1 Carga de Librerias

En esta sección se incorporan las librerías requeridas para realizar el procesamiento y análisis de la información.

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

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")
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))
}

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 la base de datos original.

dim(datos)
## [1] 10000    20
datos %>%
  select(ID_registro, Fecha, Mantenimiento) %>%
  glimpse()
## Rows: 10,000
## Columns: 3
## $ ID_registro   <chr> "EC-PIPE-00248", "EC-PIPE-02975", "EC-PIPE-07780", "EC-P…
## $ Fecha         <chr> "2015-01-01", "2015-01-02", "2015-01-02", "2015-01-02", …
## $ Mantenimiento <chr> "No", "No", "No", "No", "Preventivo", "No", "No", "No", …

3 Extraer la variable

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

Mantenimiento <- datos$Mantenimiento
TDF_Mantenimiento <- frecuencias(Mantenimiento, "Tipo de mantenimiento")
head(TDF_Mantenimiento)
##   Tipo de mantenimiento   ni    hi     fi
## 1            Correctivo  486  4.86 0.0486
## 2                    No 8248 82.48 0.8248
## 3            Preventivo 1266 12.66 0.1266

4 Conteo

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

TDF_Mantenimiento_completa <- con_total(TDF_Mantenimiento)
print(TDF_Mantenimiento_completa)
##   Tipo de mantenimiento    ni     hi     fi
## 1            Correctivo   486   4.86 0.0486
## 2                    No  8248  82.48 0.8248
## 3            Preventivo  1266  12.66 0.1266
## 4                 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_Mantenimiento_completa, 1,
         "DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE LOS REGISTROS SEGÚN EL TIPO DE MANTENIMIENTO",
         "Distribución de los registros según el mantenimiento realizado en el día")
Tabla N°1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE LOS REGISTROS SEGÚN EL TIPO DE MANTENIMIENTO
Distribución de los registros según el mantenimiento realizado en el día
Tipo de mantenimiento ni
Frecuencia Relativa
Porcentual (%) Fracción
Correctivo 486 4.86 0.0486
No 8248 82.48 0.8248
Preventivo 1266 12.66 0.1266
Total 10000 100.00 1.0000

6 Gráficas

6.1 Diagrama de barras frecuencia absoluta local

barras(TDF_Mantenimiento, "ni",
       "Gráfica N°1: Distribución de la cantidad de registros según tipo de mantenimiento",
       "Tipo de mantenimiento", "Cantidad")

6.2 Diagrama de barras frecuencia absoluta global

barras(TDF_Mantenimiento, "ni",
       "Gráfica N°2: Distribución de la cantidad de registros según tipo de mantenimiento",
       "Tipo de mantenimiento", "Cantidad", ylim = c(0, sum(TDF_Mantenimiento$ni)))

6.3 Diagrama de barras frecuencia relativa local

barras(TDF_Mantenimiento, "hi",
       "Gráfica N°3: Distribución en porcentaje según tipo de mantenimiento",
       "Tipo de mantenimiento", "Porcentaje")

6.4 Diagrama de barras frecuencia relativa global

barras(TDF_Mantenimiento, "hi",
       "Gráfica N°4: Distribución en porcentaje según tipo de mantenimiento",
       "Tipo de mantenimiento", "Porcentaje", ylim = c(0, 100))

6.5 Diagrama circular

circular(TDF_Mantenimiento,
         "Gráfica N°5: Distribución porcentual de los registros según tipo de mantenimiento",
         "Mantenimiento")

7 Indicadores Estádistico

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

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

indicadores_gt("Tipo de mantenimiento", moda,
               "Resumen de indicadores de tipo de mantenimiento de los registros de operación")
CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS
Resumen de indicadores de tipo de mantenimiento 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
Tipo de mantenimiento N/A N/A N/A No N/A N/A N/A N/A N/A N/A
Autor: *

8 Conclusión

El valor más frecuente de Tipo de mantenimiento es No, con 8248 registros (82.48 %).