Parcial estadistica-caso
Carlos Galvis- Alison Gamba- Paula Guzman
2/3/2022
library(readr)
EDIT01 <- read_delim("EDIT_2015_2016(1).csv",delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws =T)## Warning: One or more parsing issues, see `problems()` for details## Rows: 7947 Columns: 638
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ";"
## chr (1): TIPOLO
## dbl (599): NORDEMP, CIIU4, I1R1C1N, I1R1C2N, I1R2C1N, I1R2C2N, I1R3C1N, I1R3...
## lgl (38): I1R3C2M, V1R17C3, V3R4C6, V3R4C9, V3R4C11, V3R7C5, V3R7C6, V3R8C3...
##
## 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.dim(EDIT01)## [1] 7947 638attach(EDIT01)EDIT01 = data.frame( EDIT01[ ,c("I1R4C2N","I2R6C1","I2R15C1","I3R2C1","II1R10C2","IV1R11C2","V1R1C1")])
EDIT01 = EDIT01[complete.cases(EDIT01), ]
colnames(EDIT01) =c("innovaciones.bienes", "Reduccion.costos","Disminucion.impuestos","Ventas.nacionales2016","Total.invertido.2016","Total.ocupado.2016","Departamento.I+D")
attach(EDIT01)
#Eliminar datos faltantes
any(is.na(EDIT01))## [1] FALSEEDIT01 <-EDIT01[complete.cases(EDIT01), ]
any(is.na(EDIT01))## [1] FALSEClasificacio variable - punto a
| variables | Clasificacion 1 | Clasificacion 2 | Clasificacion 3 |
|---|---|---|---|
| Total innovaciones de bienes y servicios | Cuantitativa | Continua | Intervalo |
| Reduccion costos laborales | Cuantitativa | Discreta | Intervalo |
| Disminucion pago impuestos | Cuantitativa | Discreta | Intervalo |
| Ventas nacionales totales 2016 | Cuantitativa | Continua | Razón |
| Total invertido en 2016 TI,TEC,IN | Cuantitativa | Continua | Razón |
| Total personal ocupado 2016 | Cuantitativa | Continua | Razón |
| Departamento interno de I+D | Cuantitativa | Discreta | Intervalo |
#Esta clasificacion muestra que todos las variables estan en un formato cuantativo (numerico) y en su mayoria de tipo continuo. La escala de medicion se clasifica en medicion de intervalo y medicion de razón.
## Punto b - Hacer una tabla de frecuencias relativas (expresadas en porcentajes con una o dos cifras decimales) y un diagrama de barras para V1R1C1. Comentar brevemente los resultados obtenidos
Tabla = table(`Departamento.I+D`)
Tabla.rel = prop.table(Tabla)
tablafinal = prop.table(x = Tabla.rel)*100
round(Tabla,2)## Departamento.I+D
## 1 2
## 272 327| Departamento I+D | F. Absoluta | F. Relativa |
|---|---|---|
| No | 327 | 0.55 |
| Si | 272 | 13.2 |
col = c("yellow","black")
barplot(tablafinal, xlab = "Departamento", ylab = "Frecuencia", main = "Diagrama de barra", col = col)
## Punto c
Tablab1 <- round(table(Disminucion.impuestos, Reduccion.costos) / 599, 3 )
tablarel1 <- round ( prop.table(x = Tablab1),3)
colnames(tablarel1)<-c("Alto","Medio","Nulo")
rownames(tablarel1)<-c("Alto","Medio","Nulo")
(tablarel1*100)## Reduccion.costos
## Disminucion.impuestos Alto Medio Nulo
## Alto 3.3 1.8 1.0
## Medio 4.8 13.2 2.5
## Nulo 8.2 24.7 40.4| Alto | Medio | Nulo | |
|---|---|---|---|
| Alto | 3.3 | 1.8 | 1.0 |
| Medio | 4.8 | 13.2 | 2.5 |
| Nulo | 8.2 | 24.7 | 40.4 |
barplot(Tablab1,names.arg = c("Alta","Media","Nula"),angle = c(10,150), density = 50,
col = c("orange","yellow","pink"), xlab= "Reduccion de los costos laborales",
ylab= "Disminucion pago impuestos" , main = "Comparación", beside = T)
## Punto D
tablaD = table(`Departamento.I+D`, Ventas.nacionales2016)
tabladimensionalfinal2 = prop.table(x = tablaD)*100
round(tablaD,2)## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 0 75812 86890 112854 210397 224555 230000 253161 269296 274311
## 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
## 2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 297000 312900 320900 326739 348700 458000 475904 497110 499050
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 506345 508940 513652 593180 635633 641636 650805 652777 660698
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 683222 707710 718256 764712 769007 796981 842250 855151 858546
