#"CORRECCION DEL EXAMEN"
#AUTOR: MAYRA CHICAIZA
#CIT<-"PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA"
#"El analisis del genero dentro de una empresa y el tiempo de laboracion es importante para llevar un registro ordenado para futuras liquidaciones, por ello atravez de el analisis estadadistico podemos obtener informacion util, extraer conclusiones y tomar desiciones hacerca del tema del problema. Como caso de estudio consideramos la empresa SIC, provincia de Pichincha."
#"OBJETIVOS"
#"GENERAL"
#"Aplicar la estadistica para el el conteo del genero del personal y su tiempo de laboracion en la empresa SIC, provincia de Pichincha durante 2019"
#"ESPECIFICOS"
#"1.-Analizar la situacion actual y comportamiento de la cantidad de empleados y tiempo de lavoracion en la empresa SIC, provincia de Pichincha DURANTE 2019 a traves de sus caracteracsticas importantes y medidas estadisticas."
#"2.-Establecer relaciones entre variables de los datos del genero del personal y tiempo de laboracion en la empresa SIC, provincia de Pichincha con el fin de realizar estimaciones."
#"3.-Emplear un modelo de probabilidad para establecer conclusiones acerca deL genero y tiempo de laboracion de los empleados a partir de los resultados de la muestra."
#"MAPA DE UBICACION"
#Mapa de unbicacion
library(magick)
## Linking to ImageMagick 6.9.9.14
## Enabled features: cairo, freetype, fftw, ghostscript, lcms, pango, rsvg, webp
## Disabled features: fontconfig, x11
setwd("~/CORRECCION_EXAMEN")
image_read("Mapa.png")
#METODOLOGIA
#OBLACION: Todos los empleados de la empresa SIC durante 2019
#"U={x/x es persona^provincia(x)=Pichincha}"
#"INDIVIDUO: Cada uno de los empleados de la empresa SIC DURANTE 2019
#"Xi; i= 1.......N"
#"MUESTRA: M={c1, c2, c3.......c28
#"TABLA DE VARIABLES"
#Archivo csv
#Variable=("genero,"TIiempo"),
# Descripcion=("formas como somos socializados, como nos comportamos y actuamos","Período determinado durante el que se realiza una acción o se desarrolla un acontecimiento."),
# Tipo=("Cualitativa","Cuantitativa")
#SubTipo=("nominal",Continua"),
#Dominio=("{hombre, mujer}","N={x/x ? Z+ u {0}}"),
#Rangp=("36","11","12"),
#Instrumento_Medicion=("Observacion","Calendario")
#Sistema_unidades=("-","años"),
# Escala_Medicion=("nominal","razon")
#############################VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL#############################
############Genero############
ESTACION<-c("Hombre","Mujer")
ni<-c(9,19)
hi<-(ni/sum(ni))*100
hi<- round(hi,2)
hi
## [1] 32.14 67.86
#Diagrama de barras
barplot(cex.main=1, border = "black",cex.names = 1,ni, names.arg = ESTACION,cex.main=1, col=rainbow(2), main="Gráfica No. 1\n Distribución de frecuencia de la variable Género", xlab= "Género ", ylab="Cantidad", ylim = c(0,20))
barplot(cex.main=1,border = "black",cex.names = 1,hi, names.arg = ESTACION, col=rainbow(2), main="Gráfica No. 2\n Distribución de frecuencia de la variable Género", xlab= "Género", ylab="Porcentaje", ylim=c(0,100))
##DIAGRAMA CIRCULAR###
porcentajes<- hi
etiquetas <- c("Hombre","Mujer")
etiquetas <- paste(etiquetas, porcentajes)
etiquetas <- paste(etiquetas, "%", sep = "")
etiquetas
## [1] "Hombre 32.14%" "Mujer 67.86%"
pie(porcentajes, etiquetas, main="Gráfica No. 3\n Distribución de frecuencia de la variable Género", col=rainbow(2), radius=1)
#TENDENCIA CENTRAL
c<-"MODA: hombre "
##conlusion
# El valor mas frecuente de la variable genero es de hombres
#############################VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA############################
