1. Configuración y carga de datos

# Librerías necesarias
library(dplyr)
library(gt)
library(e1071)

# Paleta de colores del informe
col_principal <- "#0E6655"
col_barras    <- "#16A085"
col_acento    <- "#E67E22"
col_claro     <- "#E8F8F5"
col_grid      <- "#D7DBDD"

# --- Carga de datos ---
# El dataset está separado por ";" y usa codificación Latin-1 (según el archivo
# "Oil_Gas_Other_Regulated_Wells_Beginning_1860" descargado del NYS DEC).
# Ajusta la ruta según la ubicación del archivo en tu equipo.

ruta_csv <- "C:/Users/PATRICIA/Desktop/pr-estadistica/Oil__Gas____Other_Regulated_Wells__Beginning_1860 (3).csv"

Datos <- read.csv(ruta_csv,
                   header = TRUE,
                   sep = ";",
                   dec = ".",
                   fileEncoding = "Latin1",
                   stringsAsFactors = FALSE)

cat("Dimensiones del dataset:", nrow(Datos), "filas x", ncol(Datos), "columnas\n")

## Dimensiones del dataset: 47407 filas x 55 columnas

2. Extracción y limpieza de la variable

# Localizamos la columna de Profundidad Proyectada de forma robusta (el nombre
# puede llegar alterado por R como "Proposed.Depth..ft" al leer "Proposed Depth, ft")
col_prof <- grep("Proposed.Depth", names(Datos), value = TRUE)[1]

if (is.na(col_prof)) stop("ERROR: No se encontró la columna de Profundidad Proyectada en el dataset.")

# Extracción y conversión a numérico
Variable <- suppressWarnings(as.numeric(Datos[[col_prof]]))

# Limpieza: se eliminan NA y valores 0 o sin dato registrado
Variable <- na.omit(Variable)
Variable <- Variable[Variable > 0]

if (length(Variable) == 0) stop("ERROR: No hay datos válidos de Profundidad Proyectada tras la limpieza.")

cat("Columna detectada:", col_prof, "\n")

## Columna detectada: Proposed.Depth..ft

cat("N° de pozos con profundidad proyectada válida:", length(Variable), "\n")

## N° de pozos con profundidad proyectada válida: 16493

3. Identificación de la variable

N        <- length(Variable)
min_val  <- min(Variable)
max_val  <- max(Variable)
Rango    <- max_val - min_val
K        <- floor(1 + 3.322 * log10(N))   # N° de clases (Regla de Sturges)
Amplitud <- Rango / K

ficha <- data.frame(
  Característica = c("Nombre de la variable", "Tipo de variable", "Unidad de medida",
                      "Población de referencia", "Tamaño de muestra (N)",
                      "Valor mínimo", "Valor máximo", "Rango",
                      "N° de clases (Sturges)", "Amplitud de clase"),
  Valor = c("Profundidad proyectada (Proposed Depth)", "Cuantitativa continua", "Pies (ft)",
            "Pozos de petróleo y gas de Nueva York con profundidad proyectada registrada",
            as.character(N), round(min_val, 1), round(max_val, 1),
            round(Rango, 1), as.character(K), round(Amplitud, 1))
)

ficha %>%
  gt() %>%
  tab_header(title = md("**FICHA TÉCNICA DE LA VARIABLE**")) %>%
  cols_align(align = "left", columns = everything()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = col_principal), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_title()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = "#148F77"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_column_labels()) %>%
  opt_row_striping() %>%
  tab_options(table.font.size = px(13), heading.align = "left")

Característica	Valor
FICHA TÉCNICA DE LA VARIABLE
Nombre de la variable	Profundidad proyectada (Proposed Depth)
Tipo de variable	Cuantitativa continua
Unidad de medida	Pies (ft)
Población de referencia	Pozos de petróleo y gas de Nueva York con profundidad proyectada registrada
Tamaño de muestra (N)	16493
Valor mínimo	56
Valor máximo	13450
Rango	13394
N° de clases (Sturges)	15
Amplitud de clase	892.9

La profundidad proyectada (Proposed Depth) es la profundidad planificada originalmente para el pozo antes de iniciar la perforación, medida en pies (ft). Se excluyen del análisis los pozos con profundidad 0 o sin dato registrado.

