SEGURIDAD EN LATINOAMERICA

Para este primer ejercicio utilizaremos el indice de ciudades seguras de la Unidad de Inteligencia de The Economist en su edicion de 2021. Dicha información se puede encontar en el siguiente enlace:

https://es.statista.com/grafico/25631/la-seguridad-urbana-en-america-latina/

SEGURIDADLATAM <- c(63.5,     64.9,     61.8,     61.7,     40.5,     60.3,     60.8,     58.8)

Manejo de datos

Ordenando datos de mayor a menor

Para ordenar los numeros de mayor a menor se utiliza la funcion sort a la cual se le indica la lista de datos y la orden decreasing en verdadero para indicarle que si los ordene de manera decreciente.

sort(SEGURIDADLATAM, decreasing = TRUE)
## [1] 64.9 63.5 61.8 61.7 60.8 60.3 58.8 40.5

Ordenando datos de menor a mayor

Para ordenarlos de menor a mayor hacemos lo mismo que en el anterior, solo que esta vez a la orden decreasing la ponemos en falso para indicarle que no queremos que los ordene de forma decreciente si no ascendiente.

sort(SEGURIDADLATAM, decreasing = FALSE)
## [1] 40.5 58.8 60.3 60.8 61.7 61.8 63.5 64.9

Tablas de distribuciones de frecuencia

Para esto utilizamos una librería llamada FDTH que significa: Frequency Distribution Tables, Histograms and Polygons. Esta librería nos permite crear tablas de distribución de frecuencia, histogramas y polígonos asociados a partir de objetos vectoriales, data.frame y matriz para variables numéricas y categóricas.

library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
tabla <- fdt(SEGURIDADLATAM)
tabla
##     Class limits f   rf rf(%) cf cf(%)
##  [40.095,46.459) 1 0.12  12.5  1  12.5
##  [46.459,52.822) 0 0.00   0.0  1  12.5
##  [52.822,59.186) 1 0.12  12.5  2  25.0
##  [59.186,65.549) 6 0.75  75.0  8 100.0

Histograma y poligonos de distribuciones de frecuencia

Histograma y poligono de frecuencia absoluta segun sturge

Para esto utilizamos la funcion plot que nos permite crear gráficos y ependiendo del tipo de dato que le demos como argumento, generará diferentes tipos de gráfica.

  • Histograma En este caso le daremos el argumento “fh” para crear un histograma de frecuencia.
plot(tabla,type='fh')    # Absolute frequency histogram

  • Poligono Aqui le damos el argumento “fp” para crear un pligono de frecuencia.
plot(tabla,type='fp')    # Absolute frequency polygon

Histograma y poligono de frecuencia relativa segun Sturges

Aqui le damos el argumento “rfh” para crear el poligono de frecuencia relativa.

plot(tabla,type='rfh')    # Relative frequency histogram

Y aquí el argumento “rfp”

plot(tabla,type='rfp')    # Absolute frequency histogram

Histograma y poligono de frecuencia acumulada segun Sturges

Para crear un histograma de frecuencia relativa le damos el argumento“cfh”

plot(tabla,type='cfh')    # Relative frequency histogram

Y para el poligono de frecuencia relativa el argumento “cfp”

plot(tabla,type='cfp')    # Relative frequency histogram

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Media

Aquí utilizamos la funcion mean para que me regrese el valor de la media

mean(SEGURIDADLATAM)
## [1] 59.0375

Mediana

Para sacar la mediana utilizamos la funcion median

median(SEGURIDADLATAM)
## [1] 61.25

Moda

Y para la moda utilizamos la librería modaest que nos proporciona estimadores de la moda de datos univariados o distribuciones univariadas. Al igual que utilizamos la funcion mlv que nos devuelve el valor más frecuente.

library(modeest)
## 
## Attaching package: 'modeest'
## The following object is masked from 'package:fdth':
## 
##     mfv
mlv(SEGURIDADLATAM, method = "mfv")
## [1] 40.5 58.8 60.3 60.8 61.7 61.8 63.5 64.9

Cuartiles

Para esto utilizamos la funcion summary que muestra un resumen general sobre las variables del data frame: mínimo, máximo, media, mediana, primer y tercer cuartil

summary(SEGURIDADLATAM)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   40.50   59.92   61.25   59.04   62.23   64.90

Grafico de caja y bigote

Para esto utilizamos la funcion boxplot.

boxplot(SEGURIDADLATAM)