UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

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#Estadistica Descriptiva

#04/01/2026

#Cargar Datos
library(gt)
library(dplyr)

datos<-read.csv("soil_pollution_diseases.csv",header = TRUE,dec = ".",
                sep = ",")

#Tablas Cualitativas 

# Variable original
tipo_cultivo <- datos$Crop_Type

# Tabla de frecuencia
TDF_Tipo_Cultivo <- as.data.frame(table(tipo_cultivo))

# Renombrar columnas
colnames(TDF_Tipo_Cultivo) <- c("Tipo_Cultivo", "ni")

# Frecuencias relativas
ni <- TDF_Tipo_Cultivo$ni
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
Pi <- hi

# Tabla final
TDF_Tipo_Cultivo <- data.frame(
  Tipo_Cultivo = TDF_Tipo_Cultivo$Tipo_Cultivo,
  ni,
  hi,
  Pi
)


# TABLA 

TDF_Tipo_Cultivo %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("Tabla Nro. 1"),
    subtitle = md("Tabla de distribución y probabilidades de los Tipos de Cultivo")
  ) %>%
  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. 1
Tabla de distribución y probabilidades de los Tipos de Cultivo
Tipo_Cultivo	ni	hi	Pi
Corn	526	17.53	17.53
Cotton	485	16.17	16.17
Potato	493	16.43	16.43
Rice	483	16.10	16.10
Soybean	497	16.57	16.57
Wheat	516	17.20	17.20
Autor: Grupo 3

barplot(hi, main = "Gráfica N°1: Distribución porcentual de 
        los Tipos de Cultivo",
        xlab = "Tipo de Cultivo",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "green",
        ylim = c(0,26),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Tipo_Cultivo$Tipo_Cultivo)

barplot(hi, main = "Gráfica N°2: Distribución para la probabilidad de 
         los Tipos de Cultivo",
        xlab = "Tipo de Cultivo",
        ylab = "Probabilidad",
        col = "green",
        ylim = c(0,26),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Tipo_Cultivo$Tipo_Cultivo)

# ¿Cuál es la probabilidad de encontrar arroz como tipo de cultivo?

prob_arroz <- TDF_Tipo_Cultivo$Pi[
  TDF_Tipo_Cultivo$Tipo_Cultivo == "Rice"
]

cat(
  "¿Cuál es la probabilidad de encontrar arroz como tipo de cultivo?\n",
  "La probabilidad de encontrar arroz como tipo de cultivo es de",
  prob_arroz, "%.\n"
)

## ¿Cuál es la probabilidad de encontrar arroz como tipo de cultivo?
##  La probabilidad de encontrar arroz como tipo de cultivo es de 16.1 %.

## ¿Cuál es la probabilidad de encontrar arroz como tipo de cultivo
##  La probabilidad de encontrar una textura arcillosa en el suelo es de 16.1 %.