Introducción

Se realizo una toma de datos empleando la aplicación AirCasting, donde se registraron 4 variables a lo largo de un recorrido con inicio en la Calle 18 # 121-451, sobre la Avenida Cañasgordas, hasta la Pontificia Universidad Javeriana. Las variables a medir fueron: Tiempo, Longitud, Latitud y Measurement_value; sobre las cuales se realizo un analisis empleando diferentes graficas que seran evidenciadas a continuacion.

Importar datos

Primeramente se importaron los datos registrados desde la aplicación hasta Rstudio, el cual represento graficamente el recorrido realizado en un mapa geografico empleando las variables antes mencionadas.

library(readr)
tarea <- read_csv("C:/Users/carol/Downloads/sessions_2026020221024720260202-1740901-poemnx/tarea.csv",skip = 8)
## Rows: 1589 Columns: 6
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr  (1): Session_Name
## dbl  (4): ObjectID, Latitude, Longitude, 1:Measurement_Value
## dttm (1): Timestamp
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
require(leaflet)
## Cargando paquete requerido: leaflet
leaflet()%>% addTiles() %>%
  addCircleMarkers(lng = tarea$Longitude,lat = tarea$Latitude)

Explorar datos

A continuación se exploro en un analisis del nivel de ruido externo a lo largo del recorrido. Primero se dividieron los datos registrados, la mitad se asigno como jornada de dia y la otra mitad como jornada de noche, a cada jornada se le asigno un valor correspondiente al promedio, a la mediana, al valor máximo y minimo. Estos datos se organizaron en una tabla incluyendo el total, la cual se muestra a continuación.

##crear un campo hipotetico que se llama jornada = dia o noche 
n=round(dim(tarea)[1]/2,0)

jornada=c(rep("dia",n),rep("noche",n+1))

tarea$jornada=jornada

##Exploración del ruido por jornada

require(table1)
## Cargando paquete requerido: table1
## 
## Adjuntando el paquete: 'table1'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     units, units<-
table1(~`1:Measurement_Value`|jornada,data=tarea)
dia
(N=794)		 noche
(N=795)		 Overall
(N=1589)
1:Measurement_Value
Mean (SD) 75.4 (7.70) 74.2 (7.15) 74.8 (7.45)
Median [Min, Max] 76.8 [31.3, 88.4] 75.7 [54.4, 88.6] 76.1 [31.3, 88.6]

Por ultimo, se generaron 2 graficas, la primera es un histograma que mide la variable Measurement_Value (sonido), utilizando estos mismos datos se genero un grafico de caja y bigotes para conocer la distribucion, dispersión y simetria del conjunto de datos.

library(ggplot2)
ggplot(data=tarea,aes(x=`1:Measurement_Value`))+geom_histogram(fill="blue")
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

library(ggplot2)
ggplot(data=tarea,aes(x=jornada,y=`1:Measurement_Value`,fill=jornada))+geom_boxplot()

Se observo una minima diferencia entre el nivel de ruido de ambas jornadas.