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 876529 925119 937487 1022057 1037075 1048563 1057000 1072257
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1098105 1118000 1145966 1148954 1169043 1184527 1184873
## 1 1 0 1 0 1 0 0
## 2 0 1 0 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1189090 1213647 1224172 1250000 1287582 1323824 1382209
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 1 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1406963 1475962 1512060 1520703 1525465 1568874 1594973
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 1 1 1 1 2 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1596842 1618588 1634050 1674372 1679725 1685304 1692356
## 1 0 1 0 0 0 0 0
## 2 1 0 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1732965 1751388 1756058 1779341 1798201 1831567 1857592
## 1 0 1 1 0 1 0 0
## 2 1 0 0 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1993984 2009883 2034480 2094230 2101130 2109248 2120480
## 1 0 0 0 1 0 0 0
## 2 1 1 1 0 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 2152163 2174326 2183841 2213983 2229030 2238877 2253171
## 1 0 0 0 0 1 0 0
## 2 1 1 1 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 2279201 2313139 2318125 2323798 2329094 2403309 2414258
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 3 1 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 2419052 2441042 2451036 2451548 2479911 2524491 2588510
## 1 0 1 0 0 0 0 1
## 2 1 0 1 1 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 2604695 2636966 2652153 2673127 2689040 2773029 2839729
## 1 1 0 0 0 0 1 0
## 2 1 1 1 1 1 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 2878498 2921560 2947843 2981000 3037800 3073820 3104134
## 1 0 1 1 1 0 1 1
## 2 1 0 0 0 1 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 3112844 3129549 3136853 3138511 3189342 3201517 3217914
## 1 1 0 0 0 0 0 1
## 2 0 1 1 1 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 3227704 3229120 3286220 3287152 3296704 3341511 3375336
## 1 0 0 0 1 0 0 0
## 2 1 1 1 0 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 3433421 3459686 3542231 3655544 3667002 3696272 3701131
## 1 0 1 0 0 1 1 1
## 2 2 0 1 1 0 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 3744000 3761622 3783152 3797520 3809325 3815287 3825223
## 1 0 0 1 0 0 1 0
## 2 1 1 0 1 1 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 3852023 3938682 3969616 3997557 4031390 4106848 4137801
## 1 1 0 0 1 0 1 1
## 2 0 1 1 0 1 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 4154907 4166978 4200922 4322689 4376280 4439778 4499597
## 1 0 0 0 0 1 0 0
## 2 1 1 1 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 4512330 4512464 4523383 4574973 4587582 4621245 4623320
## 1 0 1 0 0 0 0 1
## 2 1 0 1 1 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 4624027 4637531 4848407 4863398 4909000 4914711 4952261
## 1 0 1 0 1 0 0 1
## 2 1 0 1 0 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 4974131 5057971 5064442 5082331 5124178 5126066 5155332
## 1 1 1 0 0 1 0 0
## 2 0 0 1 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 5218000 5240980 5320730 5321794 5529312 5536369 5548541
## 1 1 0 0 1 0 0 0
## 2 0 1 1 0 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 5594475 5659037 5739165 5753042 5763969 5789490 5818450
## 1 1 1 0 1 1 0 1
## 2 0 0 1 0 0 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 5919735 5943514 6013988 6093477 6179678 6190981 6201745
## 1 0 0 0 1 0 0 0
## 2 1 1 1 0 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 6298321 6320707 6391366 6438058 6479944 6517963 6674781
## 1 0 0 0 0 1 1 1
## 2 1 1 1 1 0 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 6680132 6755595 6788859 6870732 6908397 6971513 7003786
## 1 0 1 1 0 0 1 0
## 2 1 0 0 2 1 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 7097846 7165517 7250454 7268472 7551510 7570788 7582397
## 1 1 0 0 0 0 0 1
## 2 1 1 1 1 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 7634747 7642879 7862186 7899899 8017823 