U1A2

#Segundo ejercicio de PyE ISW
#U1A2
#Histograma
#Asignar folder de trabajo
setwd("~/PyE1213")
#Activar paquete
library(fdth)

## 
## Attaching package: 'fdth'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var

#Set de datos Climáticos de Alamos, Sonora.
#https://smn.conagua.gob.mx/es/informacion-climatologica-por-estado?estado=son
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)
dist <- fdt(ALAMOS, breaks="Sturges") #Calcula la distribución de frecuencias según la regla de Sturges
#de frecuencias según la regla de Sturges
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

#nos brinda una tabla con los calculos de la distribución de frecuencia
#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

#Generación de histograma
#Histograma de frecuencias absolutas
hist(ALAMOS)

#Para mostrar multiples gráficas en 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")
plot(dist, type="fh", col="blue") #si desea añadir color a su grafico
plot(dist, type="rfh")

#Set de datos Climáticos de Yecora, Sonora.
#https://smn.conagua.gob.mx/es/informacion-climatologica-por-estado?estado=son
YECORA <- c(7.2,8.4,10.2,13.4,17.3,21.5,21.6,21.0,19.4,14.9,9.9,7.2)
dist <- fdt(YECORA, breaks="Sturges") #Calcula la distribución de frecuencias según la regla de Sturges
#de frecuencias según la regla de Sturges
dist 

##     Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##   [7.128,10.066) 4 0.33 33.33  4  33.33
##  [10.066,13.003) 1 0.08  8.33  5  41.67
##  [13.003,15.941) 2 0.17 16.67  7  58.33
##  [15.941,18.878) 1 0.08  8.33  8  66.67
##  [18.878,21.816) 4 0.33 33.33 12 100.00

#nos brinda una tabla con los calculos de la distribución de frecuencia
#Donde
#f= frecuencia absoluta
#rf= frecuencia relativa
#rf(%) frecuencia relativa porcentual
#cf= frecuencia acumulada
#cf(%)= frecuencia acumulada porcentual
sort(YECORA)

##  [1]  7.2  7.2  8.4  9.9 10.2 13.4 14.9 17.3 19.4 21.0 21.5 21.6

#Generación de histograma
#Histograma de frecuencias absolutas
hist(YECORA)

#Para mostrar multiples gráficas en una ventana
par(mfrow=c(3,2)) # particiona mi ventana grafica en 3x2.

hist(YECORA, 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")
plot(dist, type="fh", col="blue") #si desea añadir color a su grafico
plot(dist, type="rfh")

Conclusión

Conforme a las gráficas, se puede apreciar que Alamos puede llegar a una temperatura máxima de 28 y una mínima de 18, mientras que en Yecora se llega a temperaturas mínimas de 7 y máximas de 21. Esto quiere decir que Yecora tiene por lo general temperaturas más bajas que Alamos en cualquier estación en la que se encuentre.