#Segundo ejercicio de PYE ISW
#U1A2
#Histogramas y tablas de frecuencias
#Asignar folder de trabajo
setwd("~/Documents/Probabilidad y estadistica ")
#Activar paquetes
library (fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
#Set Climaticos de sonora
#Set de datos de Alamos, Sonora
#delcarar variable y al lado seran los valores (En este caso la temperatura)
ALAMOS <- c(18.5,19.1,20.2,22.1,24.7,28.1,28.0,27.6,26.8,24.8,21.6,19.1)
#Calcula la distribucion de frencuencias segun la regla de sturges
dist <- fdt(ALAMOS, breaks="Sturges")
#nos brinda una tabla con los calculos de la distribución de frecuencias.
dist
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [18.315,20.328) 4 0.33 33.33 4 33.33
## [20.328,22.341) 2 0.17 16.67 6 50.00
## [22.341,24.355) 0 0.00 0.00 6 50.00
## [24.355,26.368) 2 0.17 16.67 8 66.67
## [26.368,28.381) 4 0.33 33.33 12 100.00
#Donde
#f= frecuencia absoluta
#rf= frecuencia relativa
#rf(%) frecuencia relativa porcentual
#cf= frecuencia acumulada
#cf(%)=frecuencia acumulada porcentual
sort(ALAMOS)
## [1] 18.5 19.1 19.1 20.2 21.6 22.1 24.7 24.8 26.8 27.6 28.0 28.1
#Generacion de histograma
#histograma de frecuencias absolutas los breacks son los intervalos que utilizaremos
hist(ALAMOS, breaks="Sturges")
#Para mostrar multiples graficas e una ventana
par(mfrow=c(3,2)) # particiona mi ventana grafica en 3x2.
hist(ALAMOS, breaks = "Sturges") #histograma utilizando el numero de clases según Sturge
plot(dist, type="cfh") #histograma de frecuencias acumulada
plot(dist, type="cfp") #poligono de frecuencias acumulado
plot(dist, type="fh") #Histrograma de frecuencia absoluta
plot(dist, type="fh", col="blue") #si desea añadir color a su grafico
plot(dist, type='rfph', col="red") #Histograma de Frecuencia relativa
#Comparacion con otra ciudad
#delcarar variable y al lado seran los valores (En este caso la temperatura)
Kino <- c(13.2,14.5,15.7,18.0,20.7,25.1,28.4,28.8,27.6,22.7,17.1,13.9)
#Calcula la distribucion de frencuencias segun la regla de sturges
dist <- fdt(Kino, breaks="Sturges")
#nos brinda una tabla con los calculos de la distribución de frecuencias.
dist
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [13.068,16.272) 4 0.33 33.33 4 33.33
## [16.272,19.476) 2 0.17 16.67 6 50.00
## [19.476,22.68) 1 0.08 8.33 7 58.33
## [22.68,25.884) 2 0.17 16.67 9 75.00
## [25.884,29.088) 3 0.25 25.00 12 100.00
sort(Kino)
## [1] 13.2 13.9 14.5 15.7 17.1 18.0 20.7 22.7 25.1 27.6 28.4 28.8
#Generacion de histograma
#histograma de frecuencias absolutas los breacks son los intervalos que utilizaremos
hist(Kino, breaks="Sturges")
#Para mostrar multiples graficas e una ventana
par(mfrow=c(3,2)) # particiona mi ventana grafica en 3x2.
hist(Kino, breaks = "Sturges") #histograma utilizando el numero de clases según Sturge
plot(dist, type="cfh") #histograma de frecuencias acumulada
plot(dist, type="cfp") #poligono de frecuencias acumulado
plot(dist, type="fh") #Histrograma de frecuencia absoluta
plot(dist, type="fh", col="blue") #si desea añadir color a su grafico
plot(dist, type='rfph', col="red") #Histograma de Frecuencia relativa
#DIFERENCIAS
#Lo unico que cambia entre alamos y bahia de kino son la histograma
#lo cual en alamos hace mas calor que en bahia de kino por que
#bahia de kino se maneja temperaturas de 10 al 15 y de alamos empieza en 18 al 20
#Por lo tanto en alamos hace mas calor y bahia de kino no es que haga mucho frio
#Pero si lo decimos de una forma nomas es mas bajo por una media de 2 Grados