País

0.- Carga de librerias

library(readr)
library(dplyr)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(ggplot2)

1.- Leer datos

setwd("C:/Users/CESAR/Downloads/proyecto x")
variables <- read.csv("C:/Users/CESAR/Downloads/proyecto x/GlobalweatherRepository.csv", header = TRUE)

2.- Depuración y selección de la variable

Depuración

variables <- na.omit(variables)

Selección

Pais <- variables$country

3.- Frecuencias

Tabla 1

Tabla_Pais <- table(Pais)
ni_pais <- as.vector(Tabla_Pais) 
hi_pais <- round((ni_pais / sum(ni_pais)) * 100, 2)

Tabla 2

variables <- variables |> 
  mutate(
    Cuadrante = case_when(
      latitude >= 0 & longitude >= 0 ~ "Norte - Este",
      latitude >= 0 & longitude < 0  ~ "Norte - Oeste",
      latitude < 0  & longitude >= 0 ~ "Sur - Este",
      latitude < 0  & longitude < 0  ~ "Sur - Oeste"
    )
  ) %>%   relocate(Cuadrante, .after = country)

Tabla 3

Tabla_Cuadrantes <- table(variables$Cuadrante)

ni_cuad <- as.vector(Tabla_Cuadrantes)
hi_cuad <- round((ni_cuad / sum(ni_cuad)) * 100, 2)

4.- Tabla de frecuencia

Tabla 1

TDF_Pais_Base <- data.frame(
  Pais = names(Tabla_Pais), 
  ni = ni_pais,
  hi = hi_pais
)
sumatoria_pais <- data.frame(
  Pais = "TOTAL", 
  ni = sum(ni_pais), 
  hi = 100
)
TDF_Pais_Suma <- rbind(TDF_Pais_Base, sumatoria_pais)
colnames(TDF_Pais_Suma) <- c("Pais", "Frecuencia Absoluta (ni)", "Frecuencia Relativa (hi %)")

kable(TDF_Pais_Suma, align = "c",
      caption = "Tabla N°1: Distribución de frecuencia de paìses del mundo para el análisis meteorológico del periodo mayo del 2024 a mayo del 2026") |> 
  kable_styling(full_width = TRUE, position = "center",
                bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive")) |> 
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#2C3E50") |> 
  row_spec(nrow(TDF_Pais_Suma), bold = TRUE, background = "#EAEDED") |> 
  footnote(general = "Fuente:GlobalWeatherRepository, https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/global-weather-repository\n.",
           general_title = "Grupo 2: ",
           footnote_as_chunk = TRUE,
           title_format = c("italic", "bold"))

Tabla N°1: Distribución de frecuencia de paìses del mundo para el análisis meteorológico del periodo mayo del 2024 a mayo del 2026

