Examen ejercicio 2

A continuación se analizará la relación entre el valor de la miel y la producción en cada uno de los estados del país de México.

#Importamos librerias
library(readr)
library(psych)
#Guardamos el documento a usar en una variable de nombre "documento"
mexico<-read.csv("Prodmiel2018muni.csv", header=TRUE)
#Consultamos los titulos de la tablas
names(mexico)

## [1] "Nomestado"    "Nommunicipio" "Volumen"      "Valor"

Primero veremos la relación que hay a nivel estado en cuanto a volumen y el valor de la miel.

attach(mexico)
#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

pairs.panels(mexico[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(mexico$Volumen, mexico$Valor)

## [1] 0.9920269

Por lo tanto, a nivel nacional, la relación entre el volumen y el valor es del 0.99, una muy aproximada a 1. Pero ahora veamos por estado.

#Aguascalientes
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Aguascalientes
indicesAguascalientes<-grep("Aguascalientes",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Aguascalientes<-mexico[indicesAguascalientes,]
attach(Aguascalientes)

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Aguascalientes[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Aguascalientes$Volumen, Aguascalientes$Valor)

## [1] 0.9999908

Aquí la relación es de 0.999~, pero suele redondearse a uno para mejor visibilidad.

#Baja California
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Baja California
indicesCalifornia<-grep("Baja California",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
California<-mexico[indicesCalifornia,]
attach(California)

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(California[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(California$Volumen, California$Valor)

## [1] 0.9999721

#Baja California Sur
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Baja California Sur
indicesCaliforniaSur<-grep("Baja California Sur",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
CaliforniaSur<-mexico[indicesCaliforniaSur,]
attach(CaliforniaSur)

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(CaliforniaSur[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(CaliforniaSur$Volumen, CaliforniaSur$Valor)

## [1] 0.9999922

#Chiapas
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Chiapas
indicesChiapas<-grep("Chiapas",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Chiapas<-mexico[indicesChiapas,]
attach(Chiapas)

## The following objects are masked from CaliforniaSur:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Chiapas[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Chiapas$Volumen, Chiapas$Valor)

## [1] 0.9940554

#Durango
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Durango
indicesDurango<-grep("Durango",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Durango<-mexico[indicesDurango,]
attach(Durango)

## The following objects are masked from Chiapas:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from CaliforniaSur:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Durango[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Durango$Volumen, Durango$Valor)

## [1] 0.9971525

#Jalisco
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Jalisco
indicesJalisco<-grep("Jalisco",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Jalisco<-mexico[indicesJalisco,]
attach(Jalisco)

## The following objects are masked from Durango:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Chiapas:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from CaliforniaSur:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Jalisco[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Jalisco$Volumen, Jalisco$Valor)

## [1] 0.9971572

#Oaxaca
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Oaxaca
indicesOaxaca<-grep("Oaxaca",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Oaxaca<-mexico[indicesJalisco,]
attach(Oaxaca)

## The following objects are masked from Jalisco:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Durango:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Chiapas:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from CaliforniaSur:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Oaxaca[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Oaxaca$Volumen, Oaxaca$Valor)

## [1] 0.9971572

#Sinaloa
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Sinaloa
indicesSinaloa<-grep("Sinaloa",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Sinaloa<-mexico[indicesSinaloa,]
attach(Sinaloa)

## The following objects are masked from Oaxaca:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Jalisco:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Durango:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Chiapas:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from CaliforniaSur:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Sinaloa[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Sinaloa$Volumen, Sinaloa$Valor)

## [1] 0.999559

#Tlaxcala
#Guardamos los indices que pertenecen al estado de Tlaxcala
indicesTlaxcala<-grep("Tlaxcala",mexico$Nomestado)
#Creamos una tabla con los indices previamente obtenidos
Tlaxcala<-mexico[indicesTlaxcala,]
attach(Tlaxcala)

## The following objects are masked from Sinaloa:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Oaxaca:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Jalisco:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Durango:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Chiapas:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from CaliforniaSur:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from California:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from Aguascalientes:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

## The following objects are masked from mexico:
## 
##     Nomestado, Nommunicipio, Valor, Volumen

#Grafico de la volumen y el valor
plot(Valor~Volumen, main= "Relacion entre volumen y el valor de la miel", xlab="Volumen", ylab="Valor")

#Grafico Pairs para correlacion.
pairs(~Volumen+Valor)

#Paneles de correlación
pairs.panels(Tlaxcala[c(3,4)])

#Comando para sacar el Coeficiente de Correlacion
cor(Tlaxcala$Volumen, Tlaxcala$Valor)

## [1] 0.9997398

En general, la relación entre el volumen y el valor es alrededor del 0.99, inclusive estando muy cercano al 1.

Examen ejercicio 2

Israel Eguino

9/3/2020