library(pacman)
p_load(rmdformats,readr,readxl,ggplot2,plotly,DT,xfun,gridExtra,leaflet)
pozos <- read_excel("pozos.xlsx")
pH <- (pozos$PH)
TpH <- (pozos$TEMP)
datatable(pozos)
sort(pH)
## [1] 6.1 6.3 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.4 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5
## [19] 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6
## [37] 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.6 6.7 6.7 6.7 6.7 6.7
## [55] 6.7 6.7 6.7 6.7 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8
## [73] 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8
## [91] 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8
## [109] 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.8 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9
## [127] 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9
## [145] 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 6.9 7.0 7.0
## [163] 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0
## [181] 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0
## [199] 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0
## [217] 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0
## [235] 7.0 7.0 7.0 7.0 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1
## [253] 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.1 7.2 7.2
## [271] 7.2 7.2 7.2 7.2 7.2 7.2 7.2 7.2 7.2 7.2 7.3 7.3 7.3 7.3 7.3 7.3 7.4 7.4
## [289] 7.4 7.4 7.4 7.4 7.5
sort(TpH)
## [1] 25.6 25.8 26.2 26.3 26.3 26.4 26.4 26.8 26.8 26.9 27.0 27.0 27.1 27.2 27.2
## [16] 27.3 27.3 27.3 27.3 27.4 27.4 27.4 27.4 27.4 27.5 27.5 27.5 27.5 27.5 27.5
## [31] 27.5 27.5 27.5 27.5 27.5 27.5 27.6 27.7 27.7 27.7 27.7 27.8 27.8 27.8 27.8
## [46] 27.8 27.8 27.8 27.8 27.8 27.8 27.8 27.9 27.9 27.9 27.9 27.9 27.9 27.9 27.9
## [61] 27.9 27.9 27.9 27.9 27.9 27.9 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0
## [76] 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.0 28.1 28.1 28.1 28.2 28.2 28.2
## [91] 28.2 28.2 28.2 28.2 28.2 28.2 28.2 28.2 28.2 28.3 28.3 28.3 28.3 28.3 28.3
## [106] 28.3 28.4 28.4 28.4 28.4 28.4 28.4 28.4 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5
## [121] 28.5 28.5 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6
## [136] 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.6 28.7 28.7 28.7 28.7 28.7 28.7 28.7 28.7 28.7
## [151] 28.7 28.7 28.7 28.7 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8 28.8
## [166] 28.8 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9 28.9
## [181] 28.9 28.9 28.9 28.9 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0 29.0
## [196] 29.0 29.0 29.0 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.1 29.2
## [211] 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.2 29.3 29.3
## [226] 29.3 29.3 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.4 29.5 29.5
## [241] 29.5 29.5 29.5 29.5 29.5 29.5 29.5 29.6 29.6 29.6 29.7 29.7 29.8 29.8 29.8
## [256] 29.8 29.8 29.8 29.9 29.9 29.9 29.9 30.0 30.0 30.0 30.0 30.0 30.0 30.1 30.1
## [271] 30.1 30.1 30.2 30.2 30.2 30.3 30.3 30.3 30.3 30.4 30.5 30.6 30.8 30.9 31.1
## [286] 31.1 31.1 31.2 31.4 31.5 31.7 31.9 32.1
*datos de temperatura
max(pH)
## [1] 7.5
min(pH)
## [1] 6.1
max(TpH)
## [1] 32.1
min(TpH)
## [1] 25.6
*Rango de los datos
rangopH <- (max(pH) - min(pH))
rangopH
## [1] 1.4
Dato de pH 1.4
rangoTpH <- (max(TpH) - min(TpH))
rangoTpH
## [1] 6.5
Dato de Temperatura 6.5
nclass.Sturges(pH)
## [1] 10
nclass.Sturges(TpH)
## [1] 10
Numero de intervalos de pH y temperatura es de 10
anchopH <- (rangopH/nclass.Sturges(pH))
anchopH
## [1] 0.14
anchoTpH <- (rangoTpH/nclass.Sturges(TpH))
anchoTpH
## [1] 0.65
Nuestro ancho de clase de pH es de 0.14 y el de la temperatura es de 0.65
library(fdth)
##
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## sd, var
tablafpH <- fdt(pH, breaks = "Sturges")
tablafpH
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [6.039,6.193) 1 0.00 0.34 1 0.34
