Sintomas$Sintomas_Salud == "Breathing Difficulty"
]
cat(
"¿Cuál es la probabilidad de tener dificultades para respirar?\n",
"La probabilidad de tener dificultades para respirar es",
prob_respirar, "%.\n"
)
## ¿Cuál es la probabilidad de tener dificultades para respirar?
## La probabilidad de tener dificultades para respirar es 17.13 %.