Asignacion 3 unidad 1 (U1A3)

  1. Aqui veremos el proceso para poder analizar los datos de clima de una ciudad

Añadir datos

para esto usaremos datos normales que van por mes de los años 1951-2010 en la estacion climatica de alamos, sonora que pueden ser encontrados aqui: https://smn.conagua.gob.mx/tools/RESOURCES/Normales5110/NORMAL26002.TXT

EN CONCRETO SE USARA LA TEMPERATURA MEDIA NORMAL MENSUAL

ALAMOS <-c(18.5, 19.1, 20.2, 22.1, 24.7, 28.1, 28, 27.6, 26.8, 24.8, 21.6, 19.1)

GRAFICAR DATOS

HISTOGRAMA DE FRECUENCIAS

hist(ALAMOS)

## Tabla de distribuciones de frecuencia

library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
dist <- fdt(ALAMOS, breaks="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

CONSLUSION:

Yo entendi que el histograma nos ofrece una muy buena idea para representar las diferencias en frecuencias absolutas y relativas entre los intervalos o clases de una variable intervalar o de razón. Es un tipo de gráfica de barras verticales donde el ancho de cada barra corresponde a los límites de cada clase.