Evaluación Unidad 1
Métodos Supervisados y No Supervisados
Los modelos de aprendizaje automático se dividen en dos grupos:
Método Supervisado
Método No Supervisado
Estos métodos tienen su principal diferencia en los datos de entrenamiento. En los métodos supervisados se conoce de antemano los resultados; estos son utilizados para guiar el entrenamiento del modelo. Por otro lado, en los métodos no supervisados, generalmente no se conocen los resultados, siendo que estos son descubiertos durante el proceso.
Imagen 1.0 Metodos Supervisados y No Supervisados
Métodos Supervisados
En los métodos supervisados, requerimos además de los datos para realizar la predicción, una característica objetivo para cada una de las predicciones. Este objetivo es el valor que el modelo va a reproducir, este puede ser numérico o categórico.
Una vez que nuestro modelo realice las predicciones, utilizaremos esta misma variable objetivo para realizar el proceso de validación de nuestro modelo, para comprobar si el modelo es válido.
Podemos visualizar estos métodos cómo nos enseñaron a diferenciar entre gatos y perros cuando eramos niños, muy seguramente en la escuela o alguien nos mostró imágenes de que era un gato y que era un perro, hasta que tuvimos en claro las diferencias físicas entre ambos para poder decidir por nosotros si un animal es un perro, un gato o algúno otro, en este caso, quien nos haya ayudado a diferenciar entre perro y gato fue nuestra fase de entrenamiento y posteriormente pudimos clasificar de forma casí unequivoca qué es un perro y qué es un gato.
Dentro de los métodos supervisados podemos realizar dos actividades clasificación y regresión, la primera es útil cuando tenemos una variable discreta, mientras que la segunda al utilizar variables continuas.
Dentro de estos métodos podemos utilizar:
Regresión Lineal.
Regresión Logistica.
Arboles de decisión.
K-Nearest Neighbor.
Métodos No Supervisados
En los métodos no supervisados, a diferencia de los supervisados, no se requiere de datos con la “respuesta correcta” (datos de entrenamiento). En estos métodos no buscamos obtener un valor que conocemos, si no descubrir patrones nuevos o resultados.
Estos métodos funcionan generalmente con clústers, en estos buscan datos similares entre sí, pero diferentes a los demás, una vez identificados los grupos, se les asigna una clasificación a cada uno.
Si utilizamos el mismo ejemplo para visualizar estos métodos, en este caso, nadie nos dice que tenemos que diferenciar entre perros y gatos (categorías/etiquetas) si no que sólo nos dan múchas fotos de diferentes tipos de perros y gatos y nos piden a nosotros que seamos capaces de agruparlos de alguna manera, naturalmente comenzaríamos a agruparlos tal vez por el color del pelaje, el tamaño, la forma en general, su cola, entre otras características; así continuaríamos repitiendo este proceso hasta quedar con grupos de fotos que tienen características en común, muy seguramente el resultado sean dos grupos, uno para los perros y otro para los gatos, pero, nosotros no sabemos cual es cual, solo los diferenciamos en base a características que coincidian entre ellos, lo que nos puede llevar incluso a terminar con 3 o 4 grupos diferentes, tal vez porque había perros que no tenían cola, o eran mas pequeños que parecían un gato pero no lo eran, por lo que estos métodos nos permiten también encontrar otros grupos que tal vez en un inicio no teníamos contemplados.
El uso de estos métodos nos puede llevar al descubrimiento de patrones desconocidos.
Dentro de los métodos no supervisado, estos se dividen en dos grupos de agrupamiento, los jerárquicos y los particionales.
En estos podemos mencionar:
Agrupamiento Jerárquico.
K-Means.
Proceso de Resolución de un problema usando ciencia de Datos
Los datos no arreglan problemas de forma mágica, estos pueden ser herramientas útiles si son tratados de manera correcta, es ahí cuando se convierten en datos útiles que pueden ser aprovechados para tomar decisiones o realizar acciones.
Para convertir simples datos en datos útiles y explotables se requiere del uso de la ciencia de datos, este proceso podemos agruparlo en una serie de pasos que se describen a continuación:
Data Science
Imagen 1.1 Data Science
1.- Definir el Problema
Primero que nada es necesario definir de manera clara el problema a resolver, este debe ser claro, conciso y medible, si no tenemos definido un problema, esto nos dificultará traducir este problema a una solución utilizando ciencia de datos, es importante que existan suficientes datos para que utilicemos en nuestro problema.
2.- Decidir que metodología utilizar
Con nuestro problema identificado, debemos elegir uno (o varios) de los múltiples algoritmos que existen en ciencia de datos para aplicarselos a nuestros datos, esta parte sólo es para generar hipótesis sobre cómo actuar frente a los datos; pues no es hasta la fase de análisis donde nos damos cuenta cual es el mejor aproach (acercamiento), además estos resultados que nos arrojen deben ser lo suficientemente fiables para que podamos tomar decisiones en base a ellos, estos métodos/algoritmos pueden agruparse de la siguiente manera:
Clasificación en dos clases.
Clasificación en múltiples clases.
Detección de anomalías.
Regresiones.
Clusterización.
Reduccion de dimensionalidad
3.- Recolectar y/o trabajar los datos
Ya que tenemos nuestro problema, debemos recolectar los datos necesarios, en caso de no tenerlos de antemano. Es importante que los datos recolectados estén listos para su uso dentro de los análisis, de lo contrario tendremos que limpiar los datos (quitar valores faltantes, identificar duplicidad, corregir valores incorrectos)
4.- Analizar los datos
Retomando el punto anterior, con nuestros datos ya limpios, es tiempo de comenzar a analizar los datos, intentando los diferentes algoritmos que tenemos, validando si los resultados arrojados son buenos, en esta fase comenzamos a probar hasta dar con un modelo adecuado.
5.- Interpretar los resultados
Después de realizar nuestro análisis de los datos, es tiempo de interpretarlos, en esta parte tenemos que enfocarnos en saber si nos ayudan a resolver nuestro problema y lo más importante, debemos ser capaces de comunicarlos con las demás personas (aún que estas no tengan conocimientos técnicos) de esta manera nos aseguramos que todas las personas interesadas sean capaces de aprovechar los resultados derivados de nuestros análisis.
Librerías
Las librerías son una colección de todas aquellas funciones y conjuntos de datos, con el fin de añadir nuevas funcionalidades base en R y añadiendo nuevas funciones, con el fin de trabajar de una manera más eficiente los datos. Las librerías que utilizaremos durante todo el documento se encuentran en este apartado y su función se describe a continuación:
library(pacman)
p_load("xfun","ggplot2", "readr", "plotly", "readxl", "DT","vembedr","tidyverse", "forecast", "tseries", "xfun","cluster")- xfun : Nos permite embeber dentro del documento los archivos que utilizamos en el proyecto para que puedan ser descargados.
- ggplot2 : Librería enfocada a generar gráficas.
- readr : Permite leer archivos .csv para importarlos dentro de nuestro proyecto.
- plotly : Librería enfocada a generar gráficas interactivas.
- readxl : Permite leer archivos .xlsx (Excel) para importarlos dentro de nuestro proyecto.
