1 Carga de Librerias

En esta sección se incorporan las librerías requeridas para realizar el procesamiento y análisis de la información. La carpeta de trabajo y la lectura de la base se hacen en el mismo bloque porque setwd() solo tiene efecto dentro del bloque en el que se ejecuta.

setwd("C:/Users/HP/Desktop/tabla_petro")
library(readxl)
library(dplyr)
library(gt)

# Busca el archivo de Excel en la carpeta, aunque el nombre tenga un sufijo como "(1)"
archivo <- list.files(pattern = "^tabla_transporte_petroleo.*\\.xlsx$")[1]
if (is.na(archivo)) stop("No se encontró el archivo .xlsx dentro de la carpeta tabla_petro")
datos <- read_excel(archivo, sheet = "Datos_10000")

Se definen una sola vez los colores y las funciones que construyen la tabla de frecuencias, la tabla con gt y las gráficas.

# Paleta de colores
colores <- list(
  titulo   = "#235347",   # título y spanner de las tablas
  cabecera = "#DAF1DE",   # nombres de columnas
  texto    = "#163832",   # texto oscuro
  total    = "#8EB69B",   # fila Total
  barras   = "#235347"    # barras de las gráficas
)
paleta <- function(n) colorRampPalette(c("#163832", "#235347", "#8EB69B", "#DAF1DE"))(n)

# Tabla de frecuencias: ni (absoluta), hi (porcentual) y fi (fracción)
frecuencias <- function(x, nombre) {
  tab <- table(x)
  tdf <- data.frame(categoria = names(tab), ni = as.numeric(tab), stringsAsFactors = FALSE)
  tdf$hi <- round(tdf$ni / sum(tdf$ni) * 100, 5)
  tdf$fi <- tdf$ni / sum(tdf$ni)
  colnames(tdf)[1] <- nombre
  tdf
}

# Agrega la fila Total
con_total <- function(tdf) {
  total <- tdf[1, ]
  total[1, 1] <- "Total"
  total$ni <- sum(tdf$ni)
  total$hi <- sum(tdf$hi)
  total$fi <- sum(tdf$fi)
  rbind(tdf, total)
}

# Tabla formal con gt
tabla_gt <- function(tdfc, numero, titulo, subtitulo) {
  gt(tdfc) %>%
    tab_header(
      title = md(paste0("**Tabla N°", numero, ": ", titulo, "**")),
      subtitle = subtitulo) %>%
    tab_spanner(label = md("**Frecuencia Relativa**"), columns = c(hi, fi)) %>%
    cols_label(ni = md("**ni**"), hi = md("Porcentual (%)"), fi = md("Fracción")) %>%
    fmt_number(columns = hi, decimals = 2) %>%
    fmt_number(columns = fi, decimals = 4) %>%
    cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
    tab_style(
      style = list(cell_fill(color = colores$titulo), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
      locations = cells_title()) %>%
    tab_style(
      style = list(cell_fill(color = colores$cabecera), cell_text(weight = "bold", color = colores$texto)),
      locations = cells_column_labels()) %>%
    tab_style(
      style = list(cell_fill(color = colores$titulo), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
      locations = cells_column_spanners()) %>%
    tab_style(
      style = list(cell_fill(color = colores$total), cell_text(weight = "bold", color = colores$texto)),
      locations = cells_body(rows = nrow(tdfc))) %>%
    tab_options(
      table.border.top.color = colores$titulo,
      table.border.bottom.color = colores$titulo,
      column_labels.border.bottom.color = colores$titulo,
      data_row.padding = px(6),
      table.font.size = px(13))
}

# Diagrama de barras (columna = "ni" o "hi")
barras <- function(tdf, columna, titulo, xlab, ylab, ylim = NULL) {
  vertical <- max(nchar(as.character(tdf[[1]]))) > 12 || nrow(tdf) > 5
  margen <- if (vertical) ceiling(max(nchar(as.character(tdf[[1]]))) * 0.45 + 3) else 5
  par(mar = c(margen, 5, 5, 2))
  barplot(tdf[[columna]], main = paste(strwrap(titulo, 72), collapse = "\n"),
          xlab = "", ylab = ylab,
          col = colores$barras, names.arg = tdf[[1]],
          las = if (vertical) 2 else 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1,
          ylim = ylim)
  mtext(xlab, side = 1, line = margen - 1.5)
  par(mar = c(5, 4, 4, 2) + 0.1)
}

