setwd("~/ESTADISTICA") #Directorio de trabajo
library(readr)
sonora <- read_csv("sonora.csv")
##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## YEAR = col_double(),
## PROMIEL = col_double()
## )
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
Segun datos oficiales de la FAOT STAT, obtenidos del atlas de abejas:
https://atlasnacionaldelasabejasmx.github.io/atlas/cap5.html
productividad <- (sonora$PROMIEL) #dentro de esta variable entan guardados los datos de la productividad
media <- mean(productividad)
media
## [1] 467.1891
#Media de la prouctividad de miel en sonora para los años 2003-2017
mediana <- median(productividad)
mediana
## [1] 452
OOrdenar datos de menor a mayor usando el comando sort
sort(productividad)
## [1] 250.000 340.000 369.000 377.000 378.000 387.000 410.000 432.000 452.000
## [10] 516.000 526.000 528.214 540.000 542.000 569.000 583.000 743.000
La moda de una distribucion se define como el valor
library(modeest)
mlv(productividad, method = "mfv")
## [1] 250.000 340.000 369.000 377.000 378.000 387.000 410.000 432.000 452.000
## [10] 516.000 526.000 528.214 540.000 542.000 569.000 583.000 743.000
#most frequent value = valor mas frecuente
maximo <- max(productividad)
minimo <- min(productividad)
rango <- (maximo-minimo)
rango
## [1] 493
summary(productividad)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 250.0 378.0 452.0 467.2 540.0 743.0
RIC <- IQR(productividad)
RIC
## [1] 162
# Limite superios
Q3 <- 540.0
limitesuperior <- (Q3+1.5*RIC)
limitesuperior
## [1] 783
#limite inferior
Q1 <- 378.0
limiteinferior <- (Q1-1.5*RIC)
limiteinferior
## [1] 135
boxplot(sonora$PROMIEL)