- DT : Permite mostrar los datos contenidos en un dataset de manera visual dentro de una tabla. -vembedr: Perimite la subida de documentos RMarkdown -tidyverse: Ayuda en todo el proceso de importar transformar visualizar modelar y comunicar toda la información -forecast: Proporciona métodos y herramientas para mostrar y analizar pronósticos de series de tiempo univariantes, incluidos pronósticos exponenciales. -tseries: Permite manipular datos correspondiente a series de tiempo. -xfun: Permite la subida de documentos y descarga de codigo.
Datos
Los datos a utilizar en el presente documento son proporcionados por el sitio web del Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera de México . Se utilizarán los datos del Índice de Volumen Físico del sector agropecuario, los cuales muestran muestra la evolución y el ritmo mensual de la producción agropecuaria, y describe el comportamiento estacional de los cultivos agrícolas y productos pecuarios reflejando las variaciones mensuales y los patrones de la producción.
Por otra parte, será utilizados datos del sitio oficial de Conagua, datos de las precipitaciones mensuales presentadas en los estados de la república mexicano, ambos datos utilizados abarcan desde el año 2020-2021.
Ambos conjuntos tienen una frecuencia de actualización mensual, por lo que estudiaremos a ambos conjuntos en los años 2020 y 2021
A continuación se importan los datos con una serie de parámetros extra para que sea mas fácil su manipulación dentro de R, estos cambios son, establecer como tipo de dato factor al nombre de los estados y cambiar el formato de la fecha a uno de la siguiente forma: “YYYY-MM-DD”.
# Datos Pecuarios 2020
Pecuario_2020_Clean <- read_csv("Pecuario-2020-Clean.csv",
col_types = cols(Entidad = col_factor(levels = c("Nacional",
"Aguascalientes", "Baja California",
"Baja California Sur", "Campeche",
"Coahuila", "Colima", "Chiapas",
"Chihuahua", "Distrito Federal",
"Durango", "Guanajuato", "Guerrero",
"Hidalgo", "Jalisco", "Mexico", "Michoacan",
"Morelos", "Nayarit", "Nuevo Leon",
"Oaxaca", "Puebla", "Queretaro",
"Quintana Roo", "San Luis Potosi",
"Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas",
"Tlaxcala", "Veracruz", "Yucatan",
"Zacatecas"))))
fecha<-as.array(Pecuario_2020_Clean$Fecha);
fecha <-as.Date(fecha,format="%d/%m/%Y")
Pecuario_2020_Clean$Fecha<-fecha
# Datos Lluvia 2020
Lluvia_2020_Clean <- read_csv("Lluvia-2020-Clean.csv",
col_types = cols(Entidad = col_factor(levels = c("Nacional",
"Aguascalientes", "Baja California",
"Baja California Sur", "Campeche",
"Coahuila", "Colima", "Chiapas",
"Chihuahua", "Distrito Federal",
"Durango", "Guanajuato", "Guerrero",
"Hidalgo", "Jalisco", "Mexico", "Michoacan",
"Morelos", "Nayarit", "Nuevo Leon",
"Oaxaca", "Puebla", "Queretaro",
"Quintana Roo", "San Luis Potosi",
"Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas",
"Tlaxcala", "Veracruz", "Yucatan",
"Zacatecas"))))
fecha<-as.array(Lluvia_2020_Clean$Fecha);
fecha <-as.Date(fecha,format="%d/%m/%Y")
Lluvia_2020_Clean$Fecha<-fecha
# Datos Pecuarios 2021
Pecuario_2021_Clean <- read_csv("Pecuario-2021-Clean.csv",
col_types = cols(Entidad = col_factor(levels = c("Nacional",
"Aguascalientes", "Baja California",
"Baja California Sur", "Campeche",
"Coahuila", "Colima", "Chiapas",
"Chihuahua", "Distrito Federal",
"Durango", "Guanajuato", "Guerrero",
"Hidalgo", "Jalisco", "Mexico", "Michoacan",
"Morelos", "Nayarit", "Nuevo Leon",
"Oaxaca", "Puebla", "Queretaro",
"Quintana Roo", "San Luis Potosi",
"Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas",
"Tlaxcala", "Veracruz", "Yucatan",
"Zacatecas"))))
fecha<-as.array(Pecuario_2021_Clean$Fecha);
fecha <-as.Date(fecha,format="%d/%m/%Y")
Pecuario_2021_Clean$Fecha<-fecha
#Datos Lluvia 2021
Lluvia_2021_Clean <- read_csv("Lluvia-2021-Clean.csv",
col_types = cols(Entidad = col_factor(levels = c("Nacional",
"Aguascalientes", "Baja California",
"Baja California Sur", "Campeche",
"Coahuila", "Colima", "Chiapas",
"Chihuahua", "Distrito Federal",
"Durango", "Guanajuato", "Guerrero",
"Hidalgo", "Jalisco", "Mexico", "Michoacan",
"Morelos", "Nayarit", "Nuevo Leon",
"Oaxaca", "Puebla", "Queretaro",
"Quintana Roo", "San Luis Potosi",
"Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas",
"Tlaxcala", "Veracruz", "Yucatan",
"Zacatecas"))))
fecha<-as.array(Lluvia_2021_Clean$Fecha);
fecha <-as.Date(fecha,format="%d/%m/%Y")
Lluvia_2021_Clean$Fecha<-fecha
# Datos Completos Pecuario y Lluvia 2020-21
Datos <- read_csv("Datos-Pecuario-Lluvia-2020-2021.csv",
col_types = cols(Entidad = col_factor(levels = c("Nacional",
"Aguascalientes", "Baja California",
"Baja California Sur", "Campeche",
"Coahuila", "Colima", "Chiapas",
"Chihuahua", "Distrito Federal",
"Durango", "Guanajuato", "Guerrero",
"Hidalgo", "Jalisco", "Mexico", "Michoacan",
"Morelos", "Nayarit", "Nuevo Leon",
"Oaxaca", "Puebla", "Queretaro",
"Quintana Roo", "San Luis Potosi",
"Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas",
"Tlaxcala", "Veracruz", "Yucatan",
"Zacatecas"))))
fecha<-as.array(Datos$Fecha);
fecha <-as.Date(fecha,format="%d/%m/%Y")
Datos$Fecha<-fechaPara tener más en claro como es que nuestros datos estan estructurados, vamos a mostrar los datos en forma de tablas para que puedan ser visualizados de forma más sencilla.
Datos de IVF Pecuario y Lluvias en México por Estado de los años 2020-21
datatable(Datos)Datatable Datos de IVF Pecuario y Lluvias en México por Estado de los años 2020-21
Significado de los datos:
Clave ent : Se refiere a un identificador númerico de cada estado
Entidad : Nombre del Estado (En caso de Nacional se refiere a todos los estados en conjunto)
IVF : Indice de Volumen Físico en toneladas sobre la variación de generación de productos Pecuarios (Siendo Pecuarios la Carne en Canal de Bovino, Caprino, Ovino, Pavo, Pollo y Gallina, Porcino, huevos de gallina, leche de bovino, caprino y miel de abeja) en referencia a la producción del año 2013.
MM : Milímetros acumulados de lluvia en el mes.
