0.Librerias

library(gt)
library(dplyr)

## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'

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

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

1.Leer Datos

datos <- read.csv(
  "waterPollution.csv",
  sep = ",",
  stringsAsFactors = FALSE
)

2.Extracción de variable

OPD <- datos$observedPropertyDeterminandCode

3.Tabla de distribución de frecuencias

# =========================
# TABLAS CUALITATIVAS NOMINALES
# =========================
TDF_OPD <- data.frame(table(OPD))

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

TDF_OPD <- data.frame(OPD = TDF_OPD$OPD, ni, hi)
Summary <- data.frame(OPD = "TOTAL", ni = sum(ni), hi = 100)

TDF_OPD_suma <- rbind(TDF_OPD, Summary)
colnames(TDF_OPD_suma) <- c("Propiedad observada", "ni", "hi(%)")

TDF_OPD_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 1*"),
    subtitle = md("**Distribución de las Propiedades obeservadas en los cuerpos de agua en el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)**")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 3")
  ) %>%
  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"
  )

Propiedad observada	ni	hi(%)
Tabla Nro. 1
Distribución de las Propiedades obeservadas en los cuerpos de agua en el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)
CAS_100-41-4	12	0.06
CAS_100-42-5	1	0.00
CAS_10061-02-6	1	0.00
CAS_1007-28-9	1	0.00
CAS_1024-57-3	2	0.01
CAS_104-40-5	2	0.01
CAS_106-46-7	9	0.04
CAS_107-06-2	6	0.03
CAS_1071-83-6	3	0.01
CAS_108-67-8	1	0.00
CAS_108-70-3	1	0.00
CAS_108-88-3	4	0.02
CAS_108-90-7	5	0.03
CAS_108-95-2	4	0.02
CAS_111988-49-9	20	0.10
CAS_114-07-8	14	0.07
CAS_118-74-1	5	0.03
CAS_1194-65-6	1	0.00
CAS_120-12-7	6	0.03
CAS_120-82-1	1	0.00
CAS_121-75-5	1	0.00
CAS_122-34-9	7	0.03
CAS_124-48-1	1	0.00
CAS_124495-18-7	2	0.01
CAS_127-18-4	7	0.03
CAS_128-37-0	2	0.01
CAS_135410-20-7	20	0.10
CAS_138261-41-3	20	0.10
CAS_139-40-2	4	0.02
CAS_140-66-9	2	0.01
CAS_14265-44-2	1243	6.22
CAS_14797-55-8	1289	6.44
CAS_14797-65-0	1266	6.33
CAS_14798-03-9	1110	5.55
CAS_15307-86-5	131	0.66
CAS_153719-23-4	41	0.21
CAS_1582-09-8	14	0.07
CAS_15972-60-8	14	0.07
CAS_1610-18-0	2	0.01
CAS_1634-04-4	1	0.00
CAS_16887-00-6	28	0.14
CAS_16984-48-8	9	0.04
CAS_18540-29-9	1	0.00
CAS_18785-72-3	12	0.06
CAS_189084-64-8	4	0.02
CAS_191-24-2	12	0.06
CAS_1912-24-9	9	0.04
CAS_193-39-5	11	0.06
CAS_19666-30-9	12	0.06
CAS_2032-65-7	12	0.06
CAS_205-99-2	10	0.05
CAS_206-44-0	10	0.05
CAS_207-08-9	15	0.07
CAS_207122-15-4	1	0.00
CAS_210880-92-5	12	0.06
CAS_218-01-9	1	0.00
CAS_2212-67-1	1	0.00
CAS_2303-17-5	136	0.68
CAS_2921-88-2	9	0.04
