ANÁLISIS ESTADÍSTICO

CARGA DE DATOS Y LIBRERÍAS

CARGA DE DATOS

library(dplyr)
library(stringr)
library(gt)

datos <- read.csv("D:/grupo_elementos_asociados_2500_registros.csv")

ASIGNACION DE VARIABLES

ASIGNACION DE VARIABLES

##  ASIGNACION DE VARIABLES

# Limpieza básica
df_elementos <- data.frame(
  grupo_elementos = trimws(datos$GRUPO_ELEMENTOS_ASOCIADOS)
)

# Orden de categorías según la variable provista
orden_elementos <- c(
  "Au-As-Sb-Hg",
  "Au-Ag",
  "Cu-Mo",
  "Cu-Au-Mo",
  "Pb-Zn-Ag",
  "Zn-Pb-Cd",
  "Cu-Zn-Au-Ag",
  "Ni-Cu-Co",
  "Cr-Ni-PGE",
  "W-Sn-Mo",
  "U-V",
  "REE-Nb-Ta"
)

# Factor ordinal / categórico según orden predefinido
df_elementos$grupo_elementos <- factor(
  df_elementos$grupo_elementos,
  levels = orden_elementos,
  ordered = TRUE
)

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

TABLA DE DISTRIBUCION DE CANTIDAD

TDF_elementos <- df_elementos %>%
  count(grupo_elementos, name = "ni") %>%
  arrange(grupo_elementos)

# Calculamos los porcentajes redondeados
TDF_elementos <- TDF_elementos %>%
  mutate(hi = round(ni / sum(ni) * 100, 0))

# Ajuste por redondeo:
# La diferencia se le asigna a la categoría con mayor frecuencia
diferencia <- 100 - sum(TDF_elementos$hi)

if (diferencia != 0) {
  pos_max <- which.max(TDF_elementos$ni)
  TDF_elementos$hi[pos_max] <- TDF_elementos$hi[pos_max] + diferencia
}

# Tabla Básica GT
tabla_elementos <- TDF_elementos %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = "Tabla N° 1",
    subtitle = "Distribución del Grupo de Elementos Asociados"
  ) %>%
  grand_summary_rows(
    columns = c(ni, hi),
    fns = list(
      Total = ~sum(., na.rm = TRUE)
    ),
    fmt = list(
      ~fmt_number(., decimals = 0)
    )
  )

tabla_elementos

	grupo_elementos	ni	hi
Tabla N° 1
Distribución del Grupo de Elementos Asociados
	Au-As-Sb-Hg	450	18
	Au-Ag	375	15
	Cu-Mo	325	13
	Cu-Au-Mo	250	10
	Pb-Zn-Ag	250	10
	Zn-Pb-Cd	225	9
	Cu-Zn-Au-Ag	175	7
	Ni-Cu-Co	125	5
	Cr-Ni-PGE	75	3
	W-Sn-Mo	100	4
	U-V	100	4
	REE-Nb-Ta	50	2
Total	—	2,500	100

# Agregamos fila TOTAL para la tabla esqueleto
tabla_final_elementos <- TDF_elementos %>%
  mutate(
    grupo_elementos = as.character(grupo_elementos)
  )

tabla_final_elementos <- bind_rows(
  tabla_final_elementos,
  data.frame(
    grupo_elementos = "TOTAL",
    ni = sum(tabla_final_elementos$ni),
    hi = sum(tabla_final_elementos$hi)
  )
)

