setwd("~/ESTADISTICA1011")Basura en México
En México una persona produce casi un kilo de residuos sólidos al día. En México se generan poco más de 42 millones de toneladas de residuos sólidos al año. Esta cantidad equivale a: 175 veces el volumen de la pirámide del Sol de Teotihuacán.
Antecedentes
¿Qué es la basura?
El termino basura se refiere a cualquier residuo inservible, a todo material no deseado y del que se tiene intencion de desechar.
¿La basura es un problema?
Ademas de la contaminacion del aire, la tierra y el agua; la mala gestion de los residuos tiene efectos perjudiciales para la salud publica (por la contaminacion ambiental y por la posible transmision de enfermedades infecciosas vehiculizadas por los roedores que los habitan) y degradacion del medio ambiente en general, ademas de impactos paisajisticos.
Asimismo, la degradacion ambiental conlleva costos sociales y economicos tales como la devaluacion de propiedades, perdida de la calidad ambiental y sus efectos en el turismo.
¿Como es la problemtica de la basura en México?
https://www.animalpolitico.com/2018/10/mexico-genera-basura-paises-america-latina/
El planeta genera mas de 2.000 millones de toneladas de basura al año, pero expertos calculan que produciremos hasta 3.400 millones en el año 2050. ¿Como contribuye America Latina a estas preocupantes cifras?
ESTADISTICA1011
library(pacman)
p_load("prettydoc", "readr", "tidyverse", "DT")
basuramx <- read.csv("basura.csv")
datatable(basuramx)Asignación
¿Cómo ha aumentado la producción de basura en México?
basura <- basuramx$basura
tiempo <- basuramx$anio
plot(tiempo, basura, col = "pink", main = "Produccón de basura en México de 1995 a 2011", type = "p", xlab = "año", ylab = "Basura generada")
regresionlinealbasura <- lm(basura ~ tiempo)
abline(regresionlinealbasura, col = "pink4", lwd = 1.0)
summary(regresionlinealbasura)##
## Call:
## lm(formula = basura ~ tiempo)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1355.49 -751.81 -124.62 42.68 2623.36
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.344e+06 1.175e+05 -11.44 8.32e-09 ***
## tiempo 6.882e+02 5.868e+01 11.73 5.92e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1185 on 15 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9017, Adjusted R-squared: 0.8951
## F-statistic: 137.5 on 1 and 15 DF, p-value: 5.915e-09¿Los rellenos son suficientes para atender la demanda de generación de basura?
rellenos <- basuramx$rellenos
plot(basura, rellenos, col = "pink", main = "Basura generada respecto a númer de rellenos", type = "p", xlab = "Basura generada", ylab = "Rellenos")
regresionlinealrellenos <- lm(rellenos ~ basura)
abline(regresionlinealrellenos, col = "black", lwd = 1.0)
summary(regresionlinealrellenos)##
## Call:
## lm(formula = rellenos ~ basura)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -35.438 -12.358 -1.054 15.864 20.630
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.239e+02 3.956e+01 -8.19 6.45e-07 ***
## basura 1.222e-02 1.152e-03 10.60 2.30e-08 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 16.86 on 15 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8823, Adjusted R-squared: 0.8744
## F-statistic: 112.4 on 1 and 15 DF, p-value: 2.299e-08¿Es posible usar la distribución normal para predecir la probabilidad de incremento de generación de basura?
Media
mean(basura)## [1] 34153.28desviación estándar
sd(basura) ## [1] 3659.721valor máximo
max(basura)## [1] 41062.5pnorm(45000, mean=34153.28, sd=3659.721, lower.tail = TRUE)## [1] 0.9984807¿Es la distribución normal la mejor manera de predecir probabilidad para estos datos?
Si, porque asi tenemos una mejo visualización de los datos.
¿Los datos son normales? ¿Que distribución se ajusta mejor a estos datos?
Si son normales, entre mas aumento de la población mas basura. La distribución normal es la que se ajusta de acuerdo a los datos obtenidos