Fecha : Fecha que representa el mes y año en el que fueron tomados los datos (Todas las fechas están puestas al último día del mes)
Introducción
La ganadería es una actividad que consiste en la cría, tratamiento y reproducción de animales domésticos con fines de producción para el consumo humano, entre la larga lista de animales usados para estas prácticas econtramos a los cerdos, vacas, pollos, borregos, abejas, entre otros, esto con el fin de aprovechar la carne, huevos, lana, miel y otros productos que generan para que sean aprovechados para el consumo humano. La ganadería es una práctica muy antigua y es una parte importante de la economía mexicana.
La ganadería fue introducida en México durante la época de la colonización, ya que en la época prehispánica solo se enfocaba a la críanza del pavo, xoloitzcuintle, a la cochinilla de grana y algunas especies apícolas. Por lo tanto, hoy en día el sector ganadero representa en Mexico uno de los sectores con mayor crecimiento a nivel mundial.
Actualmente, en México las actividades pecuarias siguen siendo de gran importancia, a tal grado que México es el 6° productor mundial de ganadería primaria (Datos de 2021) y el octavo en exportación de carne de reso, debido a que los productos cumplen con estándares de calidad e inocuidad, lo que posiciona a méxico como un jugador importante en el mercado.
Más información Más información
Ilustración de Ganadería
Imagen 1.2 Ilustración de Ganadería
Antecedentes
México se caracteriza por ser un país ganadero, cuenta con grandes áreas donde se desarrollan principalmente las ganaderías bovina, porcina, ovina, caprina y aviar. Por otra parte también se realiza la producción de leche y huevos, subproductos que nos proporcionan una alimentación variada y saludable.
La ganadería puede ser extensiva e intensiva, por lo tanto, existen ciertos factores que influyen para una buena producción de ganado estos factores puedes ser: el relieve del suelo, acceso a fuentes de agua, un clima adecuado en cuanto a humedad y temperatura así como la vegetación y forrajes que se utilizan para su alimentación.
Entre los aspectos relevantes del sector ganadero en México destacan los siguientes:
En nuestro país, se destinan alrededor de 109.8 millones de hectáreas.
842 mil personas alimentan y cuidan al hato ganadero.
México es el 6° productor mundial de ganadería primaria.
De los 51.9 millones de mexicanos que trabajan, 739 mil se dedican a la cría y explotación de especies ganaderas.
En 2017, se produjeron 11,807.5 millones de litros de leche provenientes del bovino.
Crianza
Imagen 1.3 Crianza
Objetivos
El objetivo del presente documento es analizar el comportamiento de los datos de produccion pecuaria en México así como la cantidad de lluvias en México para los años 2020 y 2021.
En específico analizaremos si existe alguna relación entre la producción pecuaria en México y las lluvias que se presentan, analizaremos si las lluvias afectan a la producción pecuaria, partiremos de la hipótesis que las ganadería pecuaria no se ve afectada por las lluvias.
Lluvia
Imagen 1.4 Lluvia
Marco teórico
México se caracteriza por ser un país ganadero que cuenta con grandes áreas donde se desarrollan principalmente las ganaderías bovina, porcina, ovina, caprina y aviar.
Ganadería ovina : La ganadería ovina es representada por el conjunto de vacas u ovejas, dedicados a la producción de leche, queso, lana y pieles.
Ganadería bovina o vacuna: Esta ganadería es representa por el conjunto de bueyes, toros y vacas, con el fin de producir tanto carne como leche .
Ganadería porcina: Se refiere al conjunto de cerdos y su principal objetivo es la producción de carne.
Ganadería caprina: Se centra en la producción de queso, leche y carne, obtenidos principalmente de las cabras.
Ganadería aviar: Su explotación principal reside en el consumo de su carne y en los huevos que producen las gallinas.
Método
Análisis de Relación entre la producción pecuaria y la lluvia en México
División de los Datos
Como tenemos los datos de cada estado así como el nacional, vamos a separar los datos para obtener solo los datos a nivel Nacional
dataSetPecuario2020 <- subset(Pecuario_2020_Clean, Pecuario_2020_Clean$Entidad %in% "Nacional")
dataSetPecuario2021 <- subset(Pecuario_2021_Clean, Pecuario_2021_Clean$Entidad %in% "Nacional")
dataSetLluvia2020 <- subset(Lluvia_2020_Clean, Lluvia_2020_Clean$Entidad %in% "Nacional")
dataSetLluvia2021 <- subset(Lluvia_2021_Clean, Lluvia_2021_Clean$Entidad %in% "Nacional")
newDataPecuario = rbind(dataSetPecuario2020,dataSetPecuario2021)
newDataLluvia = rbind(dataSetLluvia2020,dataSetLluvia2021)Visualizando los datos en Gráficas
Ahora vamos a analizar si existe una relación visible mediante gráficas con la cantidad de producción pecuaria y las lluvias en todo México.
p <- plot_ly(x=newDataPecuario$Fecha , y=newDataLluvia$MM, mode = 'lines', type="scatter", name="Precipitacion MM ") %>%
layout(title = 'Lluvia e IVF Nacional 2020-2021' ,
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = 'Indice'),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = 'Mes'), legend = list(font = list(size = 15)))
p <- add_trace(p,y=newDataPecuario$IVF, name="IVF")
pGráfico 1.0 Como podemos observar, no parece haber una relación directa entre las lluvias y la producción pecuaria en méxico, pues aún que vemos cómo la lluvia tiene picos alrededor de la mitad del año, la producción pecuaria no aumenta de inmediato, y tampoco lo hace a los meses (Tomando en cuenta que los animales toman tiempo en alcanzar una edad en la que pueden ser vendidos).
Análisis de Regresión Lineal
Una regresión lineal es un modelo estadístico que nos permite describir una variable de respuesta continua como una función de una o varias variables predictoras, esta nos permite comprender y predecir el comportamiento de ciertos sucesos, este modelo lo utilizaremos para ver si existe una relación entre la lluvia y la producción pecuaria en México.
La principal utilidad del analisis de la regresión lineal, es que este se puede utilizar para poder predecir el valor de una variable deacuerdo al valor de otra variable distinta. El nombre que lleva la variable que se desea predecir es variable dependiente, por ende, la variable que utilizamos para poder predecir la otra, se le demonina variable independiente.
Es de suma importancia que los datos con los cuales estamos trabajando cumplan con las hipótesis de la regresión linea, es decir, que los datos que vamos a manejar sean optimos para analizarlos con la regresión lineal.
Algunos de las hipotesis son:
Las variables que utilizamos deben medirse con un nivel continuo específico.
Los datos no deben tener anomalías, es decir, los datos no deben de contar con valores muy atípicos significativos.
Se puede utilizar un diagrama de dispersión, esto con el fin de comprobar si existe una relación lineal significativa entre las dos variables que deseamos evaluar.
Una vez comprendido mejor el tema acerca de regresión linea, podemos observar las dos variables con las cuales vamos a trabajar, en este caso, hablamos de Producción Pecuaria y Lluvia.
head(Datos)## # A tibble: 6 x 5
## `Clave ent` Entidad IVF MM Fecha
## <dbl> <fct> <dbl> <dbl> <date>
## 1 0 Nacional 115. 23.7 2021-01-31
## 2 1 Aguascalientes 142. 6.2 2021-01-31
## 3 2 Baja California 126. 26.8 2021-01-31
## 4 3 Baja California Sur 96 12.2 2021-01-31
## 5 4 Campeche 89.6 52.8 2021-01-31
## 6 5 Coahuila 101. 3.5 2021-01-31Matriz de Diagramas de dispersión
Con le fin de conprender mejor el tema, una matriz de diagramas de dispersión, es basicamente una cuadricula la cual contiene varios gráficos, los cuales nos permiten conocer las relaciones existenes entre las variables. En dicha matríz podemos observar gráficos de dispersion de hasta cinco variables de procedencia numérica.
