U1A8

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

Acerca de este documento

Sonora tiene un enorme potencial pesquero y acuícola: más de 1,200 km de litoral y decenas de miles de hectáreas de lagunas costeras y embalses de agua dulce. Tiene un padrón de 20,544 pescadores ribereños y 2,760 de altura. Pero la costa sonorense es heterogénea en cuanto a las condiciones de sus comunidades pesqueras artesanales: más precarias de norte a sur. Esto representa un reto para el ordenamiento pesquero y acuícola en condiciones de equidad.La pesca del camarón se vio en problemas, pero apartir del 2014 este ha ido en aumento. En este trabajo demostraremos a tráves de gráficas ls demostración de este problema

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

Importación de librerias

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(sjPlot)
library(pacman)
p_load("base64enc","htmltools","mime","xfun","prettydoc","readr","knitr","DT","dplyr","ggplot2","plotly","gganimate","gifski","scales")

Importar datos

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()

Como se observa los puntos en la gráfica están muy dispersos y no siguen un patrón y no son constantes, lo que nos dice que la producción de camarón a través de los años no ha sido constante, si no que varía mucho a través de estos.

Gráfico de dispersión de los millones de pesos producidos

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

Como se observa en la gráfica los puntos están muy dispersos, y los millones de pesos varían mucho a través de los años.

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")

Está gráfica de frecuencias nos muestra en el lado vertical la frecuencia en que estos datos son repetidos y como se observa son muy diferentes en las toneladas ya que en el lado horizontal nos muestra que las tolenadas siempre han ido variando.

Análisis de cuantiles

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

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

Como se puede observar en la primer gráfica de demostración de toneladas nos muestra que en general se sigue un patrón constante conforme a la línea recta sin embargo las cantidades son varidas. En la gráfica de millones de pesos los valores están muy separados de la línea recta lo que nos dice que lo valores no tienen correlación fuerte.

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") 

La gráfica nos muestra en forma de líneas como la relación de producción en toneladas de camarón y el valor que se le atribuyr en millones de pesos es muy variante, ya que este sube y baja y no se mantiene constante

CONCLUSIÓN

• No se tiene una correlación fuerte entre la producción de camarón en Sonora y el valor en millones de pesos en los años 2007-2017, ya que como demuestran las gráfica varían mucho. En este documento nos dimos cuenta de como Sonora tuvo un declive en cuanto a la producción de camarón por varios años debido a problemas de condición en la pesca, pero también observamos como este fue mejorando.