Actividad

Con los datos climáticos obtenidos del Sistema Meteorológico Nacional de la región boscosa de Cumbres en Nuevo León, por la estación Cumbres de MTY, del día 18 de Mayo del presente año a partir de las 17:00 horas hasta el día 19 de Mayo del presente año hasta a las 13:00 horas, en un intervalo de 10 min, se obtuvierón los variables: temperatura de combustibles forestales (TEMCOMB), Humedad de los combustibles forestales (HUMCOMB), Temperatura (TEMP) y Humedad relativa (HR), siguiendo los siguientes procedimientos se obtuvo:

Importar datos

Se importa los datos obtenidos del Sistema Meteorológico Nacional al RStudios, mediante el siguiente procedimiento.

setwd("C:/MCF202/Data")
cumbres <-read.csv("cumbres.csv")
head(cumbres)

##   DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 1   81   86  2.0  5.4 19.6 52 929.9    0       0     22.5      18       2
## 2   87   72  2.6  5.0 20.6 49 929.9    0       0     23.8      18       2
## 3   67   57  3.2  7.2 21.5 46 929.8    0       0     25.3      18       3
## 4   79   60  2.6  5.4 22.6 40 929.8    0       0     26.8      17       3
## 5   78   90  4.2  7.2 23.5 36 929.7    0       0     28.0      17       2
## 6   37   31  6.1 11.5 24.1 38 929.6    0       0     28.9      16       3
##   TEMPSUBS
## 1     21.9
## 2     21.9
## 3     21.9
## 4     21.9
## 5     21.9
## 6     21.9

Los nombres de las variables son las siguientes:DIRS, DIRR, VELS, VELR, TEMP, HR, PB, PREC, RAD.SOL, TEMPCOMB, HUMCOMB, HUMSUBS, TEMPSUBS

Media aritmética

Posteriormente se obtienen las medias para cada uno de las variables siguiento los siguientes pasos.

Media de Temperatura de combustibles forestales

mean(cumbres$TEMPCOMB)

## [1] 25.87

Media de la Humedad de los combustibles

mean(cumbres$HUMCOMB)

## [1] 13.91

Media de la Temperatura

mean(cumbres$TEMP)

## [1] 23.21

Media de la Humedad relativa

mean(cumbres$HR)

## [1] 61.33

Desviación Estándar

De igual manera se se calculá la desviación estandar de cada variable como se muestra a continuación:

Desviación Estándar de la Temperatura de combustibles forestales

sd(cumbres$TEMPCOMB)

## [1] 9.733

Desviación Estándar de la Humedad de combustible

sd(cumbres$HUMCOM)

## [1] 3.19

Desviación Estándar de la Temperatura

sd(cumbres$TEMP)

## [1] 6.285

Desviación Estándar de la Humedad Relativa

sd(cumbres$HR)

## [1] 24.19

Determinar la suma de medias iguales o mayores a una media

Temperatura de combustibles forestales

sum(cumbres$TEMPCOMB>=mean(cumbres$TEMPCOMB))

## [1] 67

Humedad relativa

sum(cumbres$HR<=mean(cumbres$HR))

## [1] 85

Realización de Muestras

1. Subconjunto TEMPCOMB

Cumbres.2 <-subset(cumbres, TEMPCOMB< mean(cumbres$TEMPCOMB))
head(Cumbres.2)

##    DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 1    81   86  2.0  5.4 19.6 52 929.9    0       0     22.5      18       2
## 2    87   72  2.6  5.0 20.6 49 929.9    0       0     23.8      18       2
## 3    67   57  3.2  7.2 21.5 46 929.8    0       0     25.3      18       3
## 71  155  170  4.4  8.3 26.1 50 928.6    0       0     25.5      12       2
## 72  123   89  3.9  7.9 25.8 50 928.7    0       0     25.3      12       2
## 73   96   62  6.3 15.5 25.4 51 928.8    0       0     24.8      13       2
##    TEMPSUBS
## 1      21.9
## 2      21.9
## 3      21.9
## 71     26.4
## 72     26.4
## 73     26.4

media de la variable

mean(Cumbres.2$TEMPCOMB)

## [1] 17.83

Desviación estándar

sd(Cumbres.2$TEMPCOMB)

## [1] 4.774

2.Subconjunto HUMCOMB

Cumbres.3 <-subset(cumbres, HUMCOMB<mean(cumbres$HUMCOMB))
head(Cumbres.3)