CAS_298-00-0	2	0.01
CAS_309-00-2	11	0.06
CAS_319-84-6	7	0.03
CAS_319-85-7	8	0.04
CAS_319-86-8	5	0.03
CAS_330-54-1	4	0.02
CAS_33213-65-9	12	0.06
CAS_34123-59-6	6	0.03
CAS_35065-27-1	1	0.00
CAS_35065-29-3	1	0.00
CAS_35693-99-3	1	0.00
CAS_37680-73-2	1	0.00
CAS_40487-42-1	1	0.00
CAS_41318-75-6	3	0.01
CAS_41394-05-2	3	0.01
CAS_465-73-6	9	0.04
CAS_470-90-6	8	0.04
CAS_50-28-2	2	0.01
CAS_50-29-3	13	0.06
CAS_50-32-8	11	0.06
CAS_51218-45-2	14	0.07
CAS_541-73-1	11	0.06
CAS_5436-43-1	2	0.01
CAS_5598-13-0	1	0.00
CAS_56-23-5	6	0.03
CAS_56-38-2	11	0.06
CAS_57-63-6	2	0.01
CAS_57837-19-1	1	0.00
CAS_58-89-9	8	0.04
CAS_5915-41-3	6	0.03
CAS_60-57-1	16	0.08
CAS_60348-60-9	2	0.01
CAS_608-93-5	13	0.06
CAS_6190-65-4	1	0.00
CAS_67-66-3	6	0.03
CAS_68631-49-2	1	0.00
CAS_7012-37-5	2	0.01
CAS_7085-19-0	2	0.01
CAS_71-43-2	5	0.03
CAS_71-52-3	3	0.01
CAS_71-55-6	4	0.02
CAS_72-20-8	18	0.09
CAS_72-43-5	1	0.00
CAS_72-54-8	18	0.09
CAS_72-55-9	16	0.08
CAS_7287-19-6	4	0.02
CAS_74-83-9	1	0.00
CAS_74-95-3	1	0.00
CAS_74-97-5	1	0.00
CAS_74070-46-5	1	0.00
CAS_7429-90-5	8	0.04
CAS_7439-89-6	9	0.04
CAS_7439-92-1	16	0.08
CAS_7439-95-4	7	0.03
CAS_7439-96-5	5	0.03
CAS_7439-97-6	10	0.05
CAS_7439-98-7	1	0.00
CAS_7440-02-0	7	0.03
CAS_7440-09-7	15	0.07
CAS_7440-23-5	14	0.07
CAS_7440-24-6	2	0.01
CAS_7440-31-5	2	0.01
CAS_7440-38-2	9	0.04
CAS_7440-39-3	3	0.01
CAS_7440-42-8	5	0.03
CAS_7440-43-9	15	0.07
CAS_7440-47-3	13	0.06
CAS_7440-48-4	5	0.03
CAS_7440-50-8	13	0.06
CAS_7440-62-2	1	0.00
CAS_7440-66-6	11	0.06
CAS_7440-70-2	6	0.03
CAS_75-01-4	1	0.00
CAS_75-09-2	6	0.03
CAS_75-25-2	1	0.00
CAS_75-27-4	2	0.01
CAS_76-44-8	2	0.01
CAS_7723-14-0	1240	6.20
CAS_7782-49-2	5	0.03
CAS_789-02-6	16	0.08
CAS_79-01-6	6	0.03
CAS_81103-11-9	6	0.03
CAS_83-32-9	1	0.00
CAS_83164-33-4	1	0.00
CAS_834-12-8	2	0.01
CAS_84852-15-3	1	0.00
CAS_87-61-6	6	0.03
CAS_87-68-3	8	0.04
CAS_87-86-5	4	0.02
CAS_886-50-0	3	0.01
CAS_91-20-3	5	0.03
CAS_94-74-6	5	0.03
CAS_95-47-6	6	0.03
CAS_95-50-1	10	0.05
CAS_959-98-8	3	0.01
EEA_31-01-6	9	0.04
EEA_31-02-7	5	0.03
EEA_3121-01-5	898	4.49
EEA_3131-01-9	1145	5.73
EEA_3132-01-2	22	0.11
EEA_3133-01-5	1214	6.07
EEA_3133-02-6	16	0.08
EEA_3133-03-7	324	1.62
EEA_3133-04-8	51	0.26
EEA_3133-05-9	99	0.50
EEA_3133-06-0	464	2.32
EEA_3142-01-6	738	3.69
EEA_3151-01-7	154	0.77
EEA_3152-01-0	1157	5.78
EEA_3161-01-1	623	3.12
EEA_3161-02-2	1180	5.90
EEA_3161-03-3	417	2.08
EEA_3161-05-5	649	3.24
EEA_31613-01-1	260	1.30
EEA_31615-01-7	844	4.22
EEA_3163-01-7	378	1.89
EEA_3164-01-0	505	2.53
EEA_3164-07-6	564	2.82
EEA_3164-08-7	886	4.43
EEA_33-06-7	5	0.03
EEA_33-13-6	1	0.00
EEA_33-18-1	2	0.01
EEA_33-64-7	5	0.03
TOTAL	20000	100.00
Autor: Grupo 3