Pais	Frecuencia Absoluta (ni)	Frecuencia Relativa (hi %)
Afghanistan	729	0.51
Albania	727	0.51
Algeria	726	0.51
Andorra	728	0.51
Angola	728	0.51
Antigua and Barbuda	724	0.51
Argentina	726	0.51
Armenia	728	0.51
Australia	728	0.51
Austria	728	0.51
Azerbaijan	727	0.51
Bahamas	723	0.51
Bahrain	728	0.51
Bangladesh	727	0.51
Barbados	726	0.51
Belarus	727	0.51
Bélgica	1	0.00
Belgium	1364	0.96
Belize	723	0.51
Benin	727	0.51
Bhutan	726	0.51
Bolivia	1445	1.02
Bosnia and Herzegovina	728	0.51
Botswana	728	0.51
Brazil	724	0.51
Brunei Darussalam	726	0.51
Bulgaria	1674	1.18
Burkina Faso	728	0.51
Burundi	729	0.51
Cambodia	727	0.51
Cameroon	727	0.51
Canada	726	0.51
Cape Verde	728	0.51
Central African Republic	727	0.51
Chad	729	0.51
Chile	725	0.51
China	726	0.51
Colombia	1	0.00
Comoros	726	0.51
Congo	726	0.51
Costa Rica	721	0.51
Cote d’Ivoire	267	0.19
Croatia	725	0.51
Cuba	724	0.51
Cyprus	728	0.51
Czech Republic	726	0.51
Democratic Republic of Congo	726	0.51
Denmark	727	0.51
Djibouti	726	0.51
Dominica	724	0.51
Dominican Republic	725	0.51
Ecuador	723	0.51
Egypt	726	0.51
El Salvador	721	0.51
Equatorial Guinea	729	0.51
Eritrea	729	0.51
Estonia	726	0.51
Estonie	1	0.00
Ethiopia	727	0.51
Fiji Islands	729	0.51
Finland	728	0.51
France	727	0.51
Gabon	727	0.51
Gambia	725	0.51
Georgia	725	0.51
Germany	728	0.51
Ghana	729	0.51
Greece	724	0.51
Grenada	723	0.51
Guatemala	721	0.51
Guinea	727	0.51
Guinea-Bissau	727	0.51
Guyana	724	0.51
Haiti	725	0.51
Honduras	723	0.51
Hungary	810	0.57
Iceland	726	0.51
Inde	1	0.00
India	726	0.51
Indonesia	1457	1.03
Iran	1412	1.00
Iraq	729	0.51
Ireland	726	0.51
Israel	727	0.51
Italy	728	0.51
Jamaica	725	0.51
Japan	729	0.51
Jemen	1	0.00
Jordan	729	0.51
Kazakhstan	727	0.51
Kenya	729	0.51
Kiribati	727	0.51
Komoren	1	0.00
Kosovo	1	0.00
Kuwait	727	0.51
Kyrghyzstan	727	0.51
Lao People’s Democratic Republic	1	0.00
Latvia	726	0.51
Lebanon	727	0.51
Lesotho	726	0.51
Letonia	1	0.00
Liberia	727	0.51
Libya	1	0.00
Liechtenstein	727	0.51
Lithuania	727	0.51
Luxembourg	726	0.51
Macedonia	723	0.51
Madagascar	1186	0.84
Malásia	1	0.00
Malawi	728	0.51
Malaysia	727	0.51
Maldives	725	0.51
Mali	727	0.51
Malta	729	0.51
Marrocos	1	0.00
Marshall Islands	728	0.51
Mauritania	727	0.51
Mauritius	727	0.51
Mexico	723	0.51
Mexique	1	0.00
Micronesia	726	0.51
Monaco	725	0.51
Mongolia	727	0.51
Montenegro	726	0.51
Morocco	726	0.51
Mozambique	728	0.51
Myanmar	728	0.51
Namibia	728	0.51
Nepal	727	0.51
Netherlands	728	0.51
New Zealand	727	0.51
Nicaragua	722	0.51
Niger	728	0.51
Nigeria	728	0.51
North Korea	726	0.51
Norway	726	0.51
Oman	728	0.51
Pakistan	726	0.51
Palau	727	0.51
Panama	725	0.51
Papua New Guinea	728	0.51
Paraguay	727	0.51
Peru	723	0.51
Philippines	727	0.51
Poland	729	0.51
Polônia	1	0.00
Portugal	727	0.51
Qatar	726	0.51
Romania	726	0.51
Russia	782	0.55
Rwanda	728	0.51
Saint-Vincent-et-les-Grenadines	1	0.00
Saint Kitts and Nevis	726	0.51
Saint Lucia	727	0.51
Saint Vincent and the Grenadines	725	0.51
Samoa	722	0.51
San Marino	726	0.51
Saudi Arabia	727	0.51
Saudi Arabien	1	0.00
Senegal	729	0.51
Serbia	728	0.51
Seychelles Islands	726	0.51
Sierra Leone	725	0.51
Singapore	728	0.51
Slovakia	728	0.51
Slovenia	728	0.51
Solomon Islands	728	0.51
Somalia	726	0.51
South Africa	728	0.51
South Korea	726	0.51
Spain	728	0.51
Sri Lanka	728	0.51
Sudan	1452	1.02
Südkorea	1	0.00
Suriname	725	0.51
Swaziland	726	0.51
Sweden	727	0.51
Switzerland	776	0.55
Syria	727	0.51
Tajikistan	726	0.51
Tanzania	727	0.51
Thailand	1456	1.03
Timor-Leste	725	0.51
Togo	1	0.00
Tonga	726	0.51
Trinidad and Tobago	725	0.51
Tunisia	726	0.51
Turkey	1452	1.02
Turkmenistan	727	0.51
Turkménistan	1	0.00
Tuvalu	728	0.51
Uganda	728	0.51
Ukraine	729	0.51
United Arab Emirates	728	0.51
United Kingdom	726	0.51
United States of America	720	0.51
Uruguay	727	0.51
USA United States of America	3	0.00
Uzbekistan	729	0.51
Vanuatu	728	0.51
Vatican City	729	0.51
Venezuela	726	0.51
Vietnam	1181	0.83
Yemen	728	0.51
Zambia	728	0.51
Zimbabwe	726	0.51
Гватемала	1	0.00
Польша	1	0.00
Турция	1	0.00
كولومبيا	1	0.00
火鸡 |	1 |	0.00 |
TOTAL	141703	100.00
Grupo 2: Fuente:GlobalWeatherRepository, https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/global-weather-repository .

