1.Librerías

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

2.Leer datos

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

3.Selección de la variable

# =========================
# SELECCIÓN DE LA VARIABLE
# =========================
País <- datos$Country

4. Tabla de distribución de frecuencias

4.1 Tabla de distribución de frecuencia general

# =========================
# Tabla con todos los daos
# =========================

# 1. Preparación de los datos y frecuencias
TDF_País <- data.frame(table(País))

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

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

TDF_País_suma <- rbind(TDF_País, Summary)
colnames(TDF_País_suma) <- c("País", "ni", "hi(%)")

# 2. Crear y guardar la tabla gt 

TDF_País_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 1*"),
    subtitle = md("**Distribución de freciencias de los países de Europa, 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"
  )

País	ni	hi(%)
Tabla Nro. 1
Distribución de freciencias de los países de Europa, en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)
Austria	91	0.46
Belarus	5	0.03
Belgium	261	1.31
Bulgaria	322	1.61
Croatia	19	0.10
Czech Republic	479	2.40
Denmark	82	0.41
Finland	355	1.77
France	9661	48.30
Germany	541	2.70
Ireland	44	0.22
Italy	101	0.50
Latvia	82	0.41
Lithuania	228	1.14
Luxembourg	15	0.07
Netherlands	4	0.02
None	104	0.52
Norway	27	0.14
Poland	1	0.00
Portugal	35	0.18
Romania	117	0.58
Russia	1	0.00
Serbia	129	0.64
Slovakia	2	0.01
Spain	3141	15.70
Sweden	171	0.86
Switzerland	22	0.11
Ukraine	3	0.01
United Kingdom	3957	19.78
TOTAL	20000	100.00
Autor: Grupo 3

4.2 Tabla de distribución de frecuencia simplificada

# =========================
# Tabla simplificada
# =========================

País <- datos$Country

TDF_País <- data.frame(table(País))

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

# Mantener los 9 países más frecuentes
top9 <- head(TDF_País, 9)

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

# Unir
TDF_País <- rbind(top9, otros)

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

TDF_País <- data.frame(
  País = TDF_País$País,
  ni,
  hi
)

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

TDF_País_suma <- rbind(TDF_País, Summary)

colnames(TDF_País_suma) <- c(
  "País",
  "ni",
  "hi(%)"
)
colnames(TDF_País_suma) <- c("País", "ni", "hi(%)")

# Formato de la tabla

TDF_País_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 2*"),
    subtitle = md("**Distribución de frecuencias de los países de Europa más 
    frecuentes, 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"
  )

País	ni	hi(%)
Tabla Nro. 2
Distribución de frecuencias de los países de Europa más frecuentes, en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)
France	9661	48.30
United Kingdom	3957	19.78
Spain	3141	15.70
Germany	541	2.70
Czech Republic	479	2.40
Finland	355	1.77
Bulgaria	322	1.61
Belgium	261	1.31
Lithuania	228	1.14
Otros	1055	5.27
TOTAL	20000	100.00
Autor: Grupo 3

5. Gráficas

5.1 Diagrama de barras de cantidad

# =========================================
# Diagrama de barras genrado por RStudio 
# =========================================

barplot(ni,
        main = "Gráfica N°1: Distribución de los países de Europa, en el estudio 
        de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Países",
        ylab = "Cantidad",
        col = "seagreen",
        ylim = c(0,10000),
        las = 1,
        cex.names = 0.5,
        names.arg = TDF_País$País)

# ===========================================================
# Diagrama de barras con relación a la totalidad de los datos
# ===========================================================

barplot(ni,
        main = "Gráfica N°2: Distribución de los países de Europa, en el estudio 
        de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Países",
        ylab = "Cantidad",
        col = "mediumseagreen",
        ylim = c(0,20000),
        las = 1,
        cex.names = 0.5,
        names.arg = TDF_País$País)

5.2 Diagrama de barras porcentuales

# ======================================
# Diagrama de barras que genera RStudio
# ======================================

barplot(hi,
        main = "Gráfica N°3: Distribución porcentual de los países de Europa, en 
        el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Países",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "seagreen",
        ylim = c(0,60),
        las = 1,
        cex.names = 0.5,
        names.arg = TDF_País$País)

# ===========================================================
# Diagrama de barras porcentual con relación a la totalidad 
# ===========================================================

barplot(hi,
        main = "Gráfica N°4: Distribución porcentual de los países de Europa, en 
        el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Países",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "mediumseagreen",
        ylim = c(0,100),
        las = 1,
        cex.names = 0.5,
        names.arg = TDF_País$País)

5.3 Diagrama circular

# ======================================
# Diagrama de circular con hi
# ======================================

etiquetas <- paste0(hi, " %")

colores <- c("goldenrod3", "darkgoldenrod3", "goldenrod", "goldenrod2", "darkgoldenrod2", "goldenrod1")

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

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

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

6. Indicadores estadísticos

# ======================================
# Indicadores Estadísticos
# ======================================

# 1. CÁLCULO DE LA MODA (Mo)

TDF_solo_paises <- TDF_País_suma[TDF_País_suma$País != "TOTAL", ]
Moda_row_Pais <- TDF_solo_paises[which.max(TDF_solo_paises$ni), ]
Mo_Pais <- as.character(Moda_row_Pais$País[1])

# 2. CREACIÓN DE LA TABLA DE INDICADORES
tabla_indicadores_Pais <- data.frame(
  "Variable" = c("País"),
  "Rango" = "-",
  "X" = "-",
  "Me" = "-",
  "Mo" = c(Mo_Pais),
  "V" = "-",
  "Sd" = "-",
  "Cv" = "-",
  "As" = "-",
  "K" = "-",
  "Valores Atipicos" = "-"
)

# 3. FORMATO DE LA TABLA CON GT
tabla_indicadores_Pais %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 3*"),
    subtitle = md("**Indicadores Estadísticos de los países de Europa 
                  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"
  )

Variable	Rango	X	Me	Mo	V	Sd	Cv	As	K	Valores.Atipicos
Tabla Nro. 3
Indicadores Estadísticos de los países de Europa en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)
País	-	-	-	France	-	-	-	-	-	-
Autor: Grupo 3

7. Conclusión

El valor más frecuente de la variable país se encuentra en Francia.

Países

Universidad Central del Ecuador

2026-06-05

1.Librerías

2.Leer datos

3.Selección de la variable

4. Tabla de distribución de frecuencias

4.1 Tabla de distribución de frecuencia general

4.2 Tabla de distribución de frecuencia simplificada

5. Gráficas

5.1 Diagrama de barras de cantidad

5.2 Diagrama de barras porcentuales

5.3 Diagrama circular

6. Indicadores estadísticos

7. Conclusión