3.1 Se agrupo las frecuencias mas grandes para la comparación debido a la cantidad de valores que presenta la variable

# Tabla reducida

datos$observedPropertyDeterminandCode <- recode(
  datos$observedPropertyDeterminandCode,
  "CAS_14797-55-8" = "Nitrato (NO3)",
  "CAS_14797-65-0" = "Nitrito (NO2)",
  "CAS_14265-44-2" = "Fosfato/Ortofosfato (PO4)",
  "CAS_7723-14-0" = "Fósforo compuesto",
  "EEA_3133-01-5" = "EEA_3133-01-5",
  "EEA_3161-02-2" = "EEA_3161-02-2",
  "EEA_3152-01-0" = "EEA_3152-01-0",
  "EEA_3131-01-9" = "EEA_3131-01-9",
  "CAS_14798-03-9" = "Compuesto nitrogenado"
)


OPD <- datos$observedPropertyDeterminandCode

TDF_OPD <- data.frame(table(OPD))

# Ordenar de mayor a menor frecuencia
TDF_OPD <- TDF_OPD[order(-TDF_OPD$Freq), ]

# Mantener los 9 OPDes más frecuentes
top9 <- head(TDF_OPD, 9)

# Agrupar el resto en "Otros"
otros <- data.frame(
  OPD = "Otros",
  Freq = sum(TDF_OPD$Freq[-(1:9)])
)

# Unir
TDF_OPD <- rbind(top9, otros)

# Calcular frecuencias
ni <- TDF_OPD$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)

TDF_OPD <- data.frame(
  OPD = TDF_OPD$OPD,
  ni,
  hi
)

Summary <- data.frame(
  OPD = "TOTAL",
  ni = sum(ni),
  hi = 100
)

TDF_OPD_suma <- rbind(TDF_OPD, Summary)

colnames(TDF_OPD_suma) <- c(
  "OPD",
  "ni",
  "hi(%)"
)
colnames(TDF_OPD_suma) <- c("Propiedad observada", "ni", "hi(%)")

# =========================
# TABLA
# =========================

TDF_OPD_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 2*"),
    subtitle = md("**Distribución de las Propiedades mas frecuentes obeservadas en los cuerpos de agua en el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)**")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 3")
  ) %>%
  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"
  )

Propiedad observada	ni	hi(%)
Tabla Nro. 2
Distribución de las Propiedades mas frecuentes obeservadas en los cuerpos de agua en el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)
Nitrato (NO3)	1289	6.44
Nitrito (NO2)	1266	6.33
Fosfato/Ortofosfato (PO4)	1243	6.22
Fósforo compuesto	1240	6.20
EEA_3133-01-5	1214	6.07
EEA_3161-02-2	1180	5.90
EEA_3152-01-0	1157	5.78
EEA_3131-01-9	1145	5.73
Compuesto nitrogenado	1110	5.55
Otros	9156	45.78
TOTAL	20000	100.00
Autor: Grupo 3

4.Gráficas

4.1 Histograma

# =========================
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL ni
# =========================
par(mar = c(10,4,4,2))
barplot(ni,
        main = "Gráfica N°1: Distribución de las Propiedades obeservadas 
        en los cuerpos de agua en el estudio de la calidad 
        de agua en Europa(1991-2017)",
        xlab = "",
        ylab = "Cantidad",
        col = "greenyellow",
        ylim = c(0,max(ni)),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_OPD$OPD)
title(
  xlab = "Propiedad observada",
  line = 8
)

4.2 Histograma General

# =========================
# DIAGRAMA DE BARRAS GLOBAL ni
# =========================
par(mar = c(10,4,4,2))
barplot(ni,
        main = "Gráfica N°2: Distribución general de las 
        Propiedades obeservadas en los cuerpos de agua en 
        el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)",
        xlab = "",
        ylab = "Cantidad",
        col = "firebrick",
        ylim = c(0,20000),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_OPD$OPD)
title(
  xlab = "Propiedad observada",
  line = 8
)

4.3 Histograma Porcentual

# =========================
# DIAGRAMA DE BARRAS LOCAL hi
# =========================
par(mar = c(10,4,4,2))
barplot(hi,
        main = "Gráfica N°3: Distribución porcentual de las 
        Propiedades obeservadas en los cuerpos de agua en el 
        estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)",
        xlab = "",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "darkorange",
        ylim = c(0,max(hi)),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_OPD$OPD)
title(
  xlab = "Propiedad observada",
  line = 7
)

4.4 Histograma Porcentual General

# =========================
# DIAGRAMA DE BARRAS GLOBAL hi
# =========================
par(mar = c(10,4,4,2))
barplot(hi,
        main = "Gráfica N°4: Distribución porcentual general de las
        Propiedades obeservadas en los cuerpos de agua 
        en el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)",
        xlab = "",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "darkorchid",
        ylim = c(0,100),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_OPD$OPD)
title(
  xlab = "Propiedad observada",
  line = 7
)

4.5 Diagrama circular

# =========================
# DIAGRAMA CIRCULAR
# =========================

etiquetas <- paste0(hi, " %")

colores <- c("tomato", "turquoise", "violet", "lightsalmon", "wheat", "yellow",
             "lemonchiffon", "lightblue", "green", "chocolate")

par(mar = c(2, 2, 4, 6))

pie(
  hi,
  labels = etiquetas,
  col = colores,
  main = "Gráfica N°5 Distribución porcentual de las 
  Propiedades obeservadas en los cuerpos de agua 
  en el estudio de la calidad de agua en Europa(1991-2017)",
  cex = 1
)

legend(
  "topright",
  legend = TDF_OPD$OPD,
  fill = colores,
  title = "Leyenda",
  cex = 0.5,
  xpd = TRUE
)

5 Indicadores Estadísticos

# =========================
# INDICADORES ESTADÍSTICOS
# =========================

# Moda
frecuencia_max <- max(TDF_OPD$ni)

modas <- TDF_OPD$OPD[
  TDF_OPD$ni == frecuencia_max
]

Mo_OPD <- paste(modas, collapse = " - ")

# Tabla resumen

tabla_indicadores <- data.frame(
  Variable = "Propiedad Observada",
  Rango = "-",
  X = "-",
  Me = "-",
  Mo = "Nitrato (NO3)",
  V = "-",
  Sd = "-",
  Cv = "-",
  As = "-",
  K = "-",
  Valores_Atipicos = "No aplica"
)

# Mostrar tabla

tabla_indicadores_gt <- tabla_indicadores %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 3*"),
    subtitle = md("**Indicadores estadísticos de la propiedad observada en los cuerpos de agua en el estudio de calidad de agua en Europa(1991-2017)**")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 3")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    row.striping.include_table_body = TRUE
  )

tabla_indicadores_gt

Variable	Rango	X	Me	Mo	V	Sd	Cv	As	K	Valores_Atipicos
Tabla Nro. 3
Indicadores estadísticos de la propiedad observada en los cuerpos de agua en el estudio de calidad de agua en Europa(1991-2017)
Propiedad Observada	-	-	-	Nitrato (NO3)	-	-	-	-	-	No aplica
Autor: Grupo 3

6 Conclusión

# =========================
# CONCLUSIÓN
# =========================
#El valor más frecuente de la variable Propiedad observada es el Nitrato(NO3)

Propiedad observada

Universidad Central del Ecuador

06/05/2026

0.Librerias

1.Leer Datos

2.Extracción de variable

3.Tabla de distribución de frecuencias

3.1 Se agrupo las frecuencias mas grandes para la comparación debido a la cantidad de valores que presenta la variable

4.Gráficas

4.1 Histograma

4.2 Histograma General

4.3 Histograma Porcentual

4.4 Histograma Porcentual General

4.5 Diagrama circular

5 Indicadores Estadísticos

6 Conclusión