Entrega_2

MONITORÍA DE RECURSOS MINERALES

Introducción

A continuación se mostrará de forma detallada los códigos que deben utilizar para realizar su segunda entrega.

Introducción

glimpse(database)

 DT::datatable(database,
               filter = 'top')

Histogramas

Verticales

Producción total por país

Paises<-c("Australia","USA","Canadá","Ucrania","Brasil","India")

Australia <- database[database$País == "Australia", ]
USA <- database[database$País == "USA", ]
Canadá <- database[database$País == "Canadá", ]
Ucrania <- database[database$País == "Ucrania", ]
Brasil <- database[database$País == "Brasil", ]
India <- database[database$País == "India", ]

Australia_P_total<-sum(na.omit(Australia$Producción_de_mena_anual_Mt))
USA_P_total<-sum(na.omit(USA$Producción_de_mena_anual_Mt))
Canadá_P_total<-sum(na.omit(Canadá$Producción_de_mena_anual_Mt))
Ucrania_P_total<-sum(na.omit(Ucrania$Producción_de_mena_anual_Mt))
Brasil_P_total<-sum(na.omit(Brasil$Producción_de_mena_anual_Mt))
India_P_total<-sum(na.omit(India$Producción_de_mena_anual_Mt))

Producción_por_País <- c(Australia_P_total,USA_P_total,Canadá_P_total,Ucrania_P_total,Brasil_P_total,India_P_total)

Producción <- data.frame(Paises,Producción_por_País)

library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.3

ggplot(data=Producción, aes(x=Paises, y=Producción_por_País)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(aes(label=Producción_por_País), vjust=1.6, color="black", position = position_dodge2(0.9), size=5) + ggtitle("Producción anual total por país (Mt)")

Australia_P_P<-mean(na.omit(Australia$Producción_de_mena_anual_Mt))
USA_P_P<-mean(na.omit(USA$Producción_de_mena_anual_Mt))
Canadá_P_P<-mean(na.omit(Canadá$Producción_de_mena_anual_Mt))
Ucrania_P_P<-mean(na.omit(Ucrania$Producción_de_mena_anual_Mt))
Brasil_P_P<-mean(na.omit(Brasil$Producción_de_mena_anual_Mt))
India_P_P<-mean(na.omit(India$Producción_de_mena_anual_Mt))

Producción$Promedio <- c(Australia_P_P,USA_P_P,Canadá_P_P,Ucrania_P_P,Brasil_P_P,India_P_P)

Horizontales

ggplot(data=Producción, aes(x=Paises, y=Promedio)) + geom_bar(stat="identity") + coord_flip() + geom_text(aes(label=Producción_por_País), vjust=1.6, color="black", position = position_stack(0.9), size=5) + ggtitle("Producción anual promedio por país (Mt)")

Gráfico circular

Producción anual promedio

ggplot(Producción, aes(x = "", y = Producción_por_País, fill=Paises)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) + scale_fill_manual(values = c("red", "yellow","green","blue","grey","orange"))

Producción <- Producción %>% 
  arrange(desc(Paises)) %>%
  mutate(prop = Producción_por_País / sum(Producción$Producción_por_País) *100) %>%
  mutate(ypos = cumsum(prop)- 0.5*prop )

require(scales)

## Warning: package 'scales' was built under R version 4.1.3

ggplot(Producción, aes(x="", y = prop, fill=Paises)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1, color="white") +
  coord_polar("y", start=0) +
  theme_void() + 
  theme(legend.position="none") + scale_fill_manual(values = c("red", "yellow","green","blue","grey","orange"))+
  
  geom_text(aes(y = ypos, label = percent(prop/100)), color = "white", size=6) +
  scale_fill_brewer(palette="Set1") + ggtitle("Gráfico circular producción porcentual total anual por país")

library(qcc)

## Warning: package 'qcc' was built under R version 4.1.3

Producción$Frecuencia <- c(count(USA), count(Ucrania), count(India), count(Canadá), count(Brasil), count(Australia))

Frecuencia <- c(8,1,10,5,5,16)
names(Frecuencia) <- Producción$Paises
pareto.chart(Frecuencia, 
             ylab="Frecuencia acumulada",
             col = heat.colors(length(Frecuencia)),
             cumperc = seq(0, 100, by = 10),
             ylab2 = "Porcentaje acumulado",
             main = "Grafico de Pareto para Depósitos"
)

##            
## Pareto chart analysis for Frecuencia
##              Frequency  Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
##   Australia  16.000000  16.000000  35.555556    35.555556
##   India      10.000000  26.000000  22.222222    57.777778
##   USA         8.000000  34.000000  17.777778    75.555556
##   Canadá      5.000000  39.000000  11.111111    86.666667
##   Brasil      5.000000  44.000000  11.111111    97.777778
##   Ucrania     1.000000  45.000000   2.222222   100.000000

Producción promedio por tipo de depósito

Ley de Corte promedio según tipo de depósito

Concentración promedio según tipo de depósito

Estadística para un depósito tipo

Funciones Promedio <-mean; desviación estándar <- abs(sqrt(var())); mediana <- median; coeficiente de variación <- coef_var

NOTAS IMPORTANTES

LOS COMANDOS UTILIZADOS NO DEBEN SER MOSTRADOS EN SU TRABAJO, POR LO QUE DEBEN AGREGAR LOS SIGUIENTES COMANDOS:

/T mostrar o no el códio pero sí se ejecuta

include=FALSE/T incluir o no el código y los resultados (ambos)

eval=FALSE/T ejecutar o no el código dentro del chunk

results=‘hide’ esconde los resultados de los gráficos dejando solo el gráfico

TALES COMANDOS SE AÑADEN EN ’’’{r ..(aquí)..} EN CADA CHUNK

Otros Comandos para variar el tamaño de de las imagenes son fig.width y fig.heigth