4. Tabla de distribución de frecuencias

breaks_table <- seq(min_val, max_val, length.out = K + 1)
breaks_table[length(breaks_table)] <- max_val + 0.0001

lim_inf_table <- breaks_table[1:K]
lim_sup_table <- breaks_table[2:(K + 1)]
MC <- (lim_inf_table + lim_sup_table) / 2

ni <- numeric(K)
for (i in 1:K) {
  if (i < K) {
    ni[i] <- length(Variable[Variable >= lim_inf_table[i] & Variable < lim_sup_table[i]])
  } else {
    ni[i] <- length(Variable[Variable >= lim_inf_table[i] & Variable <= lim_sup_table[i]])
  }
}

hi      <- (ni / sum(ni)) * 100
Ni_asc  <- cumsum(ni)
Ni_desc <- rev(cumsum(rev(ni)))
Hi_asc  <- cumsum(hi)
Hi_desc <- rev(cumsum(rev(hi)))

TDF_Prof <- data.frame(
  Li = round(lim_inf_table, 1),
  Ls = round(lim_sup_table, 1),
  MC = round(MC, 1),
  ni = ni,
  hi = round(hi, 2),
  Ni_asc = Ni_asc,
  Ni_desc = Ni_desc,
  Hi_asc = round(Hi_asc, 2),
  Hi_desc = round(Hi_desc, 2)
)

# Fila de totales
totales <- c("TOTAL", "-", "-", sum(ni), round(sum(hi), 2), "-", "-", "-", "-")
TDF_Char  <- TDF_Prof %>% mutate(across(everything(), as.character))
TDF_Final <- rbind(TDF_Char, totales)

modal_row <- which.max(TDF_Prof$ni)

TDF_Final %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS — PROFUNDIDAD PROYECTADA**"),
    subtitle = md("Variable: **Profundidad proyectada del pozo (ft)**")
  ) %>%
  tab_spanner(label = "Frecuencias acumuladas",
              columns = c(Ni_asc, Ni_desc, Hi_asc, Hi_desc)) %>%
  cols_label(
    Li = "Lím. Inf", Ls = "Lím. Sup", MC = "Marca de clase (Xi)",
    ni = "ni", hi = "hi (%)",
    Ni_asc = "Ni (Asc)", Ni_desc = "Ni (Desc)",
    Hi_asc = "Hi (Asc)", Hi_desc = "Hi (Desc)"
  ) %>%
  cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = col_principal), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_title()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = "#148F77"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_column_labels()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = "#148F77"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_column_spanners()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = "#FDEBD0"), cell_text(weight = "bold")),
            locations = cells_body(rows = modal_row)) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = "#D0ECE7"), cell_text(weight = "bold")),
            locations = cells_body(rows = nrow(TDF_Final))) %>%
  opt_row_striping() %>%
  tab_options(
    table.font.size = px(13),
    heading.align = "left",
    heading.title.font.size = px(17),
    data_row.padding = px(7),
    table.border.top.color = col_principal,
    table.border.bottom.color = col_principal,
    column_labels.border.bottom.color = col_principal
  ) %>%
  tab_source_note(md("*Fuente: NYS DEC — Oil, Gas & Other Regulated Wells. Elaboración: JENNY.*"))

Lím. Inf	Lím. Sup	Marca de clase (Xi)	ni	hi (%)	Frecuencias acumuladas
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS — PROFUNDIDAD PROYECTADA
Variable: Profundidad proyectada del pozo (ft)
Lím. Inf	Lím. Sup	Marca de clase (Xi)	ni	hi (%)	Ni (Asc)	Ni (Desc)	Hi (Asc)	Hi (Desc)
56	948.9	502.5	1079	6.54	1079	16493	6.54	100
948.9	1841.9	1395.4	5196	31.5	6275	15414	38.05	93.46
1841.9	2734.8	2288.3	3986	24.17	10261	10218	62.21	61.95
2734.8	3627.7	3181.3	2003	12.14	12264	6232	74.36	37.79
3627.7	4520.7	4074.2	2894	17.55	15158	4229	91.91	25.64
4520.7	5413.6	4967.1	701	4.25	15859	1335	96.16	8.09
5413.6	6306.5	5860.1	133	0.81	15992	634	96.96	3.84
6306.5	7199.5	6753	101	0.61	16093	501	97.57	3.04
7199.5	8092.4	7645.9	113	0.69	16206	400	98.26	2.43
8092.4	8985.3	8538.9	41	0.25	16247	287	98.51	1.74
8985.3	9878.3	9431.8	105	0.64	16352	246	99.15	1.49
9878.3	10771.2	10324.7	81	0.49	16433	141	99.64	0.85
10771.2	11664.1	11217.7	46	0.28	16479	60	99.92	0.36
11664.1	12557.1	12110.6	12	0.07	16491	14	99.99	0.08
12557.1	13450	13003.5	2	0.01	16493	2	100	0.01
TOTAL	-	-	16493	100	-	-	-	-
Fuente: NYS DEC — Oil, Gas & Other Regulated Wells. Elaboración: JENNY.

