setwd("~/ESTADISTICA") #Directorio de trabajo
library(readr)
sonora_csv <- read_csv("sonora.csv")
##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## YEAR = col_double(),
## PROMIEL = col_double()
## )
head(sonora_csv)
## # 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
según datos oficiales de la FAO STAT, obtenidos del atlas de abejas:
https://atlasnacionaldelasabejasmx.github.io/atlas/cap5.html
Las medidas de tendencia central son medidas estadisticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cua se encuentra ubicado el conjunto de los datos.
productividad <-(sonora_csv$PROMIEL) #dentro de esta variable estan guardados los datos de la productividad de miel en toneladas
media <- mean(sonora_csv$PROMIEL)
media
## [1] 467.1891
#Media de la productividad de miel en sonora para los años 2003-2017
mediana <- median(productividad)
mediana
## [1] 452
ordenar datos de menor a mayor
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
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(productividad)
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following object is masked from 'package:modeest':
##
## mfv
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
dist <- fdt(sonora_csv$PROMIEL, breaks ="Sturges")
dist
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [247.5,331.322) 1 0.06 5.88 1 5.88
## [331.322,415.143) 6 0.35 35.29 7 41.18
## [415.143,498.965) 2 0.12 11.76 9 52.94
## [498.965,582.787) 6 0.35 35.29 15 88.24
## [582.787,666.608) 1 0.06 5.88 16 94.12
## [666.608,750.43) 1 0.06 5.88 17 100.00
#absolutos
plot(dist, type="fh")
plot(dist, type="fp")
#acumulados
plot(dist, type="cfh")
plot(dist, type="cfh")
#relativos
plot(dist, type="rfh")
plot(dist, type="rfh")