Se observa que esta variable son paises entonces, la clasificamos por cuadrantes geogràficos

Tabla 2

TDF_Pais_Cuadrante_Base <- variables %>%
  group_by(country, Cuadrante) %>%
  summarise(
    ni = n(),                                           
    hi = round((n() / nrow(variables)) * 100, 2),        
    .groups = "drop"
  ) %>%
  arrange(country)                                       

fila_total_pc <- data.frame(
  country = "TOTAL",
  Cuadrante = "-",
  ni = sum(TDF_Pais_Cuadrante_Base$ni),
  hi = 100.00
)

TDF_Pais_Cuadrante_Suma <- rbind(TDF_Pais_Cuadrante_Base, fila_total_pc)
colnames(TDF_Pais_Cuadrante_Suma) <- c("País", "Cuadrante Geográfico", "Frecuencia Absoluta (ni)", "Frecuencia Relativa (hi %)")
kable(TDF_Pais_Cuadrante_Suma, align = "c",
      caption = "Tabla N°2: Distribución de frecuencias por pais y cuadrante geográfico para el análisis meteorológico del periodo
       mayo del 2024 a mayo del 2026") |>
  kable_styling(full_width = TRUE, position = "center",
                bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive")) |>
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#2C3E50") |>
  row_spec(nrow(TDF_Pais_Cuadrante_Suma), bold = TRUE, background = "#EAEDED") |>
  footnote(general = "Fuente: GlobalWeatherRepository",
           general_title = "Grupo 2: ",
           footnote_as_chunk = TRUE,
           title_format = c("italic", "bold"))

Tabla N°2: Distribución de frecuencias por pais y cuadrante geográfico para el análisis meteorológico del periodo mayo del 2024 a mayo del 2026