Una características de las matrices de diagramas de dispersión es que utilizan simbolos únicos para identificarse en caso de que no se utilice la variable “Color por”, por otro lado, si se llega asignar la variable “Color por”, se requiere por medio de valores únicos.
DatosNacional <- subset(Datos, Datos$Entidad %in% "Nacional")
pairs(DatosNacional)
Gráfico 1.1 Como podemos ver, los datos no parece haber una relación entre el Índice de Volumen Físico y los milimetros de lluvia, pero tal parece que puede existir una relación lineal entre la Fecha y el Índice de Volumen Físico.
Recta de los mínimos cuadrados
La recta de los mínimos cuadrados se puede definir como un método de regresión, el cual es una estrategia que se utiliza para modelar el comportamiento de todos los datos a travéz de una recta que cruza todos ellos. Esta recta se utiliza basicamente para observar y estudiar como se relacionan dos variables naturalmente.
Para encontrar la recta de los mínimos cuadrados es necesario seguir una serie de pasos:
Se necesita calcular la media de los valores de las variables X y Y
Sumar los cuadrados de la variable x
Se requiere sumar cada valor de x, este multiplicado por el valor y que le corresponde
Calcular la pendiente de la recta (Debemos utilizar la siguiente fórmula);
,donde n es el número total de puntos de los datos
- Debemos de calcular la intercepción de la recta (Utilizar la siguiente fórmula):
,donde y y x corresponde a las medias de as coordenadas de los puntos de datos correspondientes.
- Se utiliza la pendiente e interceptación para en y para fórmular la ecuación de la recta.
Ahora vamos a ver la correlación entre nuestra variable de Indice de Volumen Físico en función de la cantidad de lluvia
regresion <- lm(Datos$IVF ~ Datos$MM, data = Datos)
summary(regresion)##
## Call:
## lm(formula = Datos$IVF ~ Datos$MM, data = Datos)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -41.213 -13.489 -2.639 8.902 103.713
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.157e+02 9.776e-01 118.313 <2e-16 ***
## Datos$MM 7.046e-03 7.520e-03 0.937 0.349
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 22.19 on 790 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.00111, Adjusted R-squared: -0.0001542
## F-statistic: 0.8781 on 1 and 790 DF, p-value: 0.349Con el modelo utilizando las tres variables obtenemos una R^2 ajustada de -0.0001542, lo que este modelo no es capaz de explicar en función de la lluvia, la producción pecuaria, por lo que tendremos que utilizar otro método que nos permita estudiar mejor la relación entre ambos datos.
Análisis de Serie de tiempo
El estudio del analisis de series de tiempo determina como obejtivo principal, que se realice uyna serie de modelos estadisticos, los cuales expliquen con detalle el comportamiento que los datos de una variable tiene en base al tiempo, o con alguna unidad de medida, con los cuales podemos determinar algunos datos esperados para asi poder dar solucion a la hipótesis nula planteada.
Un análisis de series de tiempo (TSA) nos permite ver de maner agráfica la evolución que tiene una variable conforme al tiempo, estos nos permiten ver cómo se comporta nuestra variable así como determinar si existen patrones estacionales dentro de nuestros datos, a continuación realizaremos una análisis de series de tiempo para las precipitaciones y la producción pecuaria para ver si es posible predecir la producción pecuaria y las lluvias en méxico.
La siguiente serie de tiempo nos muestra la variación del índice de volumen físico de los estados de México, medio en toneladas sobre la variación de generación de productos Pecuarios en referencia a la producción del año 2013. Durante al año 2021 a nivel nacional.
TSA Precipitaciones 2020-2021
Buscando datos Faltantes
anyNA(newDataLluvia)## [1] FALSEComo podemos observar el valor booleano que nos arroja es “FALSE”, el cual nos indica que no se tiene valores faltantes en los datos.
Descomposición de la serie de tiempo
Una descomposición de series de tiempo se le puede determinar como una actividad que requiere un frecuente analisis de conyuntura económica, con el objetivo principal de obtener el componente estacional, asi como también las tendencias que tienen los datos y la componente cíclica.
La descomposición de series de tiempo es el proceso que identifica y calcula las diversas componentes existentes en una serie temporal, así como la forma en que estas se relacionan entre sí. Por ende, se procederá hacer una descomposición de serie de tiempo de las precipitaciones mensuales en MM de México.
datosLluvia<-ts(newDataLluvia$MM , frequency = 2 )
datos_dcLluvia<- datosLluvia %>%
decompose(type="multiplicative") %>%
autoplot()
datos_dcLluvia
Gráfico 1.2 En el gráfico de la descomposición de la serie de tiempo, podemos observar que entre los años 2020 y 2021 los datos se encuentran en un balance y regulares, al igual que den la tendercia dentro de esos mismos años. Observamos que la estacionalidad tiene un comportamiento cíclico, lo cual nos indica que las luvias claramente se dan por estaciones dependiendo el estado que evalúes.
- Usando un modelo de suavizado exponencial
- Validación cruzada
La validación cruzada es una técnica para evaluar modelos de ML mediante el entrenamiento de varios modelos de ML en subconjuntos de los datos de entrada disponibles y evaluarlos con el subconjunto complementario de los datos. Por lo tanto, los datos de entrenamiento y test se procederá a dividirlos en un 20 y 80 porciento respectivamente.
test_datosLluvia <- tail(datosLluvia, 3)
train_datosLluvia <- head(datosLluvia, length(datosLluvia)-3) - Holt-Winters
El método de Holt Winters es utilizado para realizar pronósticos del comportamiento de una serie temporal a partir de los datos obtenidos anteriormente. El método se basa en un algoritmo iterativo que a cada tiempo realiza un pronóstico sobre el comportamiento de la serie en base a promedios debidamente ponderados de los datos anteriores.
datos_sesLluvia <- HoltWinters(train_datosLluvia, seasonal = "multiplicative", )
datos_sesLluvia## Holt-Winters exponential smoothing with trend and multiplicative seasonal component.
##
## Call:
## HoltWinters(x = train_datosLluvia, seasonal = "multiplicative")
##
## Smoothing parameters:
## alpha: 1
## beta : 0
## gamma: 1
##
## Coefficients:
## [,1]
## a 130.786572
## b -2.325000
## s1 0.983076
## s2 1.016924- Forecasting
Forecasting es el proceso de hacer predicciones sobre el futuro mediante el análisis estadístico de tendencias observadas en datos históricos.
datos_forecastLluvia <- forecast(object = datos_sesLluvia, h = 3)- Visualizando resultados
Por ende una vez aplicado el proceso de hacer predicciones con Forecasting, se procederá hacer la visualización del resultado en forma gráfica, viendo los datos de entrenamiento vs datos de prueba vs datos reales.
datosLluvia %>%
autoplot(series = "Datos Reales") +
autolayer(datos_forecastLluvia$fitted, series = "Datos Entrenamiento") +
autolayer(datos_forecastLluvia$mean , series = "Datos de Prueba") +
theme_minimal()## Warning: Removed 2 row(s) containing missing values (geom_path).