# Diagrama circular con la leyenda a un lado
circular <- function(tdf, titulo, leyenda) {
  cols <- paleta(nrow(tdf))
  layout(matrix(1:2, nrow = 1), widths = c(3, 2.5))
  par(mar = c(1, 3, 1, 3), oma = c(0, 0, 4, 0))
  pie(tdf$hi, labels = paste0(round(tdf$hi, 2), "%"), col = cols,
      radius = 0.75, cex = 1, init.angle = 90)
  plot.new()
  legend("center", legend = tdf[[1]], fill = cols, cex = 1, title = leyenda, bty = "n")
  mtext(paste(strwrap(titulo, 72), collapse = "\n"), outer = TRUE, line = 0.5, font = 2, cex = 1)
  layout(1)
  par(mar = c(5, 4, 4, 2) + 0.1, oma = c(0, 0, 0, 0))
}

# Tabla de indicadores: en una variable nominal solo tiene sentido la moda
indicadores_gt <- function(variable, moda, subtitulo) {
  tabla <- data.frame(variable, "N/A", "N/A", "N/A", moda, "N/A", "N/A", "N/A", "N/A", "N/A", "N/A",
                      stringsAsFactors = FALSE)
  names(tabla) <- c("Variable", "Rango [Min; Max]", paste0("Media (X", "\u0304", ")"), "Mediana (Me)",
                    "Moda (Mo)", paste0("Varianza (S", "\u00b2", ")"), "Desv. Est. (S)", "C.V. (%)",
                    "Asimetría (As)", "Curtosis (K)", "Valores Atípicos")
  gt(tabla) %>%
    tab_header(
      title = md("**CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS**"),
      subtitle = subtitulo) %>%
    tab_source_note(source_note = "Autor: *") %>%
    cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
    tab_style(
      style = list(cell_fill(color = colores$titulo), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
      locations = cells_title()) %>%
    tab_style(
      style = list(cell_fill(color = colores$cabecera), cell_text(weight = "bold", color = colores$texto)),
      locations = cells_column_labels()) %>%
    tab_options(
      table.border.top.color = colores$titulo,
      table.border.bottom.color = colores$titulo,
      column_labels.border.bottom.color = colores$titulo,
      data_row.padding = px(6))
}

2 Cargar datos

Este bloque revisa la estructura de los datos y deja los nombres de los tramos listos para analizarlos (se cambia el guion largo por un guion simple para evitar problemas de codificación en los gráficos y se fija el orden de los tramos a lo largo de la ruta).

dim(datos)

## [1] 10000    20

datos %>%
  select(ID_registro, Fecha, Oleoducto, Tramo) %>%
  glimpse()

## Rows: 10,000
## Columns: 4
## $ ID_registro <chr> "EC-PIPE-00248", "EC-PIPE-02975", "EC-PIPE-07780", "EC-PIP…
## $ Fecha       <chr> "2015-01-01", "2015-01-02", "2015-01-02", "2015-01-02", "2…
## $ Oleoducto   <chr> "OCP", "OCP", "OCP", "SOTE", "SOTE", "OCP", "SOTE", "SOTE"…
## $ Tramo       <chr> "Nueva Loja–Cayagama", "Sardinas–Chiquilpe", "Chiquilpe–Es…

datos$Tramo <- gsub("\u2013", "-", datos$Tramo)
datos$Tramo <- factor(datos$Tramo,
                      levels = c("Lago Agrio-Baeza", "Baeza-Papallacta", "Papallacta-Quito", "Quito-Balao",
                                 "Nueva Loja-Cayagama", "Cayagama-Sardinas", "Sardinas-Chiquilpe", "Chiquilpe-Esmeraldas"))

3 Extraer la variable

En esta sección se extrae la variable Tramo para su posterior análisis.

