Estadística descriptiva y simulación de datos

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1 Introducción

1.1 Descripción

La estadística descriptiva es una rama de la estadística que se encarga de recopilar, organizar, presentar y analizar un conjunto de datos, con el fin de describir sus características principales mediante medidas numéricas y representaciones gráficas.

En economía, se utiliza para analizar procesos como ingresos, empleo, inflación o desigualdad, y generar diagnósticos que permitan la comprensión integral del sistema productivo.

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2 Preparar el ambiente de trabajo

2.1 Limpiar el entorno

# Borra todos los objetos del entorno
rm(list = ls())
# Libera memoria
gc()

##          used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
## Ncells 531161 28.4    1187410 63.5   660385 35.3
## Vcells 966743  7.4    8388608 64.0  1769427 13.5

# Muestra en qué carpeta estás trabajando
getwd()

## [1] "C:/Users/brand/iCloudDrive/DESK2025SAID/CLASES 20262/LABORATORIO 4/MARKDOWN - copia"

#Ubicar carpeta en la pestaña de Session > Set working > Choose

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3 Simulación de datos

3.1 Código para simular datos

Simularemos datos de 500 personas con edades e ingreos aleatorios bajo una distribución normal.

set.seed(123) # Para que todos obtengan el mismo resultado
n <- 500      # Número de registros
edad <- round(rnorm(n, mean = 30, sd = 10))
ingreso <- round(rlnorm(n, meanlog = 8, sdlog = 0.4), 0)
datos <- data.frame(
  ID = 1:n,
  Edad = edad,
  Ingreso = ingreso
)

head(datos)

##   ID Edad Ingreso
## 1  1   24    2343
## 2  2   28    2003
## 3  3   46    4495
## 4  4   31    4026
## 5  5   31    1630
## 6  6   47    2870

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4 Resumen de datos

4.1 Estadística Descriptiva

resumen <- summary(datos)
print(resumen)

##        ID             Edad          Ingreso    
##  Min.   :  1.0   Min.   : 3.00   Min.   : 969  
##  1st Qu.:125.8   1st Qu.:24.00   1st Qu.:2264  
##  Median :250.5   Median :30.00   Median :2980  
##  Mean   :250.5   Mean   :30.33   Mean   :3233  
##  3rd Qu.:375.2   3rd Qu.:37.00   3rd Qu.:3855  
##  Max.   :500.0   Max.   :62.00   Max.   :8749

4.2 Exportar a excel

if (!require(openxlsx)) install.packages("openxlsx")

## Warning: package 'openxlsx' was built under R version 4.3.3

library(openxlsx)

wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "Resumen")
writeData(wb, "Resumen", as.data.frame(resumen))
saveWorkbook(wb, "resumen_datos.xlsx", overwrite = TRUE)

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5 Visualización de datos

5.1 Edad - Histograma

hist(datos$Edad,
     probability = TRUE,
     main = "Histograma de Edad con Curva Normal",
     xlab = "edad",
     col = "skyblue",
     border = "white")
curve(dnorm(x, mean = mean(datos$Edad), sd = sd(datos$Edad)),
      col = "red", lwd = 2, add = TRUE)

5.2 Diagramas de Caja Comparativos

boxplot(datos$Edad, datos$Ingreso,
        names = c("Edad", "Ingreso"),
        main = "Diagrama de Caja de Edad e Ingreso",
        col = c("orange", "darkolivegreen3"),
        horizontal = TRUE)

5.3 Dispersión Edad vs Ingreso

plot(datos$Edad, datos$Ingreso,
     main = "Dispersión entre Edad e Ingreso",
     xlab = "edad",
     ylab = "ingreso",
     pch = 19,
     col = rgb(0.1, 0.2, 0.5, 0.5))
abline(lm(ingreso ~ edad, data = datos), col = "red", lwd = 2)

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6 Exportar datos a excel

write.csv(datos, "datos_simulados.csv", row.names = FALSE)

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