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
# =========================
PAF <- datos$procedureAnalysedFraction

4. Tabla de distribución de frecuencias

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

# 1. Cambiar "total" en minúsculas para diferenciarlo de la suma final
PAF[PAF == "total"] <- "Total (Muestra Completa)"

# 2. Crear la tabla de frecuencias base con el dato corregido
TDF_PAF <- data.frame(table(PAF))

# 3. Calcular frecuencias absolutas (ni) y relativas porcentuales (hi)
ni <- TDF_PAF$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)

# 4. Construir el data frame con las columnas deseadas
TDF_PAF <- data.frame(
  PAF = TDF_PAF$PAF, 
  ni, 
  hi
)

# 4. Crear la fila del TOTAL
Summary <- data.frame(
  PAF = "TOTAL", 
  ni = sum(ni), 
  hi = 100
)

# 6. Unir la tabla con el total y renombrar columnas
TDF_PAF_suma <- rbind(TDF_PAF, Summary)
colnames(TDF_PAF_suma) <- c("Fracción Analizada", "ni", "hi(%)")

# ==============================================================================
# FORMATO DE LA TABLA CON GT
# ==============================================================================

TDF_PAF_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 1*"),
    subtitle = md("**Distribución de frecuencias de las fracciones analizadas 
                  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"
  )

Fracción Analizada	ni	hi(%)
Tabla Nro. 1
Distribución de frecuencias de las fracciones analizadas en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)
dissolved	146	0.73
SPM	44	0.22
Total (Muestra Completa)	19810	99.05
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 las fracciones analizadas, en el estudio 
        de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Fracción Analizada",
        ylab = "Cantidad",
        col = "royalblue1",
        ylim = c(0,19000),
        las = 1,
        cex.names = 0.8,
        names.arg = TDF_PAF$PAF)

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

barplot(ni,
        main = "Gráfica N°2: Distribución de las fracciones analizadas, en el 
        estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Fracción Analizada",
        ylab = "Cantidad",
        col = "royalblue3",
        ylim = c(0,20000),
        las = 1,
        cex.names = 0.8,
        names.arg = TDF_PAF$PAF)

5.2 Diagrama de barras porcentuales

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

barplot(hi,
        main = "Gráfica N°3: Distribución porcentual de las fracciones analizadas, 
        en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Fraccón Analizada",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "royalblue1",
        ylim = c(0,98),
        las = 1,
        cex.names = 0.8,
        names.arg = TDF_PAF$PAF)

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

barplot(hi,
        main = "Gráfica N°4: Distribución porcentual de las fracciones analizadas,
        en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
        xlab = "Fracción Analizada",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "royalblue3",
        ylim = c(0,100),
        las = 1,
        cex.names = 0.8,
        names.arg = TDF_PAF$PAF)

5.3 Diagrama circular

# ======================================
# Diagrama de circular con hi
# ======================================
etiquetas <- paste0(hi, " %")

colores <- c("skyblue3", "steelblue", "lightsteelblue2", "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 de las fracciones analizadas, en el 
  estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
  cex = 0.6
)

legend(
  "topright",
  legend = TDF_PAF$PAF,
  fill = colores,
  title = "Leyenda",
  cex = 0.8,
  xpd = TRUE
)

6. Indicadores estadísticos

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

# 1. CÁLCULO DE LA MODA (Mo)

TDF_solo_PAF <- TDF_PAF_suma[TDF_PAF_suma$`Fracción Analizada` != "TOTAL", ]
Moda_row_PAF <- TDF_solo_PAF[which.max(TDF_solo_PAF$ni), ]
Mo_PAF <- as.character(Moda_row_PAF$`Fracción Analizada`[1])

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

# 3. FORMATO DE LA TABLA CON GT
tabla_indicadores_PAF %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 2*"),
    subtitle = md("**Indicadores Estadísticos de las fracciones analizadas 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. 2
Indicadores Estadísticos de las fracciones analizadas en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)
PAF	-	-	-	Total (Muestra Completa)	-	-	-	-	-	-
Autor: Grupo 3

7. Conclusión

El valor más frecuente de la variable fracción analizada se encuentra en Total (Muestra Completa).

Fracción Analizada

Universidad Central del Ecuador

2026-06-05

1.Librerías

2.Leer datos

3.Selección de la variable

4. Tabla de distribución de frecuencias

5. Gráficas

5.1 Diagrama de barras de cantidad

5.2 Diagrama de barras porcentuales

5.3 Diagrama circular

6. Indicadores estadísticos

7. Conclusión