Gráfico 1.3 En el siguiente gráfico podemos observar los datos seccionados en de prueba, entrenamiento y reales, los cuales son referentes a la lluvia. Vemos que entre los dtos de entrenamiento y los datos reales existe una similitud en como se comportan dentro del gráfico. Y por otro lado, los datos de prueba se comportan muy diferentes a los datos reales obtenidos.
Evaluar la precisión del modelo
Una vez realizada la prediccion se procedera a evluar la precision del modelo.
eval_sesLluvias <- accuracy(datos_forecastLluvia, test_datosLluvia)
eval_sesLluvias## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
## Training set 7.885306 34.52795 24.40260 -2.92761 48.59793 0.6327956
## Test set -88.424995 90.87113 88.42499 -345.63723 345.63723 2.2929915
## ACF1 Theil's U
## Training set 0.1991502 NA
## Test set -0.2106026 6.954086Deacuerdo con la prueba el modelo tiene un error medio del 345.63% Por lo que nuestro modelo no es capaz de predecir el comportamiento de las precipitaciones de las lluvias en Mexico a nivel NAcional.
Utilizando el modelo SARIMA o ARIMA
Los modelos SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model) captan el comportamiento puramente estacional de una serie, en forma similar, como hemos visto, se realiza para la componente regular o no estacional. Una serie con influencia solamente por la componente estacional puede ser descrito por un modelo SARIMA (P,D,Q).
El modelo ARIMA se cataloga como una metodología econométrica, la cual se basa principalmente en modelos dinamicos, los cuales interactúa con daos de series temporales. Conociendo el modelo un poco mas a fondo, fué creada por el estadístico de nombre George Edward Pelham Box y el estadístico e ingeniero Gwilym Meirion Jenkins en el año 1970.
Con la descomposición previa que realizamos de la serie de tiempo, se logró determinar que los datos muetran un comportamiento estacionario, lo cual es importante como identificación para poder utilizar dichos datos dentro del modelo ARIMA. A continuación, empezaremos haciendo una prueba al conjunto de datos.
Augmented Dickey-Fuller Test
adf.test(datosLluvia)##
## Augmented Dickey-Fuller Test
##
## data: datosLluvia
## Dickey-Fuller = -3.2839, Lag order = 2, p-value = 0.09391
## alternative hypothesis: stationaryAnalizando el resultado que nos dió en el valor P, observamos que P es menor que el nivel de significancia de 3.2830, por lo cual se determina que el término no es estadisticamente significativo, y por ello, es conveniente reajustar el modelo sin el término.
Análisis de ajuste
Un analisis de ajuste o test de ajuste se considera como una prueba de hipótesis estadística, la cual se usa especificamente para deerminar si hay probabilidad de que una variable provenga o no desde una distribución específica. En esta seccion se representan los datos de una manera grafica con el apoyo de autoplot().
datos_diffLluvia <- datosLluvia
datos_diffLluvia %>%
autoplot()
Gráfico 1.4 En este gráfico se muestrar una autoplot de los datos especificamente de la lluvia, los cuales en el lapso de tiempo desde 2020 hasta lo que lleva del año 2021 se muestra una ligera disminución. Y se estima que el comportamiento de los datos aumenten cruzando el año 2021.
Analizando la serie de tiempo por medio de un modelo ARIMA
Analizaremos los datos utilizando el modelo ARIMA para ver como se comporta estacioanlmente y encontrar los patrones para una posible predicción.
datos_autoLluvia <- auto.arima(y = train_datosLluvia, seasonal = T)
summary(datos_autoLluvia)## Series: train_datosLluvia
## ARIMA(0,0,1)(0,0,1)[2] with non-zero mean
##
## Coefficients:
## ma1 sma1 mean
## 0.9597 0.7673 67.1557
## s.e. 0.3281 0.1723 18.8206
##
## sigma^2 = 810.6: log likelihood = -100.05
## AIC=208.1 AICc=210.6 BIC=212.28
##
## Training set error measures:
## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
## Training set 0.6740495 26.35924 22.09794 -56.8742 86.5601 0.5730326 0.1364154De acuerdo con la prueba del modelo ARiMA, se observa que cuenta con un error medio del 85.56%, or lo que nuestro modelo es capaz de predecir el comportamiento de las precipitaciones de las lluvias en Mexico a nivel Nacional, sin embargo, no será tan exacta la precision ya que un 15.46% es un gran número.
Visualizacion grafica de los datos reales versus el modelo SARIMA
Para observar mejor los resultados de la evaluacion anterior se procedera a visualizarlos de una forma grafica.
train_datosLluvia %>%
autoplot(series= "Datos Reales") +
autolayer (datos_autoLluvia$fitted, series = "SARIMA auto") +
theme_minimal()
Gráfico 1.5 En el siguiente gráfico podemos observar que los datos obtenidos en el modelo SARIMA son demasiado similares a los datos reales. Esto quiere decir que nuestro modelo se acerca a lo que buscabamos ya que se muestra un 65% aproximadamente de efectividad media. Es determinante como entre los años 2020 y 2021 no existe tanta diferencia entre los datos y se encuentrar sin anomalías.
Analisis de los cambios diferenciales en la serie de tiempo
Una serie diferenciada nos muestra las series en las cuales la tendencia que tiene, o en este caso la variabilidad, cambian respectivamente con la variable tiempo.
—> ACF (Función de Autocorrelación Simple) se define como una medida de la correlación que se lleva a cabo entre las observaciónes que se tuvieron de una serie de tiempo, las cuales son separacas por unidades de tiempo(k).
—> PACF (Función Parcial de Autocorrelación) se define como la derivada, o tambien conocidad como la pendiente de la ACF, la cual su función principal es determinar la correlación de forma parcial entre los intervalos, en el cual se descuenta el efecto del resto.
tsdisplay(datos_diffLluvia)
Gráfico 1.6 Analisis de los cambios diferenciales en la serie de tiempo de las precipitaciones
En esta seccion se muestra los cambios diferenciales en la serie de tiempo de tiempo evaluada. En la parte superior se muestra los cambios diferenciales en la serie de tiempo de los datos.
Tambien se muestra el ACF, lo cual podemos observar que los valores no se acercan tanto al 1, pero tampoco esta tan alejados, por ello podemos determinar que tienen in 50% de correlación entre los intervalos. Y en caso de que estos se encuentre mas cerca del -1, estos muestrar una correlación inversa, es decir, valores que en un tiempo determinado suben, cuando otros bajaron.
En la parte de PACF. podemos ver una correlación parcial entre los intervalos, en el cual se descuenta el efecto del resto.
TSA IVF 2020-2021
(Análisis de serie de tiempo del índice de volumen físico)
Buscando datos Faltantes
anyNA(newDataPecuario)## [1] FALSEComo podemos observar, la respueta boleana que obtuvimos el “FALSE”, por lo que significa que no se cuenta con ningun valor faltante.