8030077 8075695
## 1 1 1 0 0 1 0 0
## 2 0 0 1 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 8093302 8184110 8233603 8288533 8308762 8422763 8591799
## 1 0 0 0 0 0 1 1
## 2 1 1 1 1 1 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 8778251 8829710 8959004 8993854 9076328 9140800 9174456
## 1 0 1 0 0 1 1 1
## 2 1 0 1 1 0 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 9278541 9396695 9413266 9429818 9566878 9669822 9818577
## 1 0 1 0 0 2 0 0
## 2 1 0 1 1 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 10039415 10091384 10094858 10291078 10369369 10395539 10706577
## 1 1 0 0 0 1 0 1
## 2 0 1 1 1 0 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 10722853 10743877 10853941 10856966 10927300 11016890 11259065
## 1 1 1 1 1 1 0 0
## 2 0 0 0 0 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 11476746 11569067 11636486 11750581 11799041 11880404 12119339
## 1 0 0 0 0 0 1 0
## 2 1 1 1 1 1 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 12136868 12325418 12359659 12369886 12376115 12469735 12519473
## 1 0 0 0 1 1 1 2
## 2 1 1 1 1 0 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 13319425 13386138 13432765 13519699 13554719 13598036 13613657
## 1 1 1 0 1 1 0 1
## 2 0 1 1 0 0 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 13650120 13707076 13710611 13729878 13817420 13943226 13983659
## 1 1 1 1 1 0 0 1
## 2 1 0 0 0 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 13991677 14070292 14196951 14598136 14765902 15075558 15211948
## 1 1 0 1 1 1 1 0
## 2 0 1 0 0 0 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 15446817 15509288 15745839 15841943 15857722 15882642 16176294
## 1 0 0 1 0 1 0 0
## 2 1 2 0 1 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 16762909 16825186 17159101 17420552 17563149 17676304 18160500
## 1 1 0 1 0 3 1 0
## 2 0 1 0 1 0 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 18188402 18413038 18482555 18575438 18576756 18832573 18835976
## 1 1 0 0 0 1 1 0
## 2 0 1 1 1 0 0 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 18933325 19236971 19337723 19500577 20118980 20231996 20233272
## 1 0 1 1 1 1 1 1
## 2 1 0 0 0 0 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 20349408 20548348 20920567 21015390 21496304 21908018 21987236
## 1 1 1 0 1 1 1 2
## 2 0 0 1 0 0 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 22329424 22353436 22535725 22700879 22764285 23307419 23406521
## 1 1 0 0 1 0 0 1
## 2 0 1 1 0 1 1 1
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 23481478 23487761 23725791 24189728 24298500 24303681 24471457
## 1 1 0 0 0 1 1 0
## 2 0 1 1 1 0 0 2
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 24628467 24709940 24810053 25472596 25646939 26263740 26569807
## 1 1 1 1 1 0 1 1
## 2 0 0 0 0 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 26604673 27084841 27628041 28495277 28606476 28611934 28815631
## 1 1 1 1 1 0 0 1
## 2 0 0 0 0 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 28851340 29107005 29144281 30059032 30193544 30469380 30742966
## 1 1 1 1 1 0 1 1
## 2 0 0 0 1 1 0 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 30757000 31249486 31533690 32091992 32359673 32644994 32974573
## 1 1 0 0 1 0 0 1
## 2 0 1 1 0 1 2 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 34126242 34510553 35793320 37609929 37847588 38304845 38650664
## 1 0 0 1 1 1 2 1
## 2 1 1 0 0 0 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 38839538 39241949 39599552 40187974 40433567 41077141 43021297
## 1 0 3 1 0 0 0 1
## 2 1 1 0 1 1 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 43054397 43409775 43411466 44046833 44537346 44934868 45264946
## 1 1 1 1 0 1 0 1
## 2 1 0 0 1 0 1 0
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 45498306 45674181 45697514 46837006 47227166 47262486 48028384
## 1 0 1 0 1 1 0 0
## 2 1 0 3 0 0 1 1
## Ventas.nacionales2016
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Ventas=table(Ventas.nacionales2016)
