U1A8

EQUIPO 6: Angélica Payán Serna, Karen Gutierrez Velásquez y Andrea Higuera Chavez

21/02/2021

TERCER CASO DE ESTUDIO: ANÁLISIS DE PESCA DE CAMARÓN EN SONORA (2007-2017)

La pesca es una de las actividades que mejor contribuye al desarrollo y crecimiento socioeconómico. Es además una práctica que aporta salud a la sociedad, gracias a los productos de alto valor proteínico que nos proporcionan aquellos que la ejercen de manera tradicional o moderna en ríos, presas, mares, lagos y lagunas.

Acerca de este documento

  • El objetivo es analizar las toneladas de camarón que fueron pescadas en el periodo de 2007 a 2017, así como tambien el valor en millones de pesos que esto produjo para sonora.

  • Los datos fueron obtenidos de https://acuasesor.conapesca.gob.mx/anuario.php

¿Qué tan importante es la pesca en Sonora?

  • Sonora tiene registrados una población de pescadores de 17,511 y mas de 22000 personas dedicadas a la actividad pesquera soportada con una gran insfraestructura.

  • Sonora cuenta con 7234 embarcaciones pesqueras inscritas en el registro nacional de pesca para pesca ribereña y 560 para pesca de altura.

  • Un recurso de importancia para Sonora es el camarón, que representa el 40% con una producción promedio de 63,660 toneladas.

Descarga de este código

xfun::embed_file("U1A8.Rmd")

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Importación de datos

setwd("~/Estadistica")
library(readxl)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v ggplot2 3.3.3     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.0.5     v dplyr   1.0.4
## v tidyr   1.1.2     v stringr 1.4.0
## v readr   1.4.0     v forcats 0.5.1
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(prettydoc)
library(readr)
library(DT)
library(pacman)
p_load("base64enc","htmltools","mime","xfun","prettydoc","readr","knitr","DT","dplyr","ggplot2","plotly","gganimate","gifski","scales")
camarones <- read.csv("~/Estadistica/pescasonora.csv")
View(camarones)

Tabla de datos

datatable(camarones)

Gráfico de dispersión de las toneladas de camarón

ggplot(data = camarones, aes(x = AÑO, y = TON)) + 
  geom_point()

Gráfico de dispersión de los millones de pesos producidos

ggplot(data = camarones, aes(x = AÑO, y = MDP)) + 
  geom_point()

Histograma de frecuencias

toneladas <- as.numeric(camarones$TON)
valor_MDP <- as.numeric(camarones$MDP)
par(mfrow = c(1, 2))
hist(toneladas, breaks = 10, main = "", xlab = "TONELADAS", border = "green")
hist(valor_MDP, breaks = 10, main = "", xlab = "MILLONES DE PESOS",
     border = "red")

Análisis de cuantiles

qqnorm(toneladas, main = "TONELADAS", col = "darkred")
qqline(toneladas)

qqnorm(valor_MDP, main = "MILLONES DE PESOS ", col = "red")
qqline(valor_MDP)

Relación de las toneladas vs el valor al pasar los años

ggplot(camarones, aes(x = valor_MDP, y = toneladas, colour = AÑO)) + geom_line() +
  labs(colour = "AÑO", y = "TONELADAS")

Conclusiones

  • En base al análisis gráfico realizado, podemos observar que los datos tanto de toneladas como de millones de pesos, no tienen un crecimiento lineal por año, esto se debe a que hay años con mejores condiciones que otros para la pesca.

  • El año 2009 fue el que obtuvo mayor toneladas de camarón, pero no fue el que obtuvo el valor más alto en dinero.

  • El precio del camarón es fijado por la ley de la oferta y la demanda. Hay varias formas de ver la oferta del camarón, dependiendo del origen de la especie, la región de producción, el tipo de producto, preparación y presentación.

Bibliografía