#ASIGNACION DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA Para este ejercicio utilizaremos datos de el numero de dias con lluvia de la SMN-CONAGUA del periodo 1951-2010 de la estacion DGE de Ciudad Obregon, estos datos pueden ser encontrados en este enlace: https://smn.conagua.gob.mx/tools/RESOURCES/Normales5110/NORMAL26018.TXT

RAINCDOB <- c(2.4,     2,     0.8,     0.5,     0.2,     0.9,     9,     9.4,    5.5,     2.2,     1.6,     2.6  )

MANEJO DE DATOS

Ordenando los datos de mayor a menor

sort(RAINCDOB, decreasing = TRUE)
##  [1] 9.4 9.0 5.5 2.6 2.4 2.2 2.0 1.6 0.9 0.8 0.5 0.2

##Ordenando los datos de menor a mayor

sort(RAINCDOB, decreasing = FALSE)
##  [1] 0.2 0.5 0.8 0.9 1.6 2.0 2.2 2.4 2.6 5.5 9.0 9.4

##Tabla de distribucion de frecuencia

library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
tabla <- fdt(RAINCDOB)
tabla
##   Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##  [0.198,2.057) 6 0.50 50.00  6  50.00
##  [2.057,3.916) 3 0.25 25.00  9  75.00
##  [3.916,5.776) 1 0.08  8.33 10  83.33
##  [5.776,7.635) 0 0.00  0.00 10  83.33
##  [7.635,9.494) 2 0.17 16.67 12 100.00

En la tabla de distribucion de frecuencia podemos observar los datos mejor organizados, distribuidos segun su frecuencia observando que el limite de 0.198 a 2.057 es el que mas se repite.

Histograma y poligonos de distribuciones de frecuencia

library(fdth)
#plot(NORMALCLIMCDOB,type='fh')    # Absolute frequency histogram
hist(RAINCDOB)

En este histograma podemos observar que la frecuencia que mas se repite es en el intervalo de 0 a 2.

Histograma y poligono de frecuencia absoluta segun sturge

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

En este histograma podemos observar el numero de veces que los valores se repiten

*poligon

plot(tabla, type= 'fp') #Absolute poligon histogram

En el poligono de sturge podemos ver que los datos no estan normalizados, ya que los datos no forman una campana de gauss y por lo tanto los valores no son simetricos.

Histograma y poligono de frecuencia relativa segun sturge

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

En este histograma se obtiene al dividir la frecuencia absoluta de cada valor entre el numero total de datos

*poligon

plot(tabla, type= 'rfp') #Relative poligon histogram

En el poligono de sturge podemos ver que los datos no estan normalizados, ya que los datos no forman una campana de gauss y por lo tanto los valores no son simetricos.

Histograma y poligono de frecuencia acumulada segun sturge

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

Este histograma se obtiene sumando las frecuencias absolutas de todos los valores. *poligon

plot(tabla, type= 'cfp') #comulative poligon histogram

En el poligono de sturge podemos ver que ahora los datos forman un grafico ascendente devido a que el valor de cada frecuencia es mayor al anterior.

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Media

mean(RAINCDOB)
## [1] 3.091667

Mediana

median(RAINCDOB)
## [1] 2.1

###Moda

library(modeest)
## 
## Attaching package: 'modeest'
## The following object is masked from 'package:fdth':
## 
##     mfv
mlv(RAINCDOB, method= "mfv")
##  [1] 0.2 0.5 0.8 0.9 1.6 2.0 2.2 2.4 2.6 5.5 9.0 9.4

No existe esta medida de tendencia ya que ningun dato se repite

Cuartiles

summary(RAINCDOB)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.200   0.875   2.100   3.092   3.325   9.400

Grafico de caja y bigote

boxplot(RAINCDOB)

Aqui podemos observar que la media tiene un valor de 3 separando la mitad superior y la mitad inferior. El cuartil 1 y 3 delimitan los limites inferior y superior. el valor de Q1 es 0.875 y el valor de Q3 es 3.325 . Esto quiere decir que el 50% central de la variable oscila entre las puntuaciones 0.875 y 3.325.