5. Representación gráfica

h_base <- hist(Variable, breaks = "Sturges", plot = FALSE)

5.1 Histogramas

# Marcas "redondas" del eje Y que abarcan holgadamente la barra más alta,
# para que ninguna barra sobresalga por encima de la última línea de la grilla
y_ticks_freq <- pretty(c(0, h_base$counts), n = 6)
y_top_freq   <- max(y_ticks_freq)

# Margen izquierdo ampliado (7) para que los números del eje (p. ej. "20,000")
# no se superpongan con el título del eje Y
par(mar = c(8, 7, 5, 2))
plot(h_base,
     main = "Gráfica N°1: Distribución de la profundidad proyectada de los pozos (NY)",
     xlab = "Profundidad proyectada (ft)", ylab = "",
     col = col_barras, border = "white", axes = FALSE,
     xlim = range(h_base$breaks), xaxs = "i",
     ylim = c(0, y_top_freq), yaxs = "i")
axis(1, at = round(h_base$breaks), labels = format(round(h_base$breaks), big.mark = ","),
     las = 2, cex.axis = 0.7)
axis(2, at = y_ticks_freq, labels = format(y_ticks_freq, big.mark = ","),
     las = 1, cex.axis = 0.8)
# Título del eje Y separado de los números (line = 5) para evitar el choque
mtext("Frecuencia absoluta (n° de pozos)", side = 2, line = 5, cex = 0.9)
grid(nx = NA, ny = NULL, col = col_grid, lty = "dotted")
box(bty = "l", col = "black")

5.2 Histograma porcentual

h_porc <- h_base
h_porc$counts  <- (h_porc$counts / sum(h_porc$counts)) * 100
h_porc$density <- h_porc$counts

# Se deja espacio extra arriba (además de la etiqueta "%") para que ni la
# barra ni su etiqueta de texto sobresalgan del área del gráfico
y_ticks_porc <- pretty(c(0, h_porc$counts), n = 6)
y_max        <- max(y_ticks_porc) + (y_ticks_porc[2] - y_ticks_porc[1]) * 0.4

# Margen izquierdo ampliado (7) para que los números del eje no choquen
# con el título del eje Y
par(mar = c(8, 7, 5, 2))
plot(h_porc,
     main = "Gráfica N°2: Distribución porcentual de la profundidad proyectada",
     xlab = "Profundidad proyectada (ft)", ylab = "",
     col = col_barras, border = "white", axes = FALSE,
     xlim = range(h_base$breaks), xaxs = "i",
     ylim = c(0, y_max), yaxs = "i")
axis(1, at = round(h_base$breaks), labels = format(round(h_base$breaks), big.mark = ","),
     las = 2, cex.axis = 0.7)
axis(2, at = y_ticks_porc, las = 1, cex.axis = 0.8)
mtext("Porcentaje de pozos (%)", side = 2, line = 5, cex = 0.9)
text(x = h_base$mids, y = h_porc$counts, labels = paste0(round(h_porc$counts, 1), "%"),
     pos = 3, cex = 0.6, col = col_principal)
grid(nx = NA, ny = NULL, col = col_grid, lty = "dotted")
box(bty = "l", col = "black")

5.3 Diagrama de caja

par(mar = c(7, 5, 4, 2))
boxplot(Variable, horizontal = TRUE, col = col_barras,
        main = "Gráfica N°3: Diagrama de caja de la profundidad proyectada",
        xlab = "", outline = TRUE, axes = FALSE,
        outcol = col_acento, boxwex = 0.5, frame.plot = FALSE)
eje_x <- pretty(Variable, n = 8)
axis(1, at = eje_x, labels = format(eje_x, scientific = FALSE, big.mark = ","),
     las = 2, cex.axis = 0.8)
mtext("Profundidad proyectada (ft)", side = 1, line = 5.5)
grid(nx = NULL, ny = NA, col = col_grid, lty = "dotted")

5.4 Diagrama de ojivas

par(mar = c(5, 5, 4, 8), xpd = TRUE)

x_ac    <- breaks_table
y_asc   <- c(0, Ni_asc)
y_des   <- c(Ni_desc, 0)
x_range <- range(x_ac)
y_range <- c(0, max(c(y_asc, y_des)))

plot(x_ac, y_asc, type = "o", col = col_principal, lwd = 2, pch = 16,
     main = "Gráfica N°4: Ojivas de la profundidad proyectada",
     xlab = "Profundidad proyectada (ft)", ylab = "Frecuencia acumulada (n° de pozos)",
     xlim = x_range, ylim = y_range, axes = FALSE, frame.plot = FALSE)
axis(1, at = round(breaks_table), labels = format(round(breaks_table), big.mark = ","),
     las = 2, cex.axis = 0.6)
axis(2, at = pretty(y_asc), labels = format(pretty(y_asc), big.mark = ","))
lines(x_ac, y_des, type = "o", col = col_acento, lwd = 2, pch = 16)
legend("right", legend = c("Ascendente (Ni↑)", "Descendente (Ni↓)"),
       col = c(col_principal, col_acento), lty = 1, pch = 16,
       inset = c(-0.18, 0), bty = "n")
grid(col = col_grid, lty = "dotted")