País	Cuadrante Geográfico	Frecuencia Absoluta (ni)	Frecuencia Relativa (hi %)
Afghanistan	Norte - Este	729	0.51
Albania	Norte - Este	727	0.51
Algeria	Norte - Este	726	0.51
Andorra	Norte - Este	728	0.51
Angola	Sur - Este	728	0.51
Antigua and Barbuda	Norte - Oeste	724	0.51
Argentina	Sur - Oeste	726	0.51
Armenia	Norte - Este	728	0.51
Australia	Sur - Este	728	0.51
Austria	Norte - Este	728	0.51
Azerbaijan	Norte - Este	727	0.51
Bahamas	Norte - Oeste	723	0.51
Bahrain	Norte - Este	728	0.51
Bangladesh	Norte - Este	727	0.51
Barbados	Norte - Oeste	726	0.51
Belarus	Norte - Este	727	0.51
Belgium	Norte - Este	1364	0.96
Belize	Norte - Oeste	723	0.51
Benin	Norte - Este	727	0.51
Bhutan	Norte - Este	726	0.51
Bolivia	Sur - Oeste	1445	1.02
Bosnia and Herzegovina	Norte - Este	728	0.51
Botswana	Sur - Este	728	0.51
Brazil	Sur - Oeste	724	0.51
Brunei Darussalam	Norte - Este	726	0.51
Bulgaria	Norte - Este	1674	1.18
Burkina Faso	Norte - Oeste	728	0.51
Burundi	Sur - Este	729	0.51
Bélgica	Norte - Este	1	0.00
Cambodia	Norte - Este	727	0.51
Cameroon	Norte - Este	727	0.51
Canada	Norte - Oeste	726	0.51
Cape Verde	Norte - Oeste	728	0.51
Central African Republic	Norte - Este	727	0.51
Chad	Norte - Este	729	0.51
Chile	Sur - Oeste	725	0.51
China	Norte - Este	726	0.51
Colombia	Norte - Oeste	1	0.00
Comoros	Sur - Este	726	0.51
Congo	Sur - Este	726	0.51
Costa Rica	Norte - Oeste	721	0.51
Cote d’Ivoire	Norte - Oeste	267	0.19
Croatia	Norte - Este	725	0.51
Cuba	Norte - Oeste	724	0.51
Cyprus	Norte - Este	728	0.51
Czech Republic	Norte - Este	726	0.51
Democratic Republic of Congo	Sur - Este	726	0.51
Denmark	Norte - Este	727	0.51
Djibouti	Norte - Este	726	0.51
Dominica	Norte - Oeste	724	0.51
Dominican Republic	Norte - Oeste	725	0.51
Ecuador	Sur - Oeste	723	0.51
Egypt	Norte - Este	726	0.51
El Salvador	Norte - Oeste	721	0.51
Equatorial Guinea	Norte - Este	729	0.51
Eritrea	Norte - Este	729	0.51
Estonia	Norte - Este	726	0.51
Estonie	Norte - Este	1	0.00
Ethiopia	Norte - Este	727	0.51
Fiji Islands	Sur - Este	729	0.51
Finland	Norte - Este	728	0.51
France	Norte - Este	727	0.51
Gabon	Norte - Este	727	0.51
Gambia	Norte - Oeste	725	0.51
Georgia	Norte - Este	725	0.51
Germany	Norte - Este	728	0.51
Ghana	Norte - Oeste	729	0.51
Greece	Norte - Este	724	0.51
Grenada	Norte - Oeste	723	0.51
Guatemala	Norte - Oeste	721	0.51
Guinea	Norte - Oeste	727	0.51
Guinea-Bissau	Norte - Oeste	727	0.51
Guyana	Norte - Oeste	724	0.51
Haiti	Norte - Oeste	725	0.51
Honduras	Norte - Oeste	723	0.51
Hungary	Norte - Este	810	0.57
Iceland	Norte - Oeste	726	0.51
Inde	Norte - Este	1	0.00
India	Norte - Este	726	0.51
Indonesia	Sur - Este	1457	1.03
Iran	Norte - Este	1412	1.00
Iraq	Norte - Este	729	0.51
Ireland	Norte - Oeste	726	0.51
Israel	Norte - Este	727	0.51
Italy	Norte - Este	728	0.51
Jamaica	Norte - Oeste	725	0.51
Japan	Norte - Este	729	0.51
Jemen	Norte - Este	1	0.00
Jordan	Norte - Este	729	0.51
Kazakhstan	Norte - Este	727	0.51
Kenya	Sur - Este	729	0.51
Kiribati	Sur - Este	727	0.51
Komoren	Sur - Este	1	0.00
Kosovo	Norte - Este	1	0.00
Kuwait	Norte - Este	727	0.51
Kyrghyzstan	Norte - Este	727	0.51
Lao People’s Democratic Republic	Norte - Este	1	0.00
Latvia	Norte - Este	726	0.51
Lebanon	Norte - Este	727	0.51
Lesotho	Sur - Este	726	0.51
Letonia	Norte - Este	1	0.00
Liberia	Norte - Oeste	727	0.51
Libya	Norte - Este	1	0.00
Liechtenstein	Norte - Este	727	0.51
Lithuania	Norte - Este	727	0.51
Luxembourg	Norte - Este	726	0.51
Macedonia	Norte - Este	723	0.51