Descomposición de la serie de tiempo
datosPecuario<-ts(newDataPecuario$IVF , frequency = 2)
datos_dc <- datosLluvia %>%
decompose(type="multiplicative") %>%
autoplot()
datos_dc Gráfico 1.7 Descomposición de la serie de tiempo de las precipitaciones
- Usando un modelo de suavizado exponencial
- Validación cruzada
La validación cruzada es una técnica para evaluar modelos de ML mediante el entrenamiento de varios modelos de ML en subconjuntos de los datos de entrada disponibles y evaluarlos con el subconjunto complementario de los datos. Por lo tanto, los datos de entrenamiento y test se procederá a dividirlos en un 20 y 80 porciento respectivamente.
test_datosPecuario <- tail(datosPecuario, 3) # 20 porciento de los datos para pruebas
train_datosPecuario <- head(datosPecuario, length(datosPecuario)-3) # 80 porciento de los datos para entrenamiento- Holt-Winters
El método de Holt Winters es utilizado para realizar pronósticos del comportamiento de una serie temporal a partir de los datos obtenidos anteriormente. El método se basa en un algoritmo iterativo que a cada tiempo realiza un pronóstico sobre el comportamiento de la serie en base a promedios debidamente ponderados de los datos anteriores.
datos_sesPecuario <- HoltWinters(train_datosPecuario, seasonal = "multiplicative", )
datos_sesPecuario## Holt-Winters exponential smoothing with trend and multiplicative seasonal component.
##
## Call:
## HoltWinters(x = train_datosPecuario, seasonal = "multiplicative")
##
## Smoothing parameters:
## alpha: 0.8017823
## beta : 0
## gamma: 0.1081996
##
## Coefficients:
## [,1]
## a 125.4280850
## b 1.1750000
## s1 0.9981204
## s2 0.9996550- Forecasting
Forecasting es el proceso de hacer predicciones sobre el futuro mediante el análisis estadístico de tendencias observadas en datos históricos.
datos_forecastPecuario <- forecast(object = datos_sesPecuario, h = 3)- Visualizando resultados
Por ende una vez aplicado el proceso de hacer predicciones con Forecasting, se procederá hacer la visualización del resultado en forma gráfica, viendo los datos de entrenamiento vs datos de prueba vs datos reales.
datosPecuario %>%
autoplot(series = "Datos Reales") +
autolayer(datos_forecastPecuario$fitted, series = "Datos Entrenamiento") +
autolayer(datos_forecastPecuario$mean , series = "Datos de Prueba") +
theme_minimal()## Warning: Removed 2 row(s) containing missing values (geom_path).
Gráfico 1.8 En el siguiente gráfico podemos observar los datos seccionados en de prueba, entrenamiento y reales, los cuales son referentes a la lluvia. Vemos que entre los dtos de entrenamiento y los datos reales existe una similitud en como se comportan dentro del gráfico. Y por otro lado, los datos de prueba casi no nos aportan nada en el modelo.
Evaluar la precisión del modelo
Una vez realizada la prediccion se procedera a evluar la precision del modelo.
eval_sesPecuario <- accuracy(datos_forecastPecuario, test_datosPecuario)
eval_sesPecuario## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
## Training set -0.6258068 3.900297 1.755637 -0.5660568 1.485623 0.4465475
## Test set 2.0300578 2.657806 2.030058 1.5397126 1.539713 0.5163467
## ACF1 Theil's U
## Training set -0.01092369 NA
## Test set -0.01501267 0.9894274Deacuerdo con la prueba de precisión, el modelo tiene un error medio del 1.53% Por lo que nuestro modelo es capaz de predecir el comportamiento del indice del volumen fisico en Mexico a nivel Nacional.
Utilizando el modelo SARIMA o ARIMA
Los modelos SARIMA captan el comportamiento puramente estacional de una serie, en forma similar, como hemos visto, se realiza para la componente regular o no estacional. Una serie con influencia solamente por la componente estacional puede ser descrito por un modelo SARIMA (P,D,Q)
Empezaremos haciendo una prueba al conjunto de datos
adf.test(datosPecuario)##
## Augmented Dickey-Fuller Test
##
## data: datosPecuario
## Dickey-Fuller = -1.8009, Lag order = 2, p-value = 0.6482
## alternative hypothesis: stationaryDeacuerdo con el valor de P, los datos no son estacionarios
Análisis de ajuste
En esta seccion se representan los datos de una manera grafica con el apoyo de autoplot().
datos_diffPecuario <- datosPecuario
datos_diffPecuario %>%
autoplot()
Gráfico 1.9 En este gráfico se muestrar una autoplot de los datos especificamente de la producción pecuaria, los cuales en el lapso de tiempo desde 2020 hasta lo que lleva del año 2021 se muestra un aumento en la producción.
Un estudio realizado por la asociación Agricultura Sostenible Eco, muestra que el crecimiento de la población, al igual que el ingreso, preferencia de alimentos y cambios en los patrones de consumo, han sido algunos de los principales factores del aumento de la demanda de productos pecuarios. Por ello, se estima que la produccion mundial de carne se duplicara de 299 millones de toneladas en 1999, a 465 millones en 2050.
Analizando la serie de tiempo por medio de un modelo ARIMA
datos_autoPecuario <- auto.arima(y = train_datosPecuario, seasonal = T)
summary(datos_autoPecuario)## Series: train_datosPecuario
## ARIMA(1,0,0) with non-zero mean
##
## Coefficients:
## ar1 mean
## 0.6836 120.0808
## s.e. 0.1697 2.1802
##
## sigma^2 = 13.25: log likelihood = -56.19
## AIC=118.38 AICc=119.79 BIC=121.52
##
## Training set error measures:
## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
## Training set 0.3397556 3.462031 2.353485 0.2012208 1.965872 0.5986106
## ACF1
## Training set 0.003594309De acuerdo con la prueba que se realizó con el modelo ARIMA, se tiene un error medio del 1.96%, por lo que nuestro modelo es capaz de predecir el comportamiento del indice del volumen fisico en Mexico a nivel Nacional.
Visualizacion grafica de los datos reales versus el modelo SARIMA
Para observar mejor los resultados de la evaluacion anterior se procedera a visualizarlos de una forma grafica.
train_datosPecuario %>%
autoplot(series= "Datos Reales") +
autolayer (datos_autoPecuario$fitted, series = "SARIMA auto") +
theme_minimal()
Gráfico 2.0 En este gráfico podemos observar que los datos obtenidos con el modelo SARIMA son muy similares en comportamiento con las datos reales obtenidos, por lo cual vemos que exite una relación clara, y una precision del modelo.
Analisis de los cambios diferenciales en la serie de tiempo
En esta seccion se muestra los cambios diferenciales en la serie de tiempo de tiempo evaluada.
tsdisplay(datos_diffPecuario)
Gráfico 2.1 Analisis de los cambios diferenciales en la serie de tiempo de la producción pecuaria
En esta seccion se muestra los cambios diferenciales en la serie de tiempo de tiempo evaluada. En la parte superior se muestra los cambios diferenciales en la serie de tiempo de los datos.
Tambien se muestra el ACF, lo cual podemos observar que los valores no se acercan para nada al 1, por lo que se determina que los datos no muestar una correlación efectiva entre los intervalos. Tampoco se observa una correlación inversa.
En la parte de PACF. podemos ver que sacando la derivada o pendiente de ACF tampoco se logra tener una correlación parcial entre los intervalos.