6. Tabla de indicadores

media_val    <- mean(Variable)
mediana_val  <- median(Variable)
freq_max     <- max(TDF_Prof$ni)
modas_calc   <- TDF_Prof$MC[TDF_Prof$ni == freq_max]
moda_txt     <- paste(round(modas_calc, 1), collapse = " ; ")
rango_txt    <- paste0("[", round(min_val, 1), " ; ", round(max_val, 1), "]")
varianza_val <- var(Variable)
sd_val       <- sd(Variable)
cv_val       <- (sd_val / abs(media_val)) * 100
asimetria_val <- skewness(Variable, type = 2)
curtosis_val  <- kurtosis(Variable, type = 2)

vals_atipicos  <- boxplot.stats(Variable)$out
num_atipicos   <- length(vals_atipicos)
status_atipicos <- if (num_atipicos > 0) {
  paste0(num_atipicos, " [", round(min(vals_atipicos), 1), " ; ", round(max(vals_atipicos), 1), "]")
} else {
  "0 (Sin atípicos)"
}

df_resumen <- data.frame(
  "Variable"  = "Profundidad proyectada (ft)",
  "Rango"     = rango_txt,
  "Media"     = media_val,
  "Mediana"   = mediana_val,
  "Moda"      = moda_txt,
  "Varianza"  = varianza_val,
  "Desv_Std"  = sd_val,
  "CV_Porc"   = cv_val,
  "Asimetria" = asimetria_val,
  "Curtosis"  = curtosis_val,
  "Atipicos"  = status_atipicos,
  check.names = FALSE
)

df_resumen %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**RESUMEN ESTADÍSTICO Y MEDIDAS DESCRIPTIVAS**"),
    subtitle = "Indicadores de la profundidad proyectada de los pozos (ft) — Nueva York"
  ) %>%
  tab_source_note(source_note = "Autor: JENNY") %>%
  fmt_number(columns = c(Media, Mediana, Varianza, Desv_Std, CV_Porc), decimals = 2) %>%
  fmt_number(columns = c(Asimetria, Curtosis), decimals = 4) %>%
  cols_label(
    Variable = "Variable", Rango = "Rango Total",
    Media = "Media (X)", Mediana = "Mediana (Me)", Moda = "Moda (Mo)",
    Varianza = "Varianza (S2)", Desv_Std = "Desv. Est. (S)", CV_Porc = "C.V. (%)",
    Asimetria = "Asimetría (As)", Curtosis = "Curtosis", Atipicos = "Atípicos"
  ) %>%
  cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = col_principal), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_title()) %>%
  tab_style(style = list(cell_fill(color = "#148F77"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
            locations = cells_column_labels()) %>%
  tab_options(
    table.font.size = px(13),
    heading.align = "left",
    data_row.padding = px(9),
    table.border.top.color = col_principal,
    table.border.bottom.color = col_principal,
    column_labels.border.bottom.color = col_principal
  )

Variable	Rango Total	Media (X)	Mediana (Me)	Moda (Mo)	Varianza (S2)	Desv. Est. (S)	C.V. (%)	Asimetría (As)	Curtosis	Atípicos
RESUMEN ESTADÍSTICO Y MEDIDAS DESCRIPTIVAS
Indicadores de la profundidad proyectada de los pozos (ft) — Nueva York
Profundidad proyectada (ft)	[56 ; 13450]	2,655.23	2,100.00	1395.4	2,709,052.93	1,645.92	61.99	1.9085	5.8753	429 [6910 ; 13450]
Autor: JENNY

7. Conclusiones

La variable Profundidad proyectada fluctúa entre 56 y 13450 pies, y sus valores se concentran alrededor de 2655.2 ft (mediana ≈ 2100 ft). Presenta una desviación estándar de 1645.9 ft, siendo una variable heterogénea (C.V. = 61.99%).

La distribución es asimétrica positiva (sesgo hacia la derecha) (As = 1.9085) y leptocúrtica (más apuntada que la normal) (Curtosis = 5.8753). Se identificaron 429 valores atípicos en el conjunto de datos.

De un total de 47407 pozos registrados en la base original, 16493 pozos presentan un dato de profundidad proyectada válido (> 0), lo cual permite caracterizar la planificación original de perforación de los pozos en Nueva York.

Profundidad Proyectada

Profundidad proyectada del pozo (Proposed Depth, ft)

JENNIFER OYASA

2026-07-16