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table(Ventas.nacionales2016cat)## Ventas.nacionales2016cat
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## 5 Levels: Ventas muy bajas Ventas bajas Ventas moderadas ... Ventas muy altaspuntod = table( `Departamento.I+D`, Ventas.nacionales2016)
puntod.rel = prop.table(puntod, margin=NULL)
prop.table(x=puntod)## Ventas.nacionales2016
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## Departamento.I+D 650.805 652.777 660.698 683.222 707.71
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1475.962 1512.06 1520.703 1525.465 1568.874
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
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## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 119990.149 124508.512 127194.888 131635.8 132383.864
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## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 133288.19 137249.478 140890.765 141159.032 146454.005
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## 2 0.003338898 0.001669449 0.000000000 0.000000000 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 147647.416 154232.764 155581.99 156962.763 158436.275
## 1 0.000000000 0.001669449 0.008347245 0.000000000 0.001669449
## 2 0.001669449 0.000000000 0.001669449 0.005008347 0.000000000
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 163365.315 164444.806 173087.832 173715.822 187205.745
## 1 0.000000000 0.000000000 0.001669449 0.001669449 0.000000000
## 2 0.001669449 0.001669449 0.000000000 0.000000000 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 189207.458 192511.129 201793.69 219291.562 225541.167
## 1 0.001669449 0.003338898 0.000000000 0.001669449 0.000000000
## 2 0.000000000 0.000000000 0.001669449 0.000000000 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 226031.388 233727.103 234761.418 237679.141 241223.649
## 1 0.001669449 0.000000000 0.001669449 0.001669449 0.001669449
## 2 0.001669449 0.001669449 0.000000000 0.000000000 0.000000000
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 247663.84 247707.318 256856.578 260592.608 269023.937
## 1 0.000000000 0.001669449 0.003338898 0.001669449 0.000000000
## 2 0.001669449 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 269815.755 271346.703 276837.223 301796.102 310901.477
## 1 0.001669449 0.001669449 0.003338898 0.001669449 0.001669449
## 2 0.000000000 0.000000000 0.001669449 0.000000000 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 313915.872 322913.682 360508.066 379026.435 385119.425
## 1 0.000000000 0.003338898 0.000000000 0.001669449 0.001669449
## 2 0.001669449 0.000000000 0.001669449 0.001669449 0.000000000
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 406433.323 411150.105 432349.136 432615.005 433909.694
## 1 0.001669449 0.001669449 0.005008347 0.001669449 0.000000000
## 2 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 436396.191 455248.938 462479.479 493920.681 501469.474
## 1 0.001669449 0.001669449 0.001669449 0.001669449 0.001669449
## 2 0.000000000 0.000000000 0.001669449 0.000000000 0.000000000
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 517087.531 527760.84 528263.363 530173 561504.309
## 1 0.001669449 0.000000000 0.005008347 0.001669449 0.000000000
## 2 0.000000000 0.001669449 0.000000000 0.000000000 0.003338898
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 660908.452 680490.601 734717.457 739409.75 764065.391
## 1 0.001669449 0.003338898 0.001669449 0.000000000 0.001669449
## 2 0.001669449 0.000000000 0.000000000 0.001669449 0.000000000
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 879718.621 925744.78 959079.073 1149477.267 1347250.035
## 1 0.001669449 0.001669449 0.001669449 0.001669449 0.000000000
## 2 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.001669449 0.001669449
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 1543100.431 1915281.148 2523453.336 3118847.124 3844115.17