###########PERIODO############
#datos agrupados
li<-seq(from=2.45, to=3.65, by=0.3)
ls<-seq(from=2.75, to=3.95, by=0.3)
Mc<-(li+ls)/2
Mc<-round(Mc,2)
Mc
## [1] 2.6 2.9 3.2 3.5 3.8
Ni<-c(3,7,10,7,1)
sum(Ni)
## [1] 28
Hi<-(Ni/sum(Ni))*100
Hi<- round(Hi,2)
Hi
## [1] 10.71 25.00 35.71 25.00 3.57
#HISTOGRAMA
barplot(cex.main=1,cex.names = 1, Ni,border = "black", names.arg= Mc, main="Gráfica No. 4\n Histograma de la variable Tiempo en la empresa SIC, 2019", xlab="Tiempo (años)", ylab="Cantidad", col=rainbow(14), space=0, ylim = c(0,10))
barplot(cex.main=1,cex.names = 1,Hi,border = "black",names.arg= Mc, main="Gráfica No. 5\n Histograma de la variable Tiempo en la empresa SIC, 2019", xlab="Tiempo (años)", ylab="Porcentaje", col=rainbow(14), space=0, ylim = c(0,100))
####Ojiva ascendente###
Niasc<-cumsum(Ni)
Niasc
## [1] 3 10 20 27 28
plot(ls,Niasc, type = "l",col="red",xlab = "Tiempo (años)",ylab = "Cantidad", main= "Gráfica No. 6\n Ojiva Ascendente de la variable tiempo ")
###Ojiva descendente##
Nidsc<-cumsum(rev(Ni))
Nidsc<-rev(Nidsc)
Nidsc
## [1] 28 25 18 8 1
plot(li, Nidsc, type="l",col="blue",xlab = "Tiempo (años)",ylab = "Cantidad", main= "Gráfica No. 7\n Ojiva Descendente de la variable tiempo ")
#cruzadas#
plot(ls,Niasc,ylim = c(0,50), type = "l", col="red",xlab = "Tiempo (años)",ylab = "Cantidad", main= "Gráfica No. 8\n Ojiva Ascendente y Descendente de la variable tiempo ")
lines(ls, Nidsc, add=T, type="l",col="blue")
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "add" is not a graphical
## parameter
##ojivas de los porcentajes
####Ojiva ascendente###
Niasc<-cumsum(Hi)
Niasc
## [1] 10.71 35.71 71.42 96.42 99.99
plot(ls,Niasc, type = "l",col="red",xlab = "Tiempo (años)",ylab = "Porcentaje", main= "Gráfica No. 9\n Ojiva Ascendente del porcentaje de la variable tiempo ")
###Ojiva descendente##
Nidsc<-cumsum(rev(Hi))
Nidsc<-rev(Nidsc)
Nidsc
## [1] 99.99 89.28 64.28 28.57 3.57
plot(li, Nidsc, type="l",col="blue",xlab = "Tiempo (años)",ylab = "Porcentaje", main= "Gráfica No. 10\n Ojiva Descendente del porcentaje de la variable tiempo")
#cruzadas#
plot(ls,Niasc,ylim = c(0,100), type = "l", col="red",xlab = "Tiempo (años)",ylab = "Porcentaje", main= "Gráfica No. 11\n Ojiva Ascendente y Descendente del porcentaje de la variable tiempo")
lines(ls, Nidsc, add=T, type="l",col="blue")
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "add" is not a graphical
## parameter
#TENDENCIA CENTRAL
Media<-mean(Mc)
Media
## [1] 3.2
Mediana<-median(Mc)
Mediana
## [1] 3.2
c<-"Moda\n [3.35 : 3.65] y [3.65:3.95]"
c
## [1] "Moda\n [3.35 : 3.65] y [3.65:3.95]"
#INDICADORES DE DISPERCION
Varianza<-sd(Mc)^2
Varianza
## [1] 0.225
Desviacion_Estandar<- sd(Mc)
Desviacion_Estandar
## [1] 0.4743416
Coeficiente_Variancion<-(Desviacion_Estandar/Media)*100
Coeficiente_Variancion # variabilidad de los datos
## [1] 14.82318
#INDICADORES DE FORMA
library(e1071)
Sesgo<-skewness(Mc)
Sesgo
## [1] -1.163776e-15
Curtosis<-kurtosis(Mc)
Curtosis
## [1] -1.912
#CONCLUSIONES
# La situacion actual y el comportamiento de el registro de numero de empleados
#en la empresa SIC durante 2019 son explicados mediante las siguientes variables
#Los valores de la variable tiempo fluctuan entre 2.45 y 3.95 años y su promedio esta alrededor de
# 3.2 siendo un conjunto de datos heterogeneo los valores se acumulan moderadamente en
# los valores medios de la variable por lo tanto el comportamiento de la variable es
#beneficioso para el analisis del genero y tiempo de trabajo en la empresa SIC durante
#2019.