A2U1.R

# 1. #Folder de trabajo 
setwd("~/pye1pm")

#nombre: José Julián León Valladolid
#carrera: Ingenieria en mecatronica
#matricula: 00000228914
#materia: probabilidad y estadistica

# descripcion del sitio de estudio: Ciudad Obregón o también apodada "Obson" es una ciudad mexicana ubicada en el sur del estado de Sonora en la región del valle del Yaqui. Es la segunda ciudad más poblada de la entidad, por detrás de Hermosillo, la capital estatal. Es también cabecera del municipio de Cajeme. Según el Censo de Población y Vivienda realizado en 2020 por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), la ciudad cuenta con un total de 329,404 habitantes.

# Script para realizar histogramas y poligonos de frecuencia 
# de datos climáticos, de la estación de CIUDAD OBREGON (DGE), Sonora.

# para activar la biblioteca "fdth": frecuencias, distribuciones,
# tablas e histogramas 

# 2. #Paquete para realizar: frecuencias, distribuciones, tablas, histogramas
library(fdth)

## 
## Attaching package: 'fdth'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var

library(modeest)

## 
## Attaching package: 'modeest'

## The following object is masked from 'package:fdth':
## 
##     mfv

# Lo que hacemos cuando escribimos library es abrir el libro o libreria que acabamos de comprar

#3. # Datos normales mensuales de la ciudad obregon 
# Estos datos los vamos a guardar en una variable 

dist <- c( 17.4, 18.6, 18.6, 20.3, 23.5, 26.9, 30.6, 31.9, 31.6, 31.0, 27.5, 22.1, 17.9)

# Los datos corresponden en orden secuencial a los 12 meses del año (De enero a febrero)

# 4. Generaciacion de tabla de frecuencias

tabla <- fdt(dist, breaks = "Sturges") 
tabla

##     Class limits f   rf rf(%) cf  cf(%)
##  [17.226,20.225) 4 0.31 30.77  4  30.77
##  [20.225,23.223) 2 0.15 15.38  6  46.15
##  [23.223,26.222) 1 0.08  7.69  7  53.85
##   [26.222,29.22) 2 0.15 15.38  9  69.23
##   [29.22,32.219) 4 0.31 30.77 13 100.00

#Donde
#f= frecuencia absoluta
#rf= frecuencia relativa
#rf(%) frecuencia relativa porcentual
#cf= frecuencia acumulada
#cf(%)=frecuencia acumulada porcentual

# 5. Ordenar los numeros (datos) de menor a mayor
sort(dist)

##  [1] 17.4 17.9 18.6 18.6 20.3 22.1 23.5 26.9 27.5 30.6 31.0 31.6 31.9

#6. Histogramas de frecuencia 

# Histograma de frecuencia absoluta 
plot(tabla, type="fh")

# Histograma de frecuencia acumulada 
plot(tabla, type="cfh")

# Histograma de frecuencia relativa 
plot(tabla, type="rfh")

#7. Poligonos de frecuencia 

# Poligono de frecuencia absoluta 
plot(tabla, type="fp")

# Poligono de frecuencia acumulada 
plot(tabla, type="cfp")

# Poligono de frecuencia relativa 
plot(tabla, type="rfp")

# B) Medidas de tendencia central

#1) Media
mean(dist)

## [1] 24.45385

#2) Mediana
median(dist)

## [1] 23.5

#3) Moda
mlv(dist, method = "mfv") # mfv es most frequent value

## [1] 18.6

#4) Cuantiles
summary(dist)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   17.40   18.60   23.50   24.45   30.60   31.90

#5) Grafic ode cajay bigote

boxplot(dist)

# C) Medidas de dispersion

#1) Varianza
var(dist)

## [1] 32.27936

# Desviacion estandar 
sd(dist)

## [1] 5.681493

# grafico de dispersion lineal
plot(dist)