Tramo <- datos$Tramo
TDF_Tramo <- frecuencias(Tramo, "Tramo")
head(TDF_Tramo)

##                 Tramo   ni    hi     fi
## 1    Lago Agrio-Baeza 1518 15.18 0.1518
## 2    Baeza-Papallacta 1507 15.07 0.1507
## 3    Papallacta-Quito 1605 16.05 0.1605
## 4         Quito-Balao 1480 14.80 0.1480
## 5 Nueva Loja-Cayagama  993  9.93 0.0993
## 6   Cayagama-Sardinas  945  9.45 0.0945

4 Conteo

Se calculan las frecuencias absolutas (ni), porcentuales (hi) y relativas (fi), y se agrega la fila de totales.

TDF_Tramo_completa <- con_total(TDF_Tramo)
print(TDF_Tramo_completa)

##                  Tramo    ni     hi     fi
## 1     Lago Agrio-Baeza  1518  15.18 0.1518
## 2     Baeza-Papallacta  1507  15.07 0.1507
## 3     Papallacta-Quito  1605  16.05 0.1605
## 4          Quito-Balao  1480  14.80 0.1480
## 5  Nueva Loja-Cayagama   993   9.93 0.0993
## 6    Cayagama-Sardinas   945   9.45 0.0945
## 7   Sardinas-Chiquilpe   973   9.73 0.0973
## 8 Chiquilpe-Esmeraldas   979   9.79 0.0979
## 9                Total 10000 100.00 1.0000

5 Tabla de frecuencia

Se presenta la información en una tabla formal mediante el paquete gt.

tabla_gt(TDF_Tramo_completa, 1,
         "DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE LOS REGISTROS SEGÚN EL TRAMO",
         "Distribución de los registros de operación en los tramos de los oleoductos")

Tramo	ni	Frecuencia Relativa
Tabla N°1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE LOS REGISTROS SEGÚN EL TRAMO
Distribución de los registros de operación en los tramos de los oleoductos
Tramo	ni	Porcentual (%)	Fracción
Lago Agrio-Baeza	1518	15.18	0.1518
Baeza-Papallacta	1507	15.07	0.1507
Papallacta-Quito	1605	16.05	0.1605
Quito-Balao	1480	14.80	0.1480
Nueva Loja-Cayagama	993	9.93	0.0993
Cayagama-Sardinas	945	9.45	0.0945
Sardinas-Chiquilpe	973	9.73	0.0973
Chiquilpe-Esmeraldas	979	9.79	0.0979
Total	10000	100.00	1.0000

6 Gráficas

6.1 Diagrama de barras frecuencia absoluta local

barras(TDF_Tramo, "ni",
       "Gráfica N°1: Distribución de la cantidad de registros según tramo",
       "Tramo", "Cantidad")

6.2 Diagrama de barras frecuencia absoluta global

barras(TDF_Tramo, "ni",
       "Gráfica N°2: Distribución de la cantidad de registros según tramo",
       "Tramo", "Cantidad", ylim = c(0, sum(TDF_Tramo$ni)))

6.3 Diagrama de barras frecuencia relativa local

barras(TDF_Tramo, "hi",
       "Gráfica N°3: Distribución en porcentaje según tramo",
       "Tramo", "Porcentaje")

6.4 Diagrama de barras frecuencia relativa global

barras(TDF_Tramo, "hi",
       "Gráfica N°4: Distribución en porcentaje según tramo",
       "Tramo", "Porcentaje", ylim = c(0, 100))

6.5 Diagrama circular

circular(TDF_Tramo,
         "Gráfica N°5: Distribución porcentual de los registros según tramo",
         "Tramos")

7 Indicadores Estádistico

En una variable cualitativa nominal solo se puede calcular la moda; los demás indicadores no aplican.

moda <- as.character(TDF_Tramo[[1]][which.max(TDF_Tramo$ni)])

indicadores_gt("Tramo", moda,
               "Resumen de indicadores de tramo de los registros de operación")

Variable	Rango [Min; Max]	Media (X̄)	Mediana (Me)	Moda (Mo)	Varianza (S²)	Desv. Est. (S)	C.V. (%)	Asimetría (As)	Curtosis (K)	Valores Atípicos
CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS
Resumen de indicadores de tramo de los registros de operación
Tramo	N/A	N/A	N/A	Papallacta-Quito	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A
Autor: *

8 Conclusión

El valor más frecuente de Tramo es Papallacta-Quito, con 1605 registros (16.05 %).

Transporte de petróleo mediante oleoductos en Ecuador

Análisis estadístico de la variable Tramo (cualitativa nominal)

*

2026-11-01