Analisis K-Means
Kmeans es un método de agrupación, cuyo objetivo es dividir un conjunto de n observaciones en k grupos, donde cada observación pertenece al grupo con la media más cercana. El método agrupa las observaciones en K clusters distintos, donde el número K es determinado por el analista. K-means clustering encuentra los K mejores clusters, entendiendo como mejor cluster aquel cuya varianza interna (intra-cluster variation) sea lo más pequeña posible. Este metodo utiliza la distancia euclídea entre dos puntos p y la longitud del segmento que une ambos puntos, y que en base a estas distancia, divide estos conjuntos de observaciones Sin embargo este analisis de k-means que se realizara a continuacion es con el objetivo solo de clasificar la produccionrealizara por estado de carne bovina,vacuna, miel, etc.
\[ deuc(p,q)=√(xp−xq)2+(yp−yq)2 \]
\[ deuc(p,q)=√(p1−q1)2+(p2−q2)2+...+(pn−qn)2 \]
Datos
Los datos a importar son del cierre 2020, el total de volumen, por producto del sector pecuario en Mexico, sin embargo como se menciono anteriormente el ejemplo que se realizara es algo ilustrativo no aporta mucho valor al analisis , solo es con el objetivo de clasficar en base al pesos y precio, cual es el producto de los 8 disponibles que se mostraran a continuacion..
cierre2020<-read.csv("cierre_2020.csv")
df<-cierre2020
datatable(cierre2020)## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.htmlPrimer grafica coloreando las clases (Nombre de producto)
ggplot(cierre2020, aes(cierre2020$Peso, cierre2020$Precio)) + geom_point(aes(col=cierre2020$Nomespecie), size=1 ) ## Warning: Use of `cierre2020$Nomespecie` is discouraged. Use `Nomespecie`
## instead.## Warning: Use of `cierre2020$Peso` is discouraged. Use `Peso` instead.## Warning: Use of `cierre2020$Precio` is discouraged. Use `Precio` instead.
Como podemos ver, existe mucho ruido en la agrupacion de ovino,guajolote,abeja, ave y caprino. Ahora se procedera a ejecutar lel modelo kmeans, pero antes sera necesario establecer es necesario establecer el centro, que es el número de grupos que queremos agrupar. En este caso, sabemos que este valor será 7.
dataFramaCierre<-data.frame(cierre2020$Peso,cierre2020$Precio)
cierre2020Cluster <- kmeans(dataFramaCierre, center=7, nstart = 20 )
cierre2020Cluster## K-means clustering with 7 clusters of sizes 7484, 1888, 4353, 525, 12494, 2414, 4404
##
## Cluster means:
## cierre2020.Peso cierre2020.Precio
## 1 11.266957 67.73759
## 2 443.423593 33.95354
## 3 38.345480 34.26074
## 4 348.989021 28.71537
## 5 1.538379 25.00870
## 6 224.641513 66.09974
## 7 89.058780 36.50375
##
## Clustering vector:
## [1] 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5
## [37] 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7
## [73] 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5
## [109] 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7
## [145] 5 1 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 1 6 2 5 1 3 1 3 5
## [181] 1 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 6 4 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7
## [217] 5 6 4 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1
## [253] 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 5 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 5 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5
## [289] 5 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 5 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 5 5 1 3 7 7 5
## [325] 5 5 5 6 2 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2
## [361] 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5
## [397] 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5
## [433] 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5
## [469] 1 3 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 6
## [505] 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5
## [541] 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3
## [577] 7 7 5 5 5 6 2 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 6 2 1 3 5
## [613] 1 3 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5
## [649] 6 2 5 1 3 5 3 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3 7 7 5 5
## [685] 5 6 2 5 1 3 5 3 3 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3
## [721] 7 7 5 5 5 6 2 1 3 5 3 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3
## [757] 5 3 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3 5 5 5 6 2 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 6 2 5 1 3
## [793] 5 3 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 3 3 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5
## [829] 5 6 2 5 1 3 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3
## [865] 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7
## [901] 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 7 6 1 1 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 1 5 5 6 2 5 1 3
## [937] 5 1 3 7 7 1 1 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7
## [973] 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 5 5 1 3 7 7 1 5
## [1009] 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5
## [1045] 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5
## [1081] 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 5
## [1117] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5
## [1153] 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 1 7 7 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6
## [1189] 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5
## [1225] 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 5
## [1261] 5 5 6 2 5 1 1 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 1 5 7 7 5 5 5 5 6
## [1297] 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5
## [1333] 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7
## [1369] 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3
## [1405] 1 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 1
## [1441] 3 1 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 6 4
## [1477] 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5
## [1513] 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 7 7
## [1549] 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5
## [1585] 1 3 1 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1
## [1621] 5 1 3 1 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 1 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 1 5
## [1657] 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 1
## [1693] 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5
## [1729] 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7
## [1765] 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7
## [1801] 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 1 3 3 3 7 5 5
## [1837] 5 6 4 5 1 1 5 3 3 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 5 3 3 7 5 5 5 6 2 5 1 1 3 3 3 7 5
## [1873] 5 5 6 4 5 1 1 5 3 3 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 5 3 3 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 3 7 5
## [1909] 5 5 6 2 5 1 1 3 3 3 7 5 5 5 6 2 5 1 1 5 3 3 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 5 3 3 7
## [1945] 5 5 5 6 2 5 1 1 3 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 1 3 3 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 5 3 3
## [1981] 7 5 5 5 6 2 5 1 1 3 3 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 5 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 1 3 7
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## [5077] 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5
## [5113] 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5
## [5149] 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 6 2 1 3 1 1 7 7 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5
## [5185] 6 2 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 6 2 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 6 2 1 3 1 5 1 3 7 7
## [5221] 1 1 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 1 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 1 5 5 6
## [5257] 2 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 6 2 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7
## [5293] 1 1 5 5 6 2 1 3 1 5 7 7 1 5 1 5 5 6 2 1 3 1 5 7 7 1 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1
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## [8641] 5 1 3 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 1
## [8677] 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5 5 6
## [8713] 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5
## [8749] 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5
## [8785] 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7
## [8821] 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1
## [8857] 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 4
## [8893] 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1
## [8929] 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 5 7 7
## [8965] 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5
## [9001] 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5
## [9037] 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5
## [9073] 1 3 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5
## [9109] 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1
## [9145] 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2
## [9181] 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7
## [9217] 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 1 5 7 7 5 5
## [9253] 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5
## [9289] 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6
## [9325] 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3
## [9361] 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5
## [9397] 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3
## [9433] 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5
## [9469] 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3
## [9505] 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6
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## [9577] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5
## [9613] 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 5
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## [9757] 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1
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## [9973] 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1
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## [12169] 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5
## [12205] 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3
## [12241] 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1
## [12277] 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6
## [12313] 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5
## [12349] 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7
## [12385] 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3
## [12421] 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2
## [12457] 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5
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## [12529] 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1
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## [12601] 3 7 7 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 1 5 6 2 5 1 3 1 3 7 7 6 2 5 1 3 1 3 7 7 1 5 6
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## [15625] 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3
## [15661] 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5
## [15697] 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3
## [15733] 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5
## [15769] 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5
## [15805] 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1
## [15841] 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5
## [15877] 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6
## [15913] 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3
## [15949] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7
## [15985] 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5
## [16021] 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7
## [16057] 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5
## [16093] 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1
## [16129] 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1
## [16165] 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6
## [16201] 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3
## [16237] 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7
## [16273] 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5
## [16309] 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1
## [16345] 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5
## [16381] 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3
## [16417] 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5
## [16453] 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6
## [16489] 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5
## [16525] 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6
## [16561] 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1
## [16597] 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7
## [16633] 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5
## [16669] 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7
## [16705] 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5
## [16741] 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5
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## [16813] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7