Madagascar	Sur - Este	1186	0.84
Malawi	Sur - Este	728	0.51
Malaysia	Norte - Este	727	0.51
Maldives	Norte - Este	725	0.51
Mali	Norte - Oeste	727	0.51
Malta	Norte - Este	729	0.51
Malásia	Norte - Este	1	0.00
Marrocos	Norte - Oeste	1	0.00
Marshall Islands	Norte - Este	728	0.51
Mauritania	Norte - Oeste	727	0.51
Mauritius	Sur - Este	727	0.51
Mexico	Norte - Oeste	723	0.51
Mexique	Norte - Oeste	1	0.00
Micronesia	Norte - Este	726	0.51
Monaco	Norte - Este	725	0.51
Mongolia	Norte - Este	727	0.51
Montenegro	Norte - Este	726	0.51
Morocco	Norte - Oeste	726	0.51
Mozambique	Sur - Este	728	0.51
Myanmar	Norte - Este	728	0.51
Namibia	Sur - Este	728	0.51
Nepal	Norte - Este	727	0.51
Netherlands	Norte - Este	728	0.51
New Zealand	Sur - Este	727	0.51
Nicaragua	Norte - Oeste	722	0.51
Niger	Norte - Este	728	0.51
Nigeria	Norte - Este	728	0.51
North Korea	Norte - Este	726	0.51
Norway	Norte - Este	726	0.51
Oman	Norte - Este	728	0.51
Pakistan	Norte - Este	726	0.51
Palau	Norte - Este	727	0.51
Panama	Norte - Oeste	725	0.51
Papua New Guinea	Sur - Este	728	0.51
Paraguay	Sur - Oeste	727	0.51
Peru	Sur - Oeste	723	0.51
Philippines	Norte - Este	727	0.51
Poland	Norte - Este	729	0.51
Polônia	Norte - Este	1	0.00
Portugal	Norte - Oeste	727	0.51
Qatar	Norte - Este	726	0.51
Romania	Norte - Este	726	0.51
Russia	Norte - Este	782	0.55
Rwanda	Sur - Este	728	0.51
Saint Kitts and Nevis	Norte - Oeste	726	0.51
Saint Lucia	Norte - Oeste	727	0.51
Saint Vincent and the Grenadines	Norte - Oeste	725	0.51
Saint-Vincent-et-les-Grenadines	Norte - Oeste	1	0.00
Samoa	Sur - Oeste	722	0.51
San Marino	Norte - Este	726	0.51
Saudi Arabia	Norte - Este	727	0.51
Saudi Arabien	Norte - Este	1	0.00
Senegal	Norte - Oeste	729	0.51
Serbia	Norte - Este	728	0.51
Seychelles Islands	Sur - Este	726	0.51
Sierra Leone	Norte - Oeste	725	0.51
Singapore	Norte - Este	728	0.51
Slovakia	Norte - Este	728	0.51
Slovenia	Norte - Este	728	0.51
Solomon Islands	Sur - Este	728	0.51
Somalia	Norte - Este	726	0.51
South Africa	Sur - Este	728	0.51
South Korea	Norte - Este	726	0.51
Spain	Norte - Oeste	728	0.51
Sri Lanka	Norte - Este	728	0.51
Sudan	Norte - Este	1452	1.02
Suriname	Norte - Oeste	725	0.51
Swaziland	Sur - Este	726	0.51
Sweden	Norte - Este	727	0.51
Switzerland	Norte - Este	776	0.55
Syria	Norte - Este	727	0.51
Südkorea	Norte - Este	1	0.00
Tajikistan	Norte - Este	726	0.51
Tanzania	Sur - Este	727	0.51
Thailand	Norte - Este	1456	1.03
Timor-Leste	Sur - Este	725	0.51
Togo	Norte - Este	1	0.00
Tonga	Sur - Oeste	726	0.51
Trinidad and Tobago	Norte - Oeste	725	0.51
Tunisia	Norte - Este	726	0.51
Turkey	Norte - Este	1452	1.02
Turkmenistan	Norte - Este	727	0.51
Turkménistan	Norte - Este	1	0.00
Tuvalu	Sur - Este	728	0.51
USA United States of America	Norte - Este	1	0.00
USA United States of America	Norte - Oeste	2	0.00
Uganda	Norte - Este	728	0.51
Ukraine	Norte - Este	729	0.51
United Arab Emirates	Norte - Este	728	0.51
United Kingdom	Norte - Oeste	726	0.51
United States of America	Norte - Oeste	720	0.51
Uruguay	Sur - Oeste	727	0.51
Uzbekistan	Norte - Este	729	0.51
Vanuatu	Sur - Este	728	0.51
Vatican City	Norte - Este	729	0.51
Venezuela	Norte - Oeste	726	0.51
Vietnam	Norte - Este	1181	0.83
Yemen	Norte - Este	728	0.51
Zambia	Sur - Este	728	0.51
Zimbabwe	Sur - Este	726	0.51
Гватемала	Norte - Oeste	1	0.00
Польша	Norte - Este	1	0.00
Турция	Norte - Este	1	0.00
كولومبيا	Norte - Oeste	1	0.00
火鸡 |	Norte - Este |	1 |	0.00 |
TOTAL		141703	100.00
Grupo 2: Fuente: GlobalWeatherRepository

