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
industria_cercana <- datos$Nearby_Industry

# Tabla de frecuencia
TDF_Industria_Cercana <- as.data.frame(table(industria_cercana))

# Renombrar columnas
colnames(TDF_Industria_Cercana) <- c("Industria_Cercana", "ni")

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

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


# TABLA 

TDF_Industria_Cercana %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("Tabla Nro. 1"),
    subtitle = md("Tabla de distribución y probabilidades de las Industrias Cercanas")
  ) %>%
  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 las Industrias Cercanas
Industria_Cercana	ni	hi	Pi
Agriculture	621	20.70	20.70
Chemical	619	20.63	20.63
Mining	594	19.80	19.80
None	582	19.40	19.40
Textile	584	19.47	19.47
Autor: Grupo 3

barplot(hi, main = "Gráfica N°1: Distribución porcentual de 
        las Industrias Cercanas",
        xlab = "Industria Cercana ",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "green",
        ylim = c(0,26),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Industria_Cercana$Industria_Cercana)

barplot(hi, main = "Gráfica N°2: Distribución para la probabilidad de 
         las Industrias Cercanas",
        xlab = "Industrias Cercanas",
        ylab = "Probabilidad",
        col = "green",
        ylim = c(0,26),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Industria_Cercana$Industria_Cercana)

# ¿Cuál es la probabilidad de que una industria cercana sea Textil?

prob_textil <- TDF_Industria_Cercana$Pi[
  TDF_Industria_Cercana$Industria_Cercana == "Textile"
]

cat(
  "¿Cuál es la probabilidad de que una industria cercana sea Textil?\n",
  "La probabilidad de que una industria cercana sea Textil es de",
  prob_textil, "%.\n"
)

## ¿Cuál es la probabilidad de que una industria cercana sea Textil?
##  La probabilidad de que una industria cercana sea Textil es de 19.47 %.

## ¿Cuál es la probabilidad de que una industria cercana sea Textil?
##  La probabilidad de que una industria cercana sea Textil es de 19.47 %.