PRIMER EJERCICIO DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA: TABLAS, HISTOGRAMAS Y POLIGONOS DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA

Importar datos

  • Este ejercicio usa datos de las normales climatologicas del periodo de 1951 a 2010 de Villa Juaréz, Benito Juaréz, Sonora, estacion VILLA JUARÉZ.

Estos datos pueden ser encontrados en el siguiente enlace: https://smn.conagua.gob.mx/es/informacion-climatologica-por-estado?estado=son

ob <- c(  16.5,     17.3,     19.0,     21.7,     24.7,     29.1,     31.0,     30.8,     29.9,     26.4,     21.1,     17.0,     23.7)

Ordenar datos

De menor a mayor

Aqui podemos ver las temperaturas “normales” de Villa Juaréz Sonora de menor a mayor número.

sort(ob, decreasing = FALSE)
##  [1] 16.5 17.0 17.3 19.0 21.1 21.7 23.7 24.7 26.4 29.1 29.9 30.8 31.0

De mayor a menor

Aquí podemos encontrar las temperaturas normales del pueblo Villa Juaréz de mayor a menor.

sort(ob, decreasing = TRUE)
##  [1] 31.0 30.8 29.9 29.1 26.4 24.7 23.7 21.7 21.1 19.0 17.3 17.0 16.5

Histogramas, poligonos y tablas de distribuciones de frecuencia

TABLA de distribucion de frecuencia segun Sturges

En este caso encontramos una tabla de distribución de todas las temperaturas que se han registrado del pueblo Villa Juaréz, dando asílas frecuencias absolutas, con sus clasificaciones.

library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
tabla <- fdt(ob)
tabla
##    Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##  [16.335,19.33) 4 0.31 30.77  4  30.77
##  [19.33,22.325) 2 0.15 15.38  6  46.15
##  [22.325,25.32) 2 0.15 15.38  8  61.54
##  [25.32,28.315) 1 0.08  7.69  9  69.23
##  [28.315,31.31) 4 0.31 30.77 13 100.00

Histogramas y poligonos

Absolutos

  • histograma de frecuencia absoluta. Aquí vemos un histograma de las temperaturas registradas antes mencionadas del pueblo en las cuales podemos observar que no tiene una buena distribucion las temperaturas.
plot(tabla, type="fh")

  • poligonos de frecuencia absoluta Aquí observamos una irregularidad de la temperatura pues la gráfica no está como debería estarlo, esto quiere decir que las temperaturas en el pueblo tienen cambios muy bruscos durante sus días.
plot(tabla, type="fp")

Relativos

*Histograma En estos dos histogramas podemos observar los cambios bruscos de temperaturas.

plot(tabla, type="rfh")

plot(tabla, type="rfp")

Acumulados

En estas tablas de acumulados observamos como la temperatura con el paso del tiempo ha ido aumentando de temperatura. Desde la más baja a la más alta.

plot(tabla, type="cfh")

plot(tabla, type="cfp")

Medidas de tendencia central

Media

Aquí podemos ver la media de temperatura que se ha tenido en el pueblo.

mean(ob)
## [1] 23.70769

Mediana

En este caso se observa la mediana de temperatura que se ha registrado en el pueblo.

median(ob)
## [1] 23.7

Moda

Cómo podemos observar aquí, se han impreso todas las temperaturas que ingresamos y esto pasa por que no existe “moda” en las temperaturas del pueblo, es decir ningún valor se repite tantas veces como para ser la moda.

library(modeest)
## 
## Attaching package: 'modeest'
## The following object is masked from 'package:fdth':
## 
##     mfv
mlv(ob, method = "mfv")
##  [1] 16.5 17.0 17.3 19.0 21.1 21.7 23.7 24.7 26.4 29.1 29.9 30.8 31.0

Cuantiles

Aquí tenemos acomodadas las temperaturas de la minima, 1era, mediana, etc.

summary(ob)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   16.50   19.00   23.70   23.71   29.10   31.00

Grafico de caja y bigotes

Aquí podemos observar la temperatura máxima y la mínima que se ha registrado en este pueblo y con el cuerpo podemos observar hasta donde es el máximo que ha llegado y hasta donde es el mínimo.

boxplot(ob)