## 1 0.000000000 0.001669449 0.001669449 0.000000000 0.001669449
## 2 0.001669449 0.000000000 0.001669449 0.003338898 0.000000000
## Ventas.nacionales2016
## Departamento.I+D 5505898.33
## 1 0.000000000
## 2 0.001669449sum(puntod.rel)## [1] 1## PUNTO E
punto5 = data.frame(Ventas.nacionales2016/1000000, `Departamento.I+D`)
attach(punto5)
boxplot(x = EDIT01$Ventas.nacionales2016 , horizontal = TRUE, boxwex = 0.5, cex = 0.8, border = "Green", col = "blue", main = "Diagrama de caja")
F1 = data.frame(Ventas.nacionales2016, `Departamento.I+D`)
Si.Dep.ID.VENTAS = F1[`Departamento.I+D`==1, ]
No.Dep.ID.VENTAS = F1[`Departamento.I+D`==2, ]
colnames(Si.Dep.ID.VENTAS)<-c("Ventas1","DepIDS")
attach(Si.Dep.ID.VENTAS)
colnames(No.Dep.ID.VENTAS)<-c("Ventas2","DepIDS2")
attach(No.Dep.ID.VENTAS)
# datos atipicos
ventas.SI = IQR(Ventas1)
Q1.SI = quantile(Ventas1, 0.25)
Q3.SI = quantile(Ventas1, 0.50)
library(DescTools)
ventas <- EDIT01$I3R2C1
Gini(x = ventas)## [1] NaNlibrary(e1071)
asimetria = skewness(EDIT01$V1R1C1, na.rm = TRUE, type = 3)## Warning in mean.default(x): argument is not numeric or logical: returning NAlibrary(DescTools)
ventas <- EDIT01$Ventas.nacionales2016
Gini(x = ventas)## [1] 0.8376782# DATOS ATÍPICOS
RI_con = IQR(Ventas1)
Q1_con = quantile(Ventas1, 0.25)
Q3_con = quantile(Ventas1, 0.75)
Atip_Izq_con = sum(as.numeric(Ventas1 < (Q1_con - 1.5*RI_con)))/length(Ventas1)
Atip_Der_con = sum(as.numeric(Ventas1 < (Q3_con + 1.5*RI_con)))/length(Ventas1)
Atipicos_con = Atip_Izq_con+Atip_Der_con
print(Atipicos_con)## [1] 0.8676471RI_con = IQR(Ventas2)
Q1_con = quantile(Ventas2, 0.25)
Q3_con = quantile(Ventas2, 0.75)
Atip_Izq_con = sum(as.numeric(Ventas2 < (Q1_con - 1.5*RI_con)))/length(Ventas2)
Atip_Der_con = sum(as.numeric(Ventas2 < (Q3_con + 1.5*RI_con)))/length(Ventas2)
Atipicos_con = Atip_Izq_con+Atip_Der_con
print(Atipicos_con)## [1] 0.8409786# Datos extremos
Ext_Izq_con = sum(as.numeric(Ventas1 < (Q1_con-3*RI_con)))/length(Ventas1)
Ext_Der_con = sum(as.numeric(Ventas1 < (Q3_con+3*RI_con)))/length(Ventas1)
Ext_con = Ext_Der_con+Ext_Izq_con
print(Ext_con)## [1] 0.7316176Ext_Izq_con = sum(as.numeric(Ventas2 < (Q1_con-3*RI_con)))/length(Ventas2)
Ext_Der_con = sum(as.numeric(Ventas2 < (Q3_con+3*RI_con)))/length(Ventas2)
Ext_con = Ext_Der_con+Ext_Izq_con
print(Ext_con)## [1] 0.8685015# Promedio
mean(Ventas1)## [1] 136673.4mean(Ventas2)## [1] 95573.46# Mediana
median(Ventas1)## [1] 26844.76median(Ventas2)## [1] 6391.366# Coefciente de variacion
sd(Ventas1) / mean(Ventas1)* 100## [1] 251.3427sd(Ventas2) / mean(Ventas2)* 100## [1] 457.5052# Coeficiente de asimetria
Skew(Ventas1)## [1] 6.71065Skew(Ventas2)## [1] 8.590415# Kurtosis
Kurt(Ventas1)## [1] 58.88463Kurt(Ventas2)## [1] 86.28284# Coeficiente de Gini
library(DescTools)
ventas <- EDIT01$Ventas1
Gini(x = Ventas1)## [1] 0.7616145ventas = EDIT01$Ventas2
Gini(x = Ventas2)## [1] 0.8948584| Medida | Sí I+D | No I+D |
|---|---|---|
| Datos Atípicos | 0.8676471 | 0.8409786 |
| Datos Extremos | 0.7316176 | 0.8685015 |
| Promedio | 0.1366734 | 0.09557346 |
| Mediana | 0.02684476 | 0.006391366 |
| Coef. Variacion | 251.4727 | 457.5052 |
| Coef, Asimetría de Fisher | 6.71065 | 8.590415 |
| Kurtosis | 58.88463 | 86.28284 |
| Coef. Gini | 0.7616145 | 0.8948584 |
Punto f
Intento codigo punto F:
monto.expM = EDIT01[Departamento.I+D == Departamento.I+D, c(“Departamento.I+D”)] montoMillones = data.frame(round(monto.expM/1000, 2)) colnames(montoMILLONES)=c(“MILLONES”) attach(montoMillones) Datos1=data.frame(c(innovaciones.bienes, Reduccion.costos,Disminucion.impuestos,Ventas.nacionales2016,Total.invertido.2016,Total.ocupado.2016,Departamento.I+D)) Matrizcor = c(round(cor(Datos1),3))*100 colnames(Matrizcor) <-c(“inno.bi”, “redu.costos”, “disminu.impuestos”, “ventas.na2016”,“total.inv.2016”,“toarl.ocupa.2016”,“depart.I+D”) rownames(Matrizcor) <-c(“inno.bi”, “redu.costos”, “disminu.impuestos”, “ventas.na2016”,“total.inv.2016”,“toarl.ocupa.2016”,“depart.I+D”) print(Matrizcor)