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 

#Textura Suelo

País <- datos$Country

#Tabla de Distribucion de Frecuencia

TDF_País <-data.frame(table(País))

ni <- TDF_País$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
Pi <- hi 

País <- TDF_País$País

TDF_País <- data.frame(País, ni, hi, Pi)

Summary <- data.frame(
  País = "TOTAL",
  ni = sum(ni),
  hi = 100,
  Pi = 100
)

TDF_País_suma <- rbind(TDF_País, Summary)

colnames(TDF_País) <- c("País", "ni", "hi(%)", "Pi(%)")


# TABLA 

TDF_País %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("Tabla Nro. 1"),
    subtitle = md("Tabla de distribución y probabilidades de los Paices")
  ) %>%
  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 Paices
País	ni	hi(%)	Pi(%)
Australia	278	9.27	9.27
Brazil	293	9.77	9.77
China	319	10.63	10.63
Germany	283	9.43	9.43
India	311	10.37	10.37
Kenya	271	9.03	9.03
Mexico	314	10.47	10.47
Nigeria	309	10.30	10.30
Pakistan	305	10.17	10.17
USA	317	10.57	10.57
Autor: Grupo 3

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

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

# ¿Cuál es la probabilidad de encontrar una porcion estudiada que pertenezca a Brazil?

prob_brazil <- TDF_País$Pi[
  TDF_País$País == "Brazil"
]

cat(
  "¿Cuál es la probabilidad de encontrar una porcion estudiada que pertenezca a Brazil?\n",
  "La probabilidad de encontrar una porcion estudiada que pertenezca a la Regio de Asia es de",
  prob_brazil, "%.\n"
)

## ¿Cuál es la probabilidad de encontrar una porcion estudiada que pertenezca a Brazil?
##  La probabilidad de encontrar una porcion estudiada que pertenezca a la Regio de Asia es de 9.77 %.

## ¿Cuál es la probabilidad de encontrar una porcion estudiada que pertenezca a Brazil?
##  La probabilidad de encontrar una textura arcillosa en el suelo es de 9.77 %.