Tabla 3

TDF_Cuadrantes_Base <- data.frame(
  Cuadrante = names(Tabla_Cuadrantes),
  ni = ni_cuad,
  hi = hi_cuad
)
fila_total_cuad <- data.frame(
  Cuadrante = "TOTAL",
  ni = sum(ni_cuad),
  hi = 100
)
TDF_Cuadrantes_Suma <- rbind(TDF_Cuadrantes_Base, fila_total_cuad)
colnames(TDF_Cuadrantes_Suma) <- c("Cuadrante Geográfico", "Frecuencia Absoluta (ni)", "Frecuencia Relativa (hi %)")

kable(TDF_Cuadrantes_Suma, align = "c",
      caption = "Tabla N°3: Distribución de frecuencias globales por cuadrantes geográficos mundiales para el análisis meteorológico del periodo
       mayo del 2024 a  mayo del 2026") |>
  kable_styling(full_width = TRUE, position = "center",
                bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive")) |>
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#2C3E50") |>
  row_spec(nrow(TDF_Cuadrantes_Suma), bold = TRUE, background = "#EAEDED") |>
  footnote(general = "Fuente: GlobalWeatherRepository",
           general_title = "Grupo 2: ",
           footnote_as_chunk = TRUE,
           title_format = c("italic", "bold"))

Tabla N°3: Distribución de frecuencias globales por cuadrantes geográficos mundiales para el análisis meteorológico del periodo mayo del 2024 a mayo del 2026

Cuadrante Geográfico	Frecuencia Absoluta (ni)	Frecuencia Relativa (hi %)
Norte - Este	79270	55.94
Norte - Oeste	31455	22.20
Sur - Este	23010	16.24
Sur - Oeste	7968	5.62
TOTAL	141703	100.00
Grupo 2: Fuente: GlobalWeatherRepository

5.-Gráficos

5.1.- Diagrama de barras por cuadrante geográfico

ggplot(TDF_Cuadrantes_Base, aes(x = reorder(Cuadrante, -ni), y = ni)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", color = "black", width = 0.6) +
  geom_text(aes(label = format(ni, big.mark = ",")), vjust = -0.5, size = 4, fontface = "bold") +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::comma, 
    limits = c(0, 80000), 
    breaks = seq(0, 80000, by = 20000)
  ) +
  labs(
    title = "Gráfica N.1: Cantidad de Registros por Cuadrante Geográfico 
     observada de la tabla 3 de los países del período mayo 
    del 2024 a mayo del 2026",
    x = "Cuadrante Geográfico",
    y = "Cantidad de Registros (ni)"
  ) +
  theme_bw(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 11, hjust = 0.5, face = "italic"),
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()    
  )

5.2.- Diagrama de barras porcentual por cuadrante geográfico

ggplot(TDF_Cuadrantes_Base, aes(x = reorder(Cuadrante, -hi), y = hi)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", color = "black", width = 0.6) +
  geom_text(aes(label = paste0(hi, "%")), vjust = -0.5, size = 4, fontface = "bold") +
  scale_y_continuous(
    limits = c(0, 60), 
    breaks = seq(0, 60, by = 20)
  ) +
  labs(
    title = "Gráfica N.2: Distribución Porcentual por cuadrante geográfico 
    Mundial recopilados en la tabla 3 del período mayodel 2024 a 
    mayo del 2026 ",
    x = "Cuadrante Geográfico",
    y = "Porcentaje del Total (hi %)"
  ) +
  theme_bw(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 11, hjust = 0.5, face = "italic"),
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()    
  )