## [6.193,6.346) 1 0.00 0.34 2 0.68
## [6.346,6.5) 7 0.02 2.39 9 3.07
## [6.5,6.653) 40 0.14 13.65 49 16.72
## [6.653,6.807) 67 0.23 22.87 116 39.59
## [6.807,6.961) 44 0.15 15.02 160 54.61
## [6.961,7.114) 108 0.37 36.86 268 91.47
## [7.114,7.268) 12 0.04 4.10 280 95.56
## [7.268,7.421) 12 0.04 4.10 292 99.66
## [7.421,7.575) 1 0.00 0.34 293 100.00
*Tabla de frecuencia de pH
tablafTpH <- fdt(TpH, breaks = "Sturges")
tablafTpH
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [25.344,26.052) 2 0.01 0.68 2 0.68
## [26.052,26.759) 5 0.02 1.71 7 2.39
## [26.759,27.467) 17 0.06 5.80 24 8.19
## [27.467,28.175) 63 0.22 21.50 87 29.69
## [28.175,28.883) 79 0.27 26.96 166 56.66
## [28.883,29.59) 81 0.28 27.65 247 84.30
## [29.59,30.298) 28 0.10 9.56 275 93.86
## [30.298,31.006) 9 0.03 3.07 284 96.93
## [31.006,31.713) 7 0.02 2.39 291 99.32
## [31.713,32.421) 2 0.01 0.68 293 100.00
En los datos de arriba nos indica que la mayoria de los datos frecuentes de pH estan en el rango de [6.961,7.114) con un procentaje del 36.86% y en la temperatura la mayoria de los datos frecuentes están en el rango de [28.883,29.59) con un porcentaje de datos del 27.65%
*Histograma de pH
hist(pH)
hist(TpH)
plot(tablafpH, type = "fp")
plot(tablafTpH, type = "fp")
plot(tablafpH, type = "cfh")
plot(tablafTpH, type = "cfh")
Analizando los datos de las tablas nos podemos dar cuenta con solo verlas que los datos de temperatura estan entre el 28 y 29. Los datos de pH están acumulando al rededor de 7, podemos decir que en un pH neutro.
mean(pH)
## [1] 6.890444
Media de pH
mean(TpH)
## [1] 28.69795
Media de Temperatura * mediana
median(pH)
## [1] 6.9
Mediana de pH
median(TpH)
## [1] 28.7
Mediana de Temperatura
mfv(pH)
## [1] 7
Moda de pH
mfv(TpH)
## [1] 28.6
Moda de temperatura
Analisando los datos de pH y temperatura podemos decir que los datos estan muy cercanos entre sí, la distribución es muy asimetrica y sesgada negativamente. Por lo que podemos decir que los datos están muy cerca entre sí y la mayoria de los datos se encuentran en 6.9 en caso de pH y 28 en caso de la temperatura.
var(pH)
## [1] 0.04908645
Varianza de pH
var(TpH)
## [1] 1.035407
Varianza de temperatura
sd(pH)
## [1] 0.2215546
Desviación de pH
sd(TpH)
## [1] 1.017549
Desviación de temperatura
En los dos casos de la temperatura y pH se puede notar que la Varianza y desviación son muy cercanos entre sí, por lo que se puede decir que están acercados a la media.
En valores que tengan sentido, No, ya que para que se interpreten los datos tienes que tener valores mayores a 0 debido a la formula que se utiliza.
boxplot(pH, col = "blue")
boxplot(TpH, col = "blue")
Podemos ver que los datos de las dos variables se encuentran entre el segundo y tercer cuartil, tambien vemos que los datos de pH se encuentran entre un pH Neutro y se desvia un poco a lo acido, en la temperatura los datos están entre 28 y 29, podriamos decir que el agua del sub suelo, la mayoria del tiempo está a esa temperatura y con un pH neutro
ggplot(data = pozos)+
geom_point(mapping = aes(x= TEMP, y= PH), lwd = 2, col= "red")
* Matriz del diagrama
pairs(pozos)
En las variables se puede ver que estan un poco relacionadas entre sí, mi conlclusion es que en temperaturas dde entre 27.5 y 30, el pH se puede relacionar y decir que están relacionadas, ya fuera de ese rango la temperatura y el pH varia mucho, pero en conclusión podemos decir que sí estan relacionadas en cierto punto, y cuando las variables salen de esos puntos, como que se pierde el equilibrio.
El nivel de inflación, que llegó a ser de 131.7% en 1987, para 2011 se situó en 3%, el más bajo en América Latina. La deuda pública del gobierno central representaba 42.4% del PIB en 1990, reduciéndose a 28.8% en 2012. El presupuesto público alcanzó un déficit de 31% del PIB en 1986, y en la actualidad se maneja con niveles moderados de déficit que desde 1990 nunca han llegado al 3% (forbes)
Yo creo que la razón más logica es que la genté no esta acostumbrada a a inovación y solamente está acostumbrada a vivir otro día y no alcanzar por más, tambien está el tema de la corrupción en México y la abaricia del poder.