setwd("~/Trabajos Estadistica")
library(readr)
sonora <- read_csv("sonora.cSV")
## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   YEAR = col_double(),
##   PROMIEL = col_double()
## )

Conociendo los datos

Para esta actividad se nos pido que hicieramos un estudio de la miel de la abejas aqui en sonora con datos reales para sacar algunos datos claves en este caso la media ,la mediana y la moda

En este partado insertamos lo que es la tabla de los años y la miel que se logro producir

head(sonora)
## # A tibble: 6 x 2
##    YEAR PROMIEL
##   <dbl>   <dbl>
## 1  2003     542
## 2  2004     452
## 3  2005     743
## 4  2006     378
## 5  2007     369
## 6  2008     387
library(modeest)
mlv(sonora$YEAR, method = "mfv")
##  [1] 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
## [16] 2018 2019
mlv(sonora$PROMIEL, method = "mfv")
##  [1] 250.000 340.000 369.000 377.000 378.000 387.000 410.000 432.000 452.000
## [10] 516.000 526.000 528.214 540.000 542.000 569.000 583.000 743.000

En este apartado logramos sacar la cantidad maxima y la minma de la miel

maximo <- max(sonora$PROMIEL)
maximo
## [1] 743
minimo <- min(sonora$PROMIEL)
minimo
## [1] 250
rango <- (maximo-minimo)
rango
## [1] 493

Y por ultimo sacamos las partes de la media , la mediana, y la moda exlipacando que es como si partieramos las cantidades en varias partes

summary(sonora$PROMIEL)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   250.0   378.0   452.0   467.2   540.0   743.0

Grafico de caja y bigote

boxplot(sonora$PROMIEL)

### Rango intercuartil

RIC = IQR(sonora$PROMIEL)
RIC
## [1] 162
#lIMITE SUPERIROR(Maximun)
Q3 <- 250.0
Limitesuperior <- (Q3+1.5*RIC)
Limitesuperior
## [1] 493
# Limite inferior (Minimo)
Q1 <- 378.0
Limiteinferior <- (Q1+1.5*RIC)

Limiteinferior
## [1] 621