U1A6

Análisis de la producción de miel en Sonora

Para este análisis de datos sobre la cantidad de miel que se produce por año en el estado de Sonora, según datos oficiales de la FAO STAT, obtenidos del atlas de abejas: https://atlasnacionaldelasabejasmx.github.io/atlas/cap5.htm

Con esta información obtendremos datos importantes como las medidas de tendencia central(media, mediana y moda)

Importar datos

setwd("~/E1LMV11")
library(readr)
sonora <-read.csv("sonora.csv")

Conociendo los datos

head(sonora) #Para conocer los primeros registros

##   YEAR PROMIEL
## 1 2003     542
## 2 2004     452
## 3 2005     743
## 4 2006     378
## 5 2007     369
## 6 2008     387

Medidas de tendencia central:

Media

mean(sonora$PROMIEL) #Media (promedio) de la producción de toneladas de miel producidas al año en Sonora

## [1] 467.1891

Mediana

median(sonora$PROMIEL) #Mediana es el número medio en el conjunto (después que los números han sido ordenados del menor al mayor)

## [1] 452

Ordenamos los datos de menos a mayor.

sort(sonora$PROMIEL)

##  [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

Moda

La moda es el valor con mayor frecuencia en una de las distribuciones de datos; en R no hay una manera directa de calcularla.

library(modeest)
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

# Most Frequent Value = Valor más frecuente

Rango o amplitud

máximo <- max (sonora$PROMIEL) #Valor más grande
máximo

## [1] 743

mínimo <- min(sonora$PROMIEL) #Valor más chico
mínimo

## [1] 250

rango <- (máximo-mínimo) # Amplitud
rango

## [1] 493

Cuartiles y resumen de tendencia central

summary(sonora$PROMIEL)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   250.0   378.0   452.0   467.2   540.0   743.0

Gráfico de caja y bigote

Los diagramas de caja y bigotes son una forma conveniente de mostrar visualmente conjuntos de datos numéricos a través de cuartiles.

boxplot(sonora$PROMIEL)

Rango intercuartil

# IQR (Inter Quartil Range) Q3-Q1
RIC = IQR(sonora$PROMIEL)
RIC

## [1] 162

# Límite suoerior (Maximum)
Q3 <-540.0
límitesuperior <- (Q3+1.5*RIC)
límitesuperior

## [1] 783

#Límite  Inferior (Mínimo)
Q1 <- 378.0
límiteinferior <- (Q1-1.5*RIC)
límiteinferior

## [1] 135