Modelo de Probabilidad de la Distribución de Pozos Petroleros Marinos y Terrestres en Brasil

setwd("C:/Users/Usuario/Desktop/Nueva carpeta")
library(readxl)
library(dplyr)
library(gt)
datos <- read_excel("tabela_de_pocos_janeiro_2018.xlsx")

1 Cargar datos

Se importa la base de datos de pozos petrolíferos de Brasil y se verifica la estructura de las variables para asegurar su correcta lectura.

2 Tabla de distribución de frecuencia

Se calcula la frecuencia absoluta de los pozos según su ubicación (mar o tierra).

Ubicación <- Datos$TERRA_MAR
TDFUbicación <- as.data.frame(table(Ubicación))
TDFUbicación
##   Ubicación  Freq
## 1         M  6649
## 2         T 22926

3 Creación de la clasificación Mar–Tierra

Se recodifican los valores “M” y “T” a sus descripciones correspondientes.

library(dplyr)
TDFUbicación$Sitio <- ifelse(TDFUbicación$Ubicación %in% c("M"), "Mar", 
                             ifelse(TDFUbicación$Ubicación %in% c("T"), "Tierra", NA))
head(TDFUbicación$Sitio)
## [1] "Mar"    "Tierra"

4 Cálculo de frecuencias

Se obtienen las frecuencias absolutas (ni) y relativas (hi) de los pozos según su ubicación.

TDFUbicación$Freq <- as.numeric(as.character(TDFUbicación$Freq))
library(dplyr)
TDFUbicación1 <- Datos$TDFUbicación
TDFUbicación1 <- TDFUbicación %>%
  group_by(Sitio) %>%
  summarise( 
    ni = sum(Freq),
    hi = round(sum(Freq) / sum(TDFUbicación$Freq)*100, 4))

TDFUbicación1 <- data.frame(TDFUbicación1)

5 Incorporación de fila de totales

Se agregan los totales de frecuencia absoluta y relativa.

TDFUbicación1$fi <- TDFUbicación1$ni / sum(TDFUbicación1$ni)

fila_total <- data.frame(Sitio = "Total",
  ni = sum(TDFUbicación1$ni),
  hi = sum(TDFUbicación1$hi),
  fi = sum(TDFUbicación1$fi))
TDFUbicacióncompleta <- rbind(TDFUbicación1, fila_total)

print(TDFUbicacióncompleta)
##    Sitio    ni       hi        fi
## 1    Mar  6649  22.4818 0.2248183
## 2 Tierra 22926  77.5182 0.7751817
## 3  Total 29575 100.0000 1.0000000

6 Construcción del cuadro final mediante gt

Se genera la tabla final con título y subtítulo formales.

library(gt)
gt(TDFUbicacióncompleta) %>%
  tab_header( 
    title = md("**Tabla N°1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL**"), 
    subtitle = "Clasificación de los pozos petrolíferos según ubicación (mar y tierra)") %>%  
    tab_spanner(
    label   = md("**Frecuencia Relativa**"),
    columns = c(hi, fi)
  ) %>%
    cols_label(
    ni = md("**ni**"),
    hi = md("Porcentual (%)"),
    fi = md("Fracción")
  ) %>%
  fmt_number(columns = hi, decimals = 2) %>%
  fmt_number(columns = fi, decimals = 4) %>%
  cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
  tab_style(
    style     = list(cell_fill(color = "#2E4053"),
                     cell_text(color = "white", weight = "bold")),
    locations = cells_title()
  ) %>%
  tab_style(
    style     = list(cell_fill(color = "#F2F3F4"),
                     cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
    locations = cells_column_labels()
  ) %>%
  tab_style(
    style     = list(cell_fill(color = "#2E4053"),
                     cell_text(color = "white", weight = "bold")),
    locations = cells_column_spanners()
  ) %>%
  tab_style(
    style     = list(cell_fill(color = "#D5D8DC"),
                     cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
    locations = cells_body(rows = nrow(TDFUbicacióncompleta))
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color          = "#2E4053",
    table.border.bottom.color       = "#2E4053",
    column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
    data_row.padding                = px(6),
    table.font.size                 = px(13)
  )
Tabla N°1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL
Clasificación de los pozos petrolíferos según ubicación (mar y tierra)
Sitio ni
Frecuencia Relativa
Porcentual (%) Fracción
Mar 6649 22.48 0.2248
Tierra 22926 77.52 0.7752
Total 29575 100.00 1.0000

7 Gráficas

7.1 Histograma de frecuencia absoluta local

Muestra la cantidad de pozos marinos y terrestres, excluyendo el total general.

TDFUbicaciónfinal <- TDFUbicacióncompleta[TDFUbicacióncompleta$Sitio != "Total", ]
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFUbicaciónfinal$ni,
        main = "Gráfico No. 1. Distribución de cantidad local de la ubicación de los pozos",
        xlab = "Sitio" , ylab = "Cantidad",
        col = "#2E4053", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
        las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)

7.2 Histograma de frecuencia relativa local

Presenta el porcentaje de pozos según su ubicación, permitiendo una interpretación probabilística.

par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFUbicaciónfinal$hi,
        main = "Gráfico No°2: Distribución porcentual local de la ubicación de los pozos",
        xlab = "Sitio", ylab = "Porcentaje",
        col = "#2E4053", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
        las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)

8 Modelo de probabilidad

Se construye un modelo empírico de probabilidad a partir de las frecuencias relativas de la ubicación de los pozos.

P_Ubicación <- TDFUbicaciónfinal$ni / sum(TDFUbicaciónfinal$ni)
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(P_Ubicación,
        main = "Gráfica N°3: Distribución de Probabilidad de la Ubicación de los pozos",
        xlab = "Sitio", ylab = "Probabilidad",
        col = "#2E4053", names.arg = TDFUbicaciónfinal$Sitio,
        las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.9, cex.main = 1)

8.1 Probabilidad

¿Cuál es la probabilidad de que un pozo petrolero sea marino?

x <- round(
  (TDFUbicaciónfinal$ni[TDFUbicaciónfinal$Sitio == "Mar"] /
   sum(TDFUbicaciónfinal$ni)) * 100, 1)

print(paste("La probabilidad es de:", x, "%"))
## [1] "La probabilidad es de: 22.5 %"

La probabilidad obtenida indica que aproximadamente el 22.5% de los pozos petrolíferos en Brasil sean marinos.

¿Cuántos pozos petroleros pueden ser marinos?.

p <- x / 100

n <- 1000

cantidad_esperada <- n * p
Sitio_objetivo <- "Mar"

cat("Para n =", n, "pozos, cantidad esperada de los pozos", Sitio_objetivo, "=", round(cantidad_esperada, 2), "\n")
## Para n = 1000 pozos, cantidad esperada de los pozos Mar = 225

Se espera que aproximadamente 225 pozos petroleros sean marítimos, por cada 1000 pozos considerados