##    DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 16   14   14 26.5 49.3 25.8 44 929.5    0       0     31.8      13       2
## 17    9   28 27.9 54.0 25.8 44 929.5    0       0     31.7      13       2
## 18   20   33 25.6 47.5 25.9 47 929.4    0       0     32.2      13       2
## 19   17   22 25.9 41.8 26.3 45 929.4    0       0     32.6      13       2
## 20  358   11 23.4 43.9 26.5 42 929.4    0       0     31.2      12       2
## 21  353  342 24.8 43.9 26.5 41 929.3    0       0     30.5      12       2
##    TEMPSUBS
## 16     22.4
## 17     22.4
## 18     22.4
## 19     22.5
## 20     22.6
## 21     22.6

Media de la variable

mean(Cumbres.3$HUMCOMB)

## [1] 11.04

Desciación estándar

sd(Cumbres.3$HUMCOMB)

## [1] 1.522

3.1. Submuestra de las rafagas de viento >100 con los datos originales

Para esto se indicara con el sigo mayor para que los valores sea unicamente las que son mayores a 100 las que aparescan.

Cumbres.4 <-subset(cumbres, DIRR > 100)
head(Cumbres.4)

##    DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 21  353  342 24.8 43.9 26.5 41 929.3    0       0     30.5      12       2
## 24    2  359 30.8 50.4 26.6 45 929.1    0       0     30.6      12       2
## 26    2  338 29.4 51.1 26.8 44 929.1    0       0     31.3      12       2
## 29    3  326 24.7 49.3 27.6 44 928.7    0       0     35.6      12       2
## 32    3  354 27.8 48.2 27.5 44 928.6    0       0     36.7      11       2
## 35  360  337 22.6 44.3 27.7 44 928.7    0       0     37.7      11       2
##    TEMPSUBS
## 21     22.6
## 24     22.8
## 26     23.0
## 29     23.3
## 32     23.5
## 35     23.6

3.1.2 Submuestra de las rafagas de viento <100 con los datos originales

En este caso es lo contrario al anterior, ya que el signo sera la de menor para indicarnos aquellas que son mas pequeños de 100.

Cumbres.5 <-subset(cumbres, DIRR < 100)
head(Cumbres.5)

##   DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 1   81   86  2.0  5.4 19.6 52 929.9    0       0     22.5      18       2
## 2   87   72  2.6  5.0 20.6 49 929.9    0       0     23.8      18       2
## 3   67   57  3.2  7.2 21.5 46 929.8    0       0     25.3      18       3
## 4   79   60  2.6  5.4 22.6 40 929.8    0       0     26.8      17       3
## 5   78   90  4.2  7.2 23.5 36 929.7    0       0     28.0      17       2
## 6   37   31  6.1 11.5 24.1 38 929.6    0       0     28.9      16       3
##   TEMPSUBS
## 1     21.9
## 2     21.9
## 3     21.9
## 4     21.9
## 5     21.9
## 6     21.9

3.2. Submuestra de las rafagas de viento > 40, con Dirección de viento >150

Para este caso se especificarán los signos para cada variable, ya sea mayores o menores, como se muestra en los sigueintes paso, las cuales nos arrojaran resultados diferentes.

cumbres.6<-subset(cumbres,VELR>40 & DIRR >150)
head(cumbres.6)

##    DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 21  353  342 24.8 43.9 26.5 41 929.3    0       0     30.5      12       2
## 24    2  359 30.8 50.4 26.6 45 929.1    0       0     30.6      12       2
## 26    2  338 29.4 51.1 26.8 44 929.1    0       0     31.3      12       2
## 29    3  326 24.7 49.3 27.6 44 928.7    0       0     35.6      12       2
## 32    3  354 27.8 48.2 27.5 44 928.6    0       0     36.7      11       2
## 35  360  337 22.6 44.3 27.7 44 928.7    0       0     37.7      11       2
##    TEMPSUBS
## 21     22.6
## 24     22.8
## 26     23.0
## 29     23.3
## 32     23.5
## 35     23.6

3.2.1 Submuestra de las rafagas de viento < 40, con Dirección de viento <150

cumbres.7<-subset(cumbres,VELR<40,  DIRR <150)
head(cumbres.7)

##   DIRS DIRR VELS VELR TEMP HR    PB PREC RAD.SOL TEMPCOMB HUMCOMB HUMSUBS
## 1   81   86  2.0  5.4 19.6 52 929.9    0       0     22.5      18       2
## 2   87   72  2.6  5.0 20.6 49 929.9    0       0     23.8      18       2
## 3   67   57  3.2  7.2 21.5 46 929.8    0       0     25.3      18       3
## 4   79   60  2.6  5.4 22.6 40 929.8    0       0     26.8      17       3
## 5   78   90  4.2  7.2 23.5 36 929.7    0       0     28.0      17       2
## 6   37   31  6.1 11.5 24.1 38 929.6    0       0     28.9      16       3
##   TEMPSUBS
## 1     21.9
## 2     21.9
## 3     21.9
## 4     21.9
## 5     21.9
## 6     21.9

Análisis Estadísticos

05/08/2014