Metodo de Extracción

ANÁLISIS ESTADÍSTICO

CARGA DE DATOS Y LIBRERÍAS

CARGA DE DATOS

library(dplyr)
library(stringr)
library(gt)
library(readxl)

datos <- read_excel("D:/mining_dataset_ajustado.xlsx")

ASIGNACION DE VARIABLES

ASIGNACION DE VARIABLES

df_extraccion <- data.frame(extraccion = toupper(trimws(datos$Metodo_Extraccion)))

df_extraccion$extraccion <- case_when(
  toupper(df_extraccion$extraccion) == "CIELO ABIERTO" ~ "Cielo Abierto",
  toupper(df_extraccion$extraccion) == "SUBTERRANEO" ~ "Subterráneo",
  toupper(df_extraccion$extraccion) == "MIXTO" ~ "Mixto",
  toupper(df_extraccion$extraccion) == "OTROS" ~ "Otros",
  TRUE ~ NA_character_
)

orden_extraccion <- c(
  "Cielo Abierto",
  "Subterráneo",
  "Mixto",
  "Otros"
)

df_extraccion$extraccion <- factor(
  df_extraccion$extraccion,
  levels = orden_extraccion,
  ordered = TRUE
)

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

TABLA DE DISTRIBUCION DE CANTIDAD

TDF_extraccion <- df_extraccion %>%
  count(extraccion, name = "ni") %>%
  arrange(extraccion) %>%
  mutate(hi = round(ni / sum(ni) * 100, 0))

tabla_extraccion <- TDF_extraccion %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = "Tabla N° 1",
    subtitle = "Distribución del Método de Extracción"
  )

tabla_extraccion

Tabla N° 1
Distribución del Método de Extracción
extraccion	ni	hi
Cielo Abierto	1080	54
Subterráneo	720	36
Mixto	100	5
Otros	100	5

# Agregamos fila TOTAL
tabla_final_extraccion <- TDF_extraccion %>%
  mutate(
    extraccion = as.character(extraccion)
  )

tabla_final_extraccion <- bind_rows(
  tabla_final_extraccion,
  data.frame(
    extraccion = "TOTAL",
    ni = sum(tabla_final_extraccion$ni),
    hi = sum(tabla_final_extraccion$hi)
  )
)

# TABLA ESQUELETO
tabla_extraccion_gt <- tabla_final_extraccion %>%

  gt() %>%

  tab_header(
    title = md("**Tabla Nº2**"),
    subtitle = md("Distribución ordinal del método de extracción")
  ) %>%

  cols_label(
    extraccion = "Método de Extracción",
    ni = "Frecuencia",
    hi = "Porcentaje (%)"
  ) %>%

  cols_align(
    align = "center",
    columns = everything()
  ) %>%

  fmt_number(
    columns = c(ni, hi),
    decimals = 0
  ) %>%

  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(
      rows = extraccion == "TOTAL"
    )
  ) %>%

  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 2")
  )

tabla_extraccion_gt

Tabla Nº2
Distribución ordinal del método de extracción
Método de Extracción	Frecuencia	Porcentaje (%)
Cielo Abierto	1,080	54
Subterráneo	720	36
Mixto	100	5
Otros	100	5
TOTAL	2,000	100
Autor: Grupo 2

GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

# Gráfica Nº1: Frecuencia absoluta
barplot(TDF_extraccion$ni,
        main = "Gráfica Nº1: Frecuencia del Método de Extracción",
        xlab = "Método de Extracción",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_extraccion$extraccion,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

# Gráfica Nº2: Frecuencia absoluta ajustada
barplot(TDF_extraccion$ni,
        main = "Gráfica Nº2: Frecuencia del Método de Extracción (Escala Ajustada)",
        xlab = "Método de Extracción",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_extraccion$extraccion,
        cex.names = 0.8,
        las = 1,
        ylim = c(0, max(TDF_extraccion$ni) * 1.2))

# Gráfica Nº3: Frecuencia relativa
barplot(TDF_extraccion$hi,
        main = "Gráfica Nº3: Porcentaje del Método de Extracción",
        xlab = "Método de Extracción",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_extraccion$extraccion,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

# Gráfica Nº4: Frecuencia relativa escala completa
barplot(TDF_extraccion$hi,
        main = "Gráfica Nº4: Porcentaje del Método de Extracción (Escala Completa)",
        xlab = "Método de Extracción",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_extraccion$extraccion,
        cex.names = 0.8,
        las = 1,
        ylim = c(0, 100))

# Gráfico circular
par(mar = c(4, 4, 4, 8))

colores <- rainbow(length(TDF_extraccion$hi))

pie(TDF_extraccion$hi,
    col = colores,
    main = "Distribución del Método de Extracción",
    labels = NA)

legend("right",
       legend = paste(TDF_extraccion$extraccion, TDF_extraccion$hi, "%"),
       fill = colores,
       title = "MÉTODOS",
       bty = "o",
       xpd = TRUE,
       inset = c(-0.25, 0))

INDICADORES ESTADISTICOS

# Moda
moda_extraccion <- TDF_extraccion[TDF_extraccion$ni == max(TDF_extraccion$ni), ]
moda_extraccion

##      extraccion   ni hi
## 1 Cielo Abierto 1080 54

# Mediana
TDF_extraccion <- TDF_extraccion %>%
  mutate(Ni = cumsum(ni))

N <- sum(TDF_extraccion$ni)

mediana_extraccion <- TDF_extraccion %>%
  filter(Ni >= N/2) %>%
  slice(1)

mediana_extraccion

##      extraccion   ni hi   Ni
## 1 Cielo Abierto 1080 54 1080