# TABLA ESQUELETO FINAL
tabla_elementos_gt <- tabla_final_elementos %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla Nº2**"),
    subtitle = md("Distribución de grupos de elementos asociados")
  ) %>%
  cols_label(
    grupo_elementos = "Grupo de Elementos",
    ni = "Frecuencia",
    hi = "Porcentaje (%)"
  ) %>%
  cols_align(
    align = "center",
    columns = everything()
  ) %>%
  fmt_number(
    columns = c(ni, hi),
    decimals = 0
  ) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(
      rows = grupo_elementos == "TOTAL"
    )
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 2")
  )

tabla_elementos_gt

Grupo de Elementos	Frecuencia	Porcentaje (%)
Tabla Nº2
Distribución de grupos de elementos asociados
Au-As-Sb-Hg	450	18
Au-Ag	375	15
Cu-Mo	325	13
Cu-Au-Mo	250	10
Pb-Zn-Ag	250	10
Zn-Pb-Cd	225	9
Cu-Zn-Au-Ag	175	7
Ni-Cu-Co	125	5
Cr-Ni-PGE	75	3
W-Sn-Mo	100	4
U-V	100	4
REE-Nb-Ta	50	2
TOTAL	2,500	100
Autor: Grupo 2

GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE CANTIDAD

# Ajuste de márgenes para etiquetas largas en eje X
par(mar = c(8, 4, 4, 2))

# Gráfica Nº1: Frecuencia absoluta
barplot(TDF_elementos$ni,
        main = "Gráfica Nº1: Distribución de cantidad de elementos asociados\nen depósitos minerales",
        xlab = "",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_elementos$grupo_elementos,
        cex.names = 0.7,
        las = 2)

# Gráfica Nº2: Frecuencia absoluta ajustada
barplot(TDF_elementos$ni,
        main = "Gráfica Nº2: Distribución de cantidad de elementos asociados\nen depósitos minerales",
        xlab = "",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_elementos$grupo_elementos,
        cex.names = 0.7,
        las = 2,
        ylim = c(0, max(TDF_elementos$ni) * 1.2))

# Gráfica Nº3: Frecuencia relativa
barplot(TDF_elementos$hi,
        main = "Gráfica Nº3: Distribución en porcentaje de elementos asociados\nen depósitos minerales",
        xlab = "",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_elementos$grupo_elementos,
        cex.names = 0.7,
        las = 2)

# Gráfica Nº4: Frecuencia relativa escala completa
barplot(TDF_elementos$hi,
        main = "Gráfica Nº4: Distribución en porcentaje de elementos asociados\nen depósitos minerales",
        xlab = "",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDF_elementos$grupo_elementos,
        cex.names = 0.7,
        las = 2,
        ylim = c(0, 100))

# Gráfico circular
par(mar = c(4, 4, 4, 10))

colores <- rainbow(length(TDF_elementos$hi))

pie(TDF_elementos$hi,
    col = colores,
    main = "Gráfica Nº5: Distribución en porcentaje de elementos asociados\nen depósitos minerales",
    labels = NA)

legend("right",
       legend = paste(TDF_elementos$grupo_elementos, "-", TDF_elementos$hi, "%"),
       fill = colores,
       title = "ELEMENTOS",
       bty = "o",
       xpd = TRUE,
       inset = c(-0.4, 0),
       cex = 0.7)

INDICADORES ESTADISTICOS

# Moda
moda_elementos <- TDF_elementos[
  TDF_elementos$ni == max(TDF_elementos$ni), ]

moda_elementos

##   grupo_elementos  ni hi
## 1     Au-As-Sb-Hg 450 18

# Mediana
TDF_elementos <- TDF_elementos %>%
  mutate(Ni = cumsum(ni))

N <- sum(TDF_elementos$ni)

mediana_elementos <- TDF_elementos %>%
  filter(Ni >= N/2) %>%
  slice(1)

mediana_elementos

##   grupo_elementos  ni hi   Ni
## 1        Cu-Au-Mo 250 10 1400

Conclusión

El análisis estadístico revela que el grupo de elementos asociados más frecuente es Au-As-Sb-Hg, representando el 18% del total de depósitos evaluados.

Desde la perspectiva de exploración minera, este resultado indica que la zona presenta un elevado potencial para la prospección de metales preciosos utilizando el As, Sb y Hg como elementos guía .

GRUPO DE ELEMENTOS ASOCIADOS

Grupo 2

2026-07-29