setwd("~/R/ESTADISTICA")
library(readr)
co2 <- read_csv("co-emissions-per-capitaMxCa.csv")
## Rows: 120 Columns: 4
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (2): Entity, Code
## dbl (2): Year, Emissions
##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
mx<- subset(co2, Entity == "Mexico")
ca<- subset(co2, Entity == "Canada")
economiamx <- read.csv("economiaMx.csv")
economiaca <- read.csv("economiaCa.csv")
poblacionmx <- read.csv("poblacionMx.csv")
poblacionca <- read.csv("poblacionCa.csv")
A lo largo de este trabajo observaremos el comportamiento del CO2 en los países anteriormente seleccionados. En este caso comparamos los datos encontrados de los países México y Canadá. Todo esto dará respuesta a las incógnitas sobre ¿Qué país genera más CO2? ¿Por qué un país genero más CO2 que el otro? Y las consecuencias de la producción masiva de CO2. Al final estableceremos una conclusión en base a los resultados obtenidos.
El cambio climático se define como cualquier cambio en el clima con el tiempo debido a factores naturales o como resultado de las actividades humanas y se produce sobre todos los parámetros climáticos: temperatura, precipitaciones, nubosidad, etc. Fuente: https://www.miteco.gob.es/es/cambio-climatico/temas/cumbre-cambio-climatico-cop21/el-cambio-climatico/
Es un compuesto de carbono y oxígeno, es incoloro y carece de olor. Está presente de forma natural en la atmósfera y, sí, forma parte esencial de nuestro organismo. Permanece atrapado en el carbón, petróleo o gas natural. Fuente: https://www.newtral.es/que-es-co2-peligros/20190725/
En este trabajo se utiliza los datos de México y de Canadá, los cuales se recopilo la información de la producción de CO2 de ambos países, sus habitantes y la economía de dichos países. Los métodos que se utilizaron en dicho caso fue el de análisis de datos y el de comparación de información.
plot(mx$Emissions ~ mx$Year, col = "green", xlab= "Años", ylab="Emisiones")
plot (ca$Emissions ~ca$Year, col = "red", xlab= "Años", ylab="Emisiones")
plot(poblacionmx$ï..Poblacion ~ poblacionmx$Year, col = "green", xlab= "Años", ylab="Población" )
En el caso de México la población de 2019 fue de 127,6 millones.
plot(poblacionca$ï..Poblacion ~ poblacionca$Year, col = "red", xlab= "Años", ylab="Población" )
En el caso de Canadá fueron 37,59 millones.
plot(economiamx$PIB.per.capita ~ economiamx$ï..Year, type = "b", col = "green", xlab= "Años", ylab="PIB per capita" )
En el periodo comprendido entre los años 2010 y 2018, la economía mexicana creció a un promedio de 2.8%, sin embargo, debido a la caída en los precios del petróleo de 2019 y la crisis económica global ocasionada por el COVID-19 en 2020, la economía se ha visto afectada en los últimos años. Fuente: https://www.proyectosmexico.gob.mx/por-que-invertir-en-mexico/economia-solida/crecimiento-economico/
plot(economiaca$PIB.per.capita ~ economiaca$ï..Year, type = "b", col = "red", xlab= "Años", ylab="PIB per capita" )
En 2018 y 2019, la economía creció 2,4% y 1,9% respectivamente. La baja tasa de crecimiento se debió a los bajos precios del petróleo, a los conflictos comerciales globales y toda la problemática arancelaria con Estados Unidos. Los efectos del COVID-19 se manifestó en la economía y el PIB decreció 5,4% en 2020. Para el 2021 el FMI estima que la economía registrará un aumento de 5%. La tasa de desempleo se había estabilizado y se ubicó cerca del 5,7% en 2019; sin embargo, el COVID ha afectado el mercado laboral y la tasa de desempleo fue de 9,5%, en 2020. Por su parte, la inflación mantiene tasas bajas; se ubicó alrededor de 2,2% en 2019 y en 0,7% en 2020, respectivamente. Fuente: https://www.mincit.gov.co/getattachment/72d0d8f8-bc35-4496-b7a2-383d2cb6992f/Canada.aspx#:~:text=En%202018%20y%202019%2C%20la,5%2C4%25%20en%202020.