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## [17029] 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2
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## [17101] 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 7 7 5 5 5 6 2
## [17137] 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1
## [17173] 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5
## [17209] 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1
## [17245] 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1
## [17281] 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5
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## [17353] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7
## [17389] 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6
## [17425] 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3
## [17461] 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7
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## [18073] 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 1 5
## [18109] 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5
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## [18613] 5 6 2 5 1 1 7 7 1 5 1 5 5 6 2 5 1 1 7 7 1 5 1 5 5 1 3 1 1 7 7 1 5 1 5 5
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## [18793] 5 5 6 2 5 1 1 7 7 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 6 2 5 1 1 1 5 5 6 2
## [18829] 5 1 1 7 7 1 5 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7
## [18865] 7 1 5 1 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5
## [18901] 1 3 1 5 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1
## [18937] 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3
## [18973] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5
## [19009] 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5
## [19045] 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 7 7 5 5 5 1 3 1 5 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1
## [19081] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 7 7 5 5 5
## [19117] 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 7 7 5
## [19153] 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1
## [19189] 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1
## [19225] 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 3 7 5 5 5
## [19261] 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1
## [19297] 3 7 7 5 5 5 1 3 1 5 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3
## [19333] 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5
## [19369] 1 3 1 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5
## [19405] 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5
## [19441] 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5
## [19477] 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 1 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1
## [19513] 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1
## [19549] 1 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1
## [19585] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5
## [19621] 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 5 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5
## [19657] 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5
## [19693] 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 5 5 6 4 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1
## [19729] 1 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5 6
## [19765] 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 5 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3
## [19801] 1 5 1 3 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7
## [19837] 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 5 7 7 5 5 5 6 4 5 1
## [19873] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5
## [19909] 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 1 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 5
## [19945] 5 5 6 4 5 1 3 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3
## [19981] 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5
## [20017] 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4
## [20053] 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1
## [20089] 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 5 5 6 4
## [20125] 5 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 5
## [20161] 3 7 5 5 5 6 4 5 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5
## [20197] 1 3 1 5 1 3 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1
## [20233] 5 1 3 3 7 5 5 5 1 5 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3
## [20269] 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7
## [20305] 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5
## [20341] 6 4 5 1 3 1 1 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1
## [20377] 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 1 3 7 5 5 5 6 4 5 1
## [20413] 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7
## [20449] 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 5 3 7 5 5 5 6 4 5 1
## [20485] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 3
## [20521] 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5
## [20557] 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1
## [20593] 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1
## [20629] 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1
## [20665] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1
## [20701] 1 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3
## [20737] 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1
## [20773] 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 1 3 1 5 1
## [20809] 3 7 7 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 1
## [20845] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 1
## [20881] 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7
## [20917] 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1
## [20953] 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1
## [20989] 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1
## [21025] 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 1 3 1
## [21061] 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1
## [21097] 5 5 5 5 6 4 1 3 1 5 1 3 3 7 5 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 1 5 5 5 6 4 5 1 3
## [21133] 1 5 1 3 3 7 5 5 5 5 1 3 1 5 1 3 3 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5
## [21169] 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7
## [21205] 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5
## [21241] 1 1 1 3 3 7 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6
## [21277] 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3
## [21313] 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5
## [21349] 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 1
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## [21493] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5
## [21529] 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5
## [21565] 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7
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## [21673] 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5
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## [21925] 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 7 7 5 5 5 5 6 2
## [21961] 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 7 7 1 5 5 5 5 6
## [21997] 2 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5
## [22033] 5 5 6 2 5 1 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5
## [22069] 6 2 5 1 5 7 7 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5
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## [22177] 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1
## [22213] 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2
## [22249] 5 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 5 7 7 5 5 5 6
## [22285] 2 5 1 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5
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## [22393] 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2
## [22429] 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5
## [22465] 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5
## [22501] 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5
## [22537] 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1
## [22573] 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5
## [22609] 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 3 3 5
## [22645] 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5
## [22681] 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1
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## [22753] 5 7 7 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 5 7 7 1
## [22789] 5 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5
## [22825] 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 5 6 2 5 3 3 5 1 5 1 3 5 7 7 5 5 5 5 6
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## [26173] 5 1 3 6 2 5 1 3 6 2 5 1 3 6 2 5 1 3 6 2 5 1 3 6 2 6 2 5 1 3 6 2 1 3 6 2
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## [29665] 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6
## [29701] 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3
## [29737] 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5
## [29773] 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7
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## [29845] 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6
## [29881] 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3
## [29917] 7 7 5 5 5 6 4 5 1 1 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1
## [29953] 1 1 3 7 7 5 5 5 6 4 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 1 1 3 7 7 5 5
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## [33085] 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1
## [33121] 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5
## [33157] 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1
## [33193] 3 7 7 1 1 5 5 5 6 2 5 1 3 1 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 5 7
## [33229] 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 5 7
## [33265] 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 1 5 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5
## [33301] 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5
## [33337] 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 5 7
## [33373] 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5
## [33409] 6 2 5 1 3 1 3 5 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3
## [33445] 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 5 5 1 3
## [33481] 7 7 1 5 5 5 5 6 2 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5
## [33517] 5 5 5 6 4 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6 4 5 1 3 5 5 1 3 7 7 1 5 5 5 5 6
## [33553] 4 5 1 3 5 5 1 3 7 7
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 1736261.4 1825968.0 411218.3 367578.1 2219558.6 2134021.4 1496807.4
## (between_SS / total_SS = 97.8 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"Comparando estos clusters con los datos originales
table(cierre2020Cluster$cluster, cierre2020$Nomespecie)##
## Abeja Ave Bovino Caprino Guajolote Ovino Porcino
## 1 1602 96 0 1780 1800 2206 0
## 2 0 0 1888 0 0 0 0
## 3 0 0 0 1800 0 2250 303
## 4 0 0 525 0 0 0 0
## 5 1213 6541 2159 582 1406 593 0
## 6 0 0 2413 0 0 0 1
## 7 0 0 0 0 0 0 4404Agrupando los datos en clusters
clusplot(dataFramaCierre, cierre2020Cluster$cluster, color=T, shade=T, lines=0)
Sin embargo, al ser una gran cantidad de datos, no podemos observar con claridad si estan perfectamente agrupados. Estos es debido a que los datos no estan etiquetados,Si queremos conocer el número exacto de centros, se contruira el metodo del codo.
tot.withinss <- vector(mode="character", length=10)
for (i in 1:10){
cierre2020Cluster <- kmeans(dataFramaCierre, center=i, nstart=20)
tot.withinss[i] <- cierre2020Cluster$tot.withinss
}Graficar el codo obtenido
plot(1:10, tot.withinss, type="b", pch=19)
Al obsrrvar el metodo del codo, podemos ver la inclinacion que ocurