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
# =========================
PAM <- datos$procedureAnalysedMedia
4. Tabla de distribución de frecuencias
# =========================
# Tabla con todos los daos
# =========================
# 1. Preparación de los datos y frecuencias
TDF_PAM <- data.frame(table(PAM))
ni <- TDF_PAM$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
TDF_PAM <- data.frame(PAM = TDF_PAM$PAM, ni, hi)
Summary <- data.frame(PAM = "TOTAL", ni = sum(ni), hi = 100)
TDF_PAM_suma <- rbind(TDF_PAM, Summary)
colnames(TDF_PAM_suma) <- c("PAM", "ni", "hi(%)")
# =============================
# FORMATO DE LA TABLA CON GT
# =============================
TDF_PAM_suma %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("*Tabla Nro. 1*"),
subtitle = md("**Distribución de frecuencias de los análisis medios, en el
estidio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)**")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Autor: Grupo 3")
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "black",
table.border.bottom.color = "black",
table.border.top.style = "solid",
table.border.bottom.style = "solid",
column_labels.border.top.color = "black",
column_labels.border.bottom.color = "black",
column_labels.border.bottom.width = px(2),
row.striping.include_table_body = TRUE,
heading.border.bottom.color = "black",
heading.border.bottom.width = px(2),
table_body.hlines.color = "gray",
table_body.border.bottom.color = "black"
)
| Tabla Nro. 1 |
| Distribución de frecuencias de los análisis medios, en el
estidio de la calidad de agua en Europa (1991-2017) |
| PAM |
ni |
hi(%) |
| sediment |
66 |
0.33 |
| water |
19934 |
99.67 |
| TOTAL |
20000 |
100.00 |
| Autor: Grupo 3 |
5. Gráficas
5.1 Diagrama de barras de cantidad
# =========================================
# Diagrama de barras genrado por RStudio
# =========================================
barplot(ni,
main = "Gráfica N°1: Distribución de los análisis medios, en el estudio
de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
xlab = "Análisis Medios",
ylab = "Cantidad",
col = "darkred",
ylim = c(0,19000),
las = 1,
cex.names = 0.8,
names.arg = TDF_PAM$PAM)

# ===========================================================
# Diagrama de barras con relación a la totalidad de los datos
# ===========================================================
barplot(ni,
main = "Gráfica N°2: Distribución de los análisis medios, en el
estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
xlab = "Análisis Medios",
ylab = "Cantidad",
col = "indianred3",
ylim = c(0,20000),
las = 1,
cex.names = 0.8,
names.arg = TDF_PAM$PAM)

5.2 Diagrama de barras porcentuales
# ======================================
# Diagrama de barras que genera RStudio
# ======================================
barplot(hi,
main = "Gráfica N°3: Distribución porcentual de los análisis medios,
en el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
xlab = "Análisis Medios",
ylab = "Porcentaje (%)",
col = "darkred",
ylim = c(0,98),
las = 1,
cex.names = 0.8,
names.arg = TDF_PAM$PAM)

# ===========================================================
# Diagrama de barras porcentual con relación a la totalidad
# ===========================================================
barplot(hi,
main = "Gráfica N°4: Distribución porcentual de los análisis medios, en
el estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
xlab = "Análisis Medios",
ylab = "Porcentaje (%)",
col = "indianred3",
ylim = c(0,100),
las = 1,
cex.names = 0.8,
names.arg = TDF_PAM$PAM)

5.3 Diagrama circular
# ======================================
# Diagrama de circular con hi
# ======================================
etiquetas <- paste0(hi, " %")
colores <- c("darkred", "indianred3", "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 de los análisis medios, en el
estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017)",
cex = 1
)
legend(
"topright",
legend = TDF_PAM$PAM,
fill = colores,
title = "Leyenda",
cex = 1,
xpd = TRUE
)

6. Indicadores estadísticos
# ======================================
# Indicadores Estadísticos
# ======================================
# 1. CÁLCULO DE LA MODA (Mo)
TDF_solo_PAM <- TDF_PAM_suma[TDF_PAM_suma$PAM != "TOTAL", ]
Moda_row_PAM <- TDF_solo_PAM[which.max(TDF_solo_PAM$ni), ]
Mo_PAM <- as.character(Moda_row_PAM$PAM[1])
# 2. CREACIÓN DE LA TABLA DE INDICADORES
tabla_indicadores_PAM <- data.frame(
"Variable" = c("PAM"),
"Rango" = "-",
"X" = "-",
"Me" = "-",
"Mo" = c(Mo_PAM),
"V" = "-",
"Sd" = "-",
"Cv" = "-",
"As" = "-",
"K" = "-",
"Valores Atipicos" = "-"
)
# 3. FORMATO DE LA TABLA CON GT
tabla_indicadores_PAM %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("*Tabla Nro. 2*"),
subtitle = md("**Indicadores Estadísticos de los análisis medios \nen 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"
)
| Tabla Nro. 2 |
| Indicadores Estadísticos de los análisis medios
en el
estudio de la calidad de agua en Europa (1991-2017) |
| Variable |
Rango |
X |
Me |
Mo |
V |
Sd |
Cv |
As |
K |
Valores.Atipicos |
| PAM |
- |
- |
- |
water |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
| Autor: Grupo 3 |
7. Conclusión
El valor más frecuente de la variable análisis medios se encuentra en
water.