summary(mx$Emissions)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.586 2.733 3.800 3.423 4.055 4.449
summary(ca$Emissions)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 10.64 15.93 16.59 16.21 17.35 18.71
library(modeest)
mlv(mx$Emissions, method = "mfv")
## [1] 1.5858 1.5989 1.6693 1.6743 1.7036 1.7348 1.7760 1.9168 1.9385 2.0458
## [11] 2.2129 2.3775 2.4187 2.5579 2.6696 2.7541 3.0008 3.0609 3.4372 3.4447
## [21] 3.5746 3.6176 3.6344 3.6965 3.7120 3.7223 3.7769 3.7830 3.7839 3.7858
## [31] 3.8146 3.8189 3.8218 3.8606 3.8661 3.8964 3.8991 3.9294 3.9524 3.9552
## [41] 3.9976 4.0047 4.0059 4.0430 4.0514 4.0650 4.0888 4.0948 4.1247 4.1848
## [51] 4.1990 4.2316 4.2320 4.2467 4.2783 4.3771 4.3773 4.3948 4.4307 4.4487
mlv(ca$Emissions, method = "mfv")
## [1] 10.6395 10.7980 11.1304 11.1338 12.3198 12.8346 12.9695 13.8568 14.6072
## [10] 14.6680 15.4139 15.5027 15.5188 15.5949 15.8196 15.9620 15.9856 16.0774
## [19] 16.1490 16.2168 16.2212 16.2250 16.2691 16.3025 16.3145 16.3281 16.3727
## [28] 16.3791 16.4087 16.5473 16.6326 16.7106 16.7160 16.7791 16.9702 16.9964
## [37] 17.0091 17.0282 17.0821 17.1286 17.2067 17.2519 17.2533 17.2654 17.3379
## [46] 17.3839 17.4151 17.5477 17.6445 17.7749 17.9216 18.0445 18.1356 18.1357
## [55] 18.2792 18.2949 18.3091 18.4094 18.6477 18.7052
boxplot(mx$Emissions)
boxplot(ca$Emissions)
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following object is masked from 'package:modeest':
##
## mfv
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
tablaMX <- fdt(mx$Emissions)
tablaMX
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [1.57,1.988) 9 0.15 15.00 9 15.00
## [1.988,2.405) 3 0.05 5.00 12 20.00
## [2.405,2.823) 4 0.07 6.67 16 26.67
## [2.823,3.24) 2 0.03 3.33 18 30.00
## [3.24,3.658) 5 0.08 8.33 23 38.33
## [3.658,4.076) 23 0.38 38.33 46 76.67
## [4.076,4.493) 14 0.23 23.33 60 100.00
tablaCA <- fdt(ca$Emissions)
tablaCA
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [10.533,11.727) 4 0.07 6.67 4 6.67
## [11.727,12.921) 2 0.03 3.33 6 10.00
## [12.921,14.116) 2 0.03 3.33 8 13.33
## [14.116,15.31) 2 0.03 3.33 10 16.67
## [15.31,16.504) 19 0.32 31.67 29 48.33
## [16.504,17.698) 20 0.33 33.33 49 81.67
## [17.698,18.892) 11 0.18 18.33 60 100.00
plot(tablaMX, type = "fh")
plot(tablaCA, type = "fh")
plot(tablaMX, type="fp")
plot(tablaCA, type="fp")
plot(tablaMX, type = "rfh")
plot(tablaCA, type = "rfh")
plot(tablaMX, type="rfp")
plot(tablaCA, type="rfp")
plot(tablaMX, type = "cfh")
plot(tablaCA, type = "cfh")
plot(tablaMX, type="cfp")
plot(tablaCA, type="cfp")
Desviación estándar:
sd(mx$Emissions)
## [1] 0.9083598
Varianza:
var(mx$Emissions)
## [1] 0.8251176
Desviacion estandar:
sd(ca$Emissions)
## [1] 1.954886
Varianza:
var(ca$Emissions)
## [1] 3.821579
ks.test(mx$Emissions, "pnorm", mean = mean(mx$Emissions), sd = sd(mx$Emissions))
##
## One-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: mx$Emissions
## D = 0.23516, p-value = 0.002111
## alternative hypothesis: two-sided
ks.test(ca$Emissions, "pnorm", mean = mean(ca$Emissions), sd = sd(ca$Emissions))
##
## One-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: ca$Emissions
## D = 0.19958, p-value = 0.01432
## alternative hypothesis: two-sided
Ambas pruebas de normalidad nos dicen que los datos no son normales.
Viendo el promedio de los 2 países que produce más co2, Canadá tiene un promedio más alto de co2 que México, por lo que se puede decir que Canadá produce más co2.
Canadá produce mas CO2 por la gran cantidad de industrias que tienen en comparacion a las que tiene México.
Como equipo podemos concluir que México genera menos C02 teniendo muchos más población que Canadá, mientras tanto Canadá tiene menos habitantes y aun así genera más dióxido de carbono, posicionando a Canadá dentro de los 10 países más contaminantes. Las razones de que Canadá produzca tanto CO2 es la gran cantidad de consumo de energía, el transporte, la deforestación y las actividades industriales. Esto genero como consecuencia para Canadá un incremento en las temperaturas medias, de las precipitaciones y de los fenómenos meteorológicos extremos, afectado la salud humana y teniendo igual consecuencias en los aspectos agrícolas y la producción de alimentos.
Pude concluir que la generacion de CO2 es muy perjudicial para todos los seres vivos que hay en la tierra, ya que puede cambiar el estilo de vida desde animles hasta plantas,y tambien puede recaer en enfermedades graves para los humanos.