5.3.- Diagrama de barras general

ggplot(TDF_Cuadrantes_Base, aes(x = reorder(Cuadrante, -ni), y = ni)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", color = "black", width = 0.6) +
  geom_text(aes(label = format(ni, big.mark = ",")), vjust = -0.5, size = 4, fontface = "bold") +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::comma, 
    limits = c(0, 141703), 
    breaks = seq(0, 141703, by = 20000)
  ) +
  labs(
    title = "Gráfica N.3: Cantidad de Registros por Cuadrante Geográfico 
    en relacion al tamaño muestral del período de mayo 
    del 2024 a mayo del 2026 ",
    x = "Cuadrante Geográfico",
    y = "Cantidad de Registros (ni)"
  ) +
  theme_bw(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 11, hjust = 0.5, face = "italic"),
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()    
  )

5.4.- Diagrama de barras porcentual general

ggplot(TDF_Cuadrantes_Base, aes(x = reorder(Cuadrante, -hi), y = hi)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", color = "black", width = 0.6) +
  geom_text(aes(label = paste0(hi, "%")), vjust = -0.5, size = 4, fontface = "bold") +
  scale_y_continuous(
    limits = c(0, 100), 
    breaks = seq(0, 100, by = 20)
  ) +
  labs(
    title = "Gráfica N.4: Distribución Porcentual por Cuadrante Geográfico con 
    respecto al 100% del tamaño muestral",
    x = "Cuadrante Geográfico",
    y = "Porcentaje del Total (hi %)"
  ) +
  theme_bw(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 11, hjust = 0.5, face = "italic"),
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()    
  )

5.5.- Gráfica circular

TDF_Cuadrantes_Grafico <- TDF_Cuadrantes_Base |> 
  arrange(desc(Cuadrante)) |> 
  mutate(posicion_texto = cumsum(hi) - 0.5 * hi)

ggplot(TDF_Cuadrantes_Grafico, aes(x = "", y = hi, fill = Cuadrante)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1, color = "black") +
  coord_polar("y", start = 0) +
  geom_text(aes(y = posicion_texto, label = paste0(hi, "%")), size = 4.5, fontface = "bold") +
  scale_fill_manual(values = c(
    "Norte - Este"  = "#1F78B4",  
    "Norte - Oeste" = "#33A02C",  
    "Sur - Este"    = "#FF7F00",  
    "Sur - Oeste"   = "#E31A1C"   
  )) +
  labs(
    title = "                         Gráfica N.5: Distribución porcentual por cuadrante geográfico mundial con 
    respecto al 100% del tamaño muestral desde el 2024 a 2026"
  ) +
  theme_void(base_size = 12) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14, hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 11, hjust = 0.5, face = "italic"),
    legend.position = "right",
    legend.title = element_text(face = "bold")
  ) 

6.- Indicadores de frecuencia

frecuencia_max <- max(TDF_Cuadrantes_Base$ni)
modas <- TDF_Cuadrantes_Base$Cuadrante[TDF_Cuadrantes_Base$ni == frecuencia_max]
Mo_cuadrante <- paste(modas, collapse = " - ")

tabla_indicadores <- data.frame(
  "Variable" = c("Pais"),
  "Rango" = c("-"),
  "X" = c("-"),      
  "Me" = c("-"),     
  "Mo" = c(Mo_cuadrante), 
  "V" = c("-"),      
  "Sd" = c("-"),     
  "Cv" = c("-"),     
  "As" = c("-"),     
  "K" = c("-"),      
  "Valores Atipicos" = c("No hay valores atípicos")
)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', 
      caption = "Indicadores de la variable pais") %>%
  kable_styling(full_width = TRUE, position = "center", 
                bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive")) %>%
footnote(general = "Análisis de tendencia central para la variable  pais, donde se destaca el cuadrante con mayor repetición de datos.", 
         general_title = "Nota: ", 
         footnote_as_chunk = TRUE, 
         title_format = c("italic", "bold"))

Indicadores de la variable pais

Variable	Rango	X	Me	Mo	V	Sd	Cv	As	K	Valores.Atipicos
Pais				Norte - Este						No hay valores atípicos
Nota: Análisis de tendencia central para la variable pais, donde se destaca el cuadrante con mayor repetición de datos.

7.- Conclusiones

la categoria Norte_Este correspondiente a uno de los cuadrantes geograficos concentra una mayor moda se encuantran en el periodo mayo del 2024 a mayo del 2026