Lectura de la base de datos depurada en codificación UTF-8.
enc_graf <- read.csv2("encuesta_graficas2.csv", enc= "utf8")
crec <- c(17, 13.1, 11.6, 8.4, 5, 3.4)
names(crec) <- c("Inst_y_apar", "Cosm_y_aseo",
"Farma", "Plastico", "Construc", "Metalme")
sub_base1 <- subset(enc_graf, select=Inst_y_apar:Metalme)
pila1 <- stack(sub_base1)
names(pila1) <- c("estimacion", "sector")
indrep <- rep(1:nrow(sub_base1),ncol(sub_base1))
sub_base2 <- subset(enc_graf, select = id:mayor)
pila2 <- sub_base2[indrep,]
enc_graf2 <- data.frame(pila2,pila1)
enc_graf2$sector <- factor(enc_graf2$sector,
levels = c("Inst_y_apar","Cosm_y_aseo",
"Farma","Plastico","Construc",
"Metalme"))
val_verd <- data.frame(sector = names(crec), valor = crec)
enc_graf3 <- merge(enc_graf2, val_verd)
enc_graf3 <- enc_graf3[order(enc_graf3$sector,enc_graf3$id),]
enc_graf3$ErrRel <- with(enc_graf3, (estimacion-valor)/valor*100)
# Excluyamos los casos en donde se dió el dato
enc_graf3 <- subset(enc_graf3,
!((mayor == "si" &
sector == "Inst_y_apar") |
(mayor == "no" &
sector == "Metalme")))
# Cálculo del promedio del error relativo.
enc_grafR <- aggregate(subset(enc_graf3,select = ErrRel),
with(enc_graf3,list(id=id, tipo = tipo, mayor = mayor)), mean)
temp1 <- split(enc_grafR, with(enc_grafR,paste(tipo,mayor)))
temp2 <- lapply(temp1,function(x){x <- x[order(x$ErrRel),];
x$puesto <- 1:nrow(x);
x})
enc_grafR <- unsplit(temp2,with(enc_grafR,paste(tipo,mayor)))
enc_grafR## id tipo mayor ErrRel puesto
## 8 20 barras no -14.41996 1
## 12 24 barras no -8.96688 2
## 4 16 barras no -1.49026 3
## 2 14 barras no 1.90675 4
## 13 25 barras no 3.05301 5
## 11 23 barras no 4.81537 6
## 1 13 barras no 5.77319 7
## 10 22 barras no 7.71134 8
## 9 21 barras no 11.76049 9
## 6 18 barras no 18.83849 10
## 3 15 barras no 54.25961 11
## 5 17 barras no 68.46425 12
## 7 19 barras no 83.55200 13
## 20 32 círculos no -47.83783 1
## 21 33 círculos no -43.07567 2
## 25 37 círculos no -40.71481 3
## 18 30 círculos no -23.39181 4
## 23 35 círculos no -12.96757 5
## 17 29 círculos no 0.12387 6
## 16 28 círculos no 1.48620 7
## 19 31 círculos no 5.14966 8
## 22 34 círculos no 52.49051 9
## 24 36 círculos no 69.27815 10
## 14 26 círculos no 100.85166 11
## 15 27 círculos no 323.90399 12
## 37 12 barras si -24.00664 1
## 35 10 barras si -12.59757 2
## 31 6 barras si -10.37483 3
## 33 8 barras si -7.74333 4
## 30 5 barras si -0.81450 5
## 28 3 barras si 1.38988 6
## 34 9 barras si 3.77083 7
## 29 4 barras si 4.30449 8
## 36 11 barras si 11.55535 9
## 27 2 barras si 20.65349 10
## 32 7 barras si 25.00913 11
## 26 1 barras si 85.52877 12
## 41 41 círculos si -1.33395 1
## 46 47 círculos si -0.02458 2
## 44 44 círculos si 11.02168 3
## 38 38 círculos si 11.07481 4
## 48 49 círculos si 23.13953 5
## 49 50 círculos si 30.53584 6
## 40 40 círculos si 32.03725 7
## 47 48 círculos si 32.91680 8
## 39 39 círculos si 34.69406 9
## 42 42 círculos si 43.40284 10
## 45 46 círculos si 46.90424 11
## 43 43 círculos si 106.21112 12