# Tema: Estadística Descriptiva
# Autor: Camila Zambrano
# Fecha: 26/05/2026

1.Carga de librerías

library(knitr)
library(kableExtra)
library(readr)
library(gt)
library(dplyr)

## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'

## The following object is masked from 'package:kableExtra':
## 
##     group_rows

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

2. Leer datos

setwd("~/CAMILA")
datos <- read.csv("Datos cambiados..csv",
                  header = TRUE, 
                  sep = ",", dec = "." )

3. Selección de la variable

# Limpiar variable
datos$NO2[datos$NO2 == "-"] <- NA
datos$NO2 <- as.numeric(datos$NO2)

# Eliminar NA
dioxido_nitrogeno <- na.omit(datos$NO2)
dioxido_nitrogeno <- dioxido_nitrogeno[dioxido_nitrogeno >= 0]

# Tamaño de muestra
n <- length(dioxido_nitrogeno)
n

## [1] 25946

4. Tabla de distribución de frecuencia

4.1 Construcción manual (Regla de Sturges)

# Parámetros
minimo <- min(dioxido_nitrogeno)
maximo <- max(dioxido_nitrogeno)

R <- maximo - minimo
K <- floor(1 + 3.322 * log10(n))
A <- R / K

# Límites 
Li <- round(seq(from = minimo, to = maximo, length.out = K), 2)
Ls <- c(Li[-1], round(maximo,2))
Mc <- (Li + Ls)/2
ni <- numeric(K)

for (i in 1:K) {
  if (i < K) {
    ni[i] <- sum(dioxido_nitrogeno >= Li[i] & 
        dioxido_nitrogeno < Ls[i])
  } else {
    ni[i] <- sum(dioxido_nitrogeno >= Li[i] & 
                   dioxido_nitrogeno <= Ls[i])
  }
}

hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
hi[length(hi)] <- round(
  100 - sum(hi[-length(hi)]),
  2
)

Ni_asc <- cumsum(ni)
Ni_dsc <- rev(cumsum(rev(ni)))

Hi_asc <- round(cumsum(hi), 2)
Hi_dsc <- round(rev(cumsum(rev(hi))), 2)

# Tabla de frecuencias
TDF_dioxido_nitrogeno <-data.frame(Li, Ls, Mc, ni, hi, 
                             Ni_asc, Ni_dsc, 
                             Hi_asc, Hi_dsc)

# Totales
total_ni <- sum(ni)
total_hi <- sum(hi)

# Agregra fila total
TDF_dioxido_nitrogeno_completo <- rbind(
  TDF_dioxido_nitrogeno,
  data.frame(
    Li = "Total",
    Ls = "-",
    Mc = "-",
    ni = total_ni,
    hi = total_hi,
    Ni_asc = "-",
    Ni_dsc = "-",
    Hi_asc = "-",
    Hi_dsc = "-"
  )
)

# Redondeo
TDF_dioxido_nitrogeno_completo$hi <- round(
  as.numeric(TDF_dioxido_nitrogeno_completo$hi),
  2
)

tabla_dioxido_nitrogeno <- TDF_dioxido_nitrogeno_completo %>%
  gt() %>%
  
  fmt_number(
    columns = hi,
    decimals = 2
  ) %>%
  
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nº1*"),
    subtitle = md(
      "**Distribución de frecuencia de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis
      sobre la calidad del aire en India**"
    )
  ) %>%
  
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 1")
  ) %>%
  
  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"
  ) %>%
  
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(
      rows = Li == "Total"
    )
  )

tabla_dioxido_nitrogeno

Li	Ls	Mc	ni	hi	Ni_asc	Ni_dsc	Hi_asc	Hi_dsc
Tabla Nº1
Distribución de frecuencia de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis sobre la calidad del aire en India
0.01	25.88	12.945	15044	57.98	15044	25946	57.98	100
25.88	51.75	38.815	7462	28.76	22506	10902	86.74	42.02
51.75	77.62	64.685	2325	8.96	24831	3440	95.7	13.26
77.62	103.5	90.56	676	2.61	25507	1115	98.31	4.3
103.5	129.37	116.435	249	0.96	25756	439	99.27	1.69
129.37	155.24	142.305	94	0.36	25850	190	99.63	0.73
155.24	181.11	168.175	56	0.22	25906	96	99.85	0.37
181.11	206.98	194.045	18	0.07	25924	40	99.92	0.15
206.98	232.85	219.915	11	0.04	25935	22	99.96	0.08
232.85	258.72	245.785	6	0.02	25941	11	99.98	0.04
258.72	284.6	271.66	3	0.01	25944	5	99.99	0.02
284.6	310.47	297.535	1	0.00	25945	2	99.99	0.01
310.47	336.34	323.405	0	0.00	25945	1	99.99	0.01
336.34	362.21	349.275	0	0.00	25945	1	99.99	0.01
362.21	362.21	362.21	1	0.01	25946	1	100	0.01
Total	-	-	25946	100.00	-	-	-	-
Autor: Grupo 1

5. Gráficas

5.1 Histograma

histoP<-hist(
  dioxido_nitrogeno,
  main= "Gráfica Nº1: Distribución de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis 
  sobre la calidad del aire en India",
  xlab= "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
  ylab= "Cantidad", col="blue",
)

#Tabla simplificada en base al histograma
# Histograma con 10 clases
histoP <- hist(
  dioxido_nitrogeno,
  breaks = 10,
  plot = FALSE
)

Limites <- histoP$breaks
LimInf <- Limites[1:(length(Limites)-1)]
LimSup <- Limites[2:length(Limites)]
Mc <- histoP$mids
ni <- histoP$counts
sum(ni)

## [1] 25946

hi <- round(ni/sum(ni)*100, 2)
sum(hi)

## [1] 99.99

Ni_asc <- cumsum(ni)
Ni_dsc <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hi_asc <- round(cumsum(hi), 2)
Hi_dsc <- round(rev(cumsum(rev(hi))), 2)

TDF_completa <-data.frame(LimInf, LimSup, Mc, ni, hi, Ni_asc, Ni_dsc, Hi_asc, Hi_dsc)


totalni <- sum(ni)
totalhi <- 100  

TDF_simplificada_completa <-rbind(
  TDF_completa,
  data.frame(LimInf="Total",
             LimSup=" ", Mc=" ", ni=totalni,
             hi=totalhi, Ni_asc=" ", Ni_dsc=" ", 
             Hi_asc=" ", Hi_dsc=" ")
)

tabla_simplificada<-TDF_simplificada_completa %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nº2*"),
    subtitle = md("**Tabla simplificada de distribución de frecuencia 
    de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis sobre la calidad del aire en India**")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor:Grupo 1")
  ) %>%
  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"
  )  %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(
      rows = LimInf == "Total"
    )
  )

tabla_simplificada

LimInf	LimSup	Mc	ni	hi	Ni_asc	Ni_dsc	Hi_asc	Hi_dsc
Tabla Nº2
Tabla simplificada de distribución de frecuencia de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis sobre la calidad del aire en India
0	50	25	22236	85.70	22236	25946	85.7	99.99
50	100	75	3218	12.40	25454	3710	98.1	14.29
100	150	125	384	1.48	25838	492	99.58	1.89
150	200	175	79	0.30	25917	108	99.88	0.41
200	250	225	24	0.09	25941	29	99.97	0.11
250	300	275	4	0.02	25945	5	99.99	0.02
300	350	325	0	0.00	25945	1	99.99	0
350	400	375	1	0.00	25946	1	99.99	0
Total			25946	100.00
Autor:Grupo 1

5.2 Histograma local

hist(
  dioxido_nitrogeno,
  breaks = seq(minimo, maximo, A),
  main = "Gráfica Nº2: Distribución de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis 
  sobre la calidad del aire en India",
  xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
  ylab = "Cantidad",
  col = "lightgreen",
  cex.main = 1.1,
  cex.lab = 1.1
)

5.3 Histograma global

hist(
  dioxido_nitrogeno,
  breaks = seq(minimo, maximo, A),
  main = "Gráfica Nº3: Frecuencia de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis 
  sobre la calidad del aire en India",
  xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
  ylab = "Cantidad",
  col = "skyblue",
  ylim = c(0, 29531),
  cex.main = 1.1,
  cex.lab = 1.1
)

5.4 Histograma porcentual local

barplot(
  TDF_dioxido_nitrogeno_completo$hi,
  space = 0,
  col = "skyblue",
  main = "Gráfica Nº4: Diagrama porcentual de Dióxiodo de Nitrógeno en el análisis 
  sobre la calidad del aire en India",
  xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
  ylab = "Porcentaje",
  ylim = c(0,90),
  names.arg = TDF_dioxido_nitrogeno_completo$Mc,
  cex.names = 0.9,
  cex.main = 1.1,
  cex.lab = 1.1
)

5.5 Histograma porcentual global

barplot(
  TDF_dioxido_nitrogeno_completo$hi,
  space = 0,
  col = "yellow",
  main = "Gráfica Nº5: Diagrama porcentual de Dioxiodo de Nitrógeno en el análisis 
  sobre la calidad del aire en India",
  xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
  ylab = "Porcentaje",
  names.arg = TDF_dioxido_nitrogeno_completo$Mc,
  ylim = c(0, 100),
  cex.names = 0.8,
  cex.main = 1.1,
  cex.lab = 1.1
)

6. Diagrama de caja

boxplot(dioxido_nitrogeno,
        horizontal = TRUE,
        main = "Gráfica N°6: Diagrama de caja del Dioxiodo de Nitrógeno en el análisis 
  sobre la calidad del aire en India",
        xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
        col = "pink",
        outline = TRUE)

summary(dioxido_nitrogeno)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.01   11.75   21.69   28.56   37.62  362.21

# Recuperar datos de la tabla original
Li <- TDF_dioxido_nitrogeno$Li
Ls <- TDF_dioxido_nitrogeno$Ls
ni <- TDF_dioxido_nitrogeno$ni
hi <- TDF_dioxido_nitrogeno$hi

7. Ojivas

7.1 Ojivas Ascendentes y Descendentes (ni)

Ni_asc <- cumsum(ni)
Ni_dsc <- rev(cumsum(rev(ni)))

plot(Ls, Ni_asc,
     type = "o",
     col = "orange",
     lwd = 3,
     xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
     ylab = "Frecuencia acumulada",
     main = "Gráfica N°7: Ojiva Ascendente y Descendente")

lines(Li, Ni_dsc,
      type = "o",
      col = "green",
      lwd = 3)

7.2 Ojivas Ascendentes y Descendentes (hi)

Hi_asc <- cumsum(hi)
Hi_dsc <- rev(cumsum(rev(hi)))

plot(Ls, Hi_asc,
     type = "o",
     col = "blue",
     lwd = 3,
     xlab = "Dióxido de nitrógeno (µg/m3)",
     ylab = "Porcentaje acumulado",
     main = "Gráfica N°8: Ojiva porcentual Ascendente y Descendente")

lines(Li, Hi_dsc,
      type = "o",
      col = "red",
      lwd = 3)

8.Indicadores Estadísticos

8.1 Indicadores de Tendencia Central

# Media aritmética
media <- round(mean(dioxido_nitrogeno),2)
media

## [1] 28.56

# Mediana
mediana <- median(dioxido_nitrogeno)
mediana

## [1] 21.69

# Moda
max_ni <- max(TDF_dioxido_nitrogeno$ni)
moda <- TDF_dioxido_nitrogeno$Mc[TDF_dioxido_nitrogeno$ni == max_ni]
moda

## [1] 12.945

8.2 Indicadores de Dispersión

# Varianza
varianza <- var(dioxido_nitrogeno)
varianza

## [1] 599.0132

# Desviación estándar
sd <- sd(dioxido_nitrogeno)
sd

## [1] 24.47475

# Coeficiente de variación
cv <- round((sd / media) * 100, 2)
cv

## [1] 85.7

8.3 Indicadores de Forma

# Asimetría
library(e1071)
asimetria <- skewness(dioxido_nitrogeno, type = 2)
asimetria

## [1] 2.46456

# Curtosis
curtosis <- kurtosis(dioxido_nitrogeno)
curtosis

## [1] 11.20764

9. Tabla de Resumen

tabla_indicadores <- data.frame(
  "Variable" = c("Dióxido de nitrógeno"),
  "Rango" = paste0(
    "[",
    min(dioxido_nitrogeno),
    ";",
    max(dioxido_nitrogeno),
    "]"
  ),
  "X" = media,
  "Me" = round(mediana, 2),
  "Mo" = moda,
  "V" = round(varianza, 2),
  "Sd" = round(sd, 2),
  "Cv" = cv,
  "As" = round(asimetria, 2),
  "K" = round(curtosis, 2),
  "Valores Atípicos" = "[0.01;362.21]"
)

library(knitr)

kable(
  tabla_indicadores,
  align = "c",
  caption = "Conclusiones de la variable Dióxido de nitrógeno"
)

Conclusiones de la variable Dióxido de nitrógeno
Variable	Rango	X	Me	Mo	V	Sd	Cv	As	K	Valores.Atípicos
Dióxido de nitrógeno	[0.01;362.21]	28.56	21.69	12.945	599.01	24.47	85.7	2.46	11.21	[0.01;362.21]

10. Conclusiones

```

NO2

Camila Zambrano

2026-05-27

1.Carga de librerías

2. Leer datos

3. Selección de la variable

4. Tabla de distribución de frecuencia

4.1 Construcción manual (Regla de Sturges)

5. Gráficas

5.1 Histograma

5.2 Histograma local

5.3 Histograma global

5.4 Histograma porcentual local

5.5 Histograma porcentual global

6. Diagrama de caja

7. Ojivas

7.1 Ojivas Ascendentes y Descendentes (ni)

7.2 Ojivas Ascendentes y Descendentes (hi)

8.Indicadores Estadísticos

8.1 Indicadores de Tendencia Central

8.2 Indicadores de Dispersión

8.3 Indicadores de Forma

9. Tabla de Resumen

10. Conclusiones