TIPO DE DEPOSITO

ANÁLISIS ESTADÍSTICO

CARGA DE DATOS Y LIBRERÍAS

CARGA DE DATOS

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

datos <- read.csv("D:/dataset_CMIO_geologico.csv")

df_deposito <- data.frame(deposito = toupper(trimws(datos$Deposit_Type)))

ASIGNACION DE VARIABLES

ASIGNACION DE VARIABLES

df_deposito$deposito <- case_when(
  toupper(df_deposito$deposito) == "SEDIMENT-HOSTED" ~ "Sediment-hosted",
  toupper(df_deposito$deposito) == "SKARN" ~ "Skarn",
  toupper(df_deposito$deposito) == "VMS" ~ "VMS",
  toupper(df_deposito$deposito) == "PORPHYRY" ~ "Porphyry",
  toupper(df_deposito$deposito) == "EPITHERMAL" ~ "Epithermal",
  TRUE ~ NA_character_
)

orden_deposit <- c(
  "Sediment-hosted",
  "Skarn",
  "VMS",
  "Porphyry",
  "Epithermal"
)

df_deposito$deposito <- factor(
  df_deposito$deposito,
  levels = orden_deposit,
  ordered = TRUE
)

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

TABLA DE DISTRIBUCION DE CANTIDAD

TDF_deposito <- df_deposito %>%
  count(deposito, name = "ni") %>%
  arrange(deposito) %>%
  mutate(hi = round(ni / sum(ni) * 100, 0))

tabla_deposito <- TDF_deposito %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = "Tabla N° 1",
    subtitle = "Distribución del Tipo de Depósito"
  )

tabla_deposito

Tabla N° 1
Distribución del Tipo de Depósito
deposito	ni	hi
Sediment-hosted	475	19
Skarn	521	21
VMS	474	19
Porphyry	533	21
Epithermal	497	20

# Agregamos fila TOTAL
tabla_final_deposito <- TDF_deposito %>%
  mutate(
    deposito = as.character(deposito)
  )

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

# TABLA ESQUELETO
tabla_deposito_gt <- tabla_final_deposito %>%

  gt() %>%

  tab_header(
    title = md("**Tabla Nº1**"),
    subtitle = md("Distribución ordinal del tipo de depósito mineral")
  ) %>%

  cols_label(
    deposito = "Tipo de Depósito",
    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 = deposito == "TOTAL"
    )
  ) %>%

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

tabla_deposito_gt# Agregamos fila TOTAL

Tabla Nº1
Distribución ordinal del tipo de depósito mineral
Tipo de Depósito	Frecuencia	Porcentaje (%)
Sediment-hosted	475	19
Skarn	521	21
VMS	474	19
Porphyry	533	21
Epithermal	497	20
TOTAL	2,500	100
Autor: Grupo 2

tabla_final_deposito <- TDF_deposito %>%
  mutate(
    deposito = as.character(deposito)
  )

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

GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

# Gráfica Nº1: Frecuencia absoluta
barplot(TDF_deposito$ni,
        main = "Gráfica Nº1: Frecuencia del Tipo de Depósito",
        xlab = "Tipo de Depósito",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_deposito$deposito,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

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

# Gráfica Nº3: Frecuencia relativa
barplot(TDF_deposito$hi,
        main = "Gráfica Nº3: Porcentaje del Tipo de Depósito",
        xlab = "Tipo de Depósito",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_deposito$deposito,
        cex.names = 0.8,
        las = 1)

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

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

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

pie(TDF_deposito$hi,
    col = colores,
    main = "Distribución del Tipo de Depósito",
    labels = NA)

legend("right",
       legend = paste(TDF_deposito$deposito, TDF_deposito$hi, "%"),
       fill = colores,
       title = "DEPÓSITOS",
       bty = "o",
       xpd = TRUE,
       inset = c(-0.25, 0))

INDICADORES ESTADISTICOS

# Moda
moda_deposito <- TDF_deposito[TDF_deposito$ni == max(TDF_deposito$ni), ]
moda_deposito

##   deposito  ni hi
## 4 Porphyry 533 21

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

N <- sum(TDF_deposito$ni)

mediana_deposito <- TDF_deposito %>%
  filter(Ni >= N/2) %>%
  slice(1)

mediana_deposito

##   deposito  ni hi   Ni
## 1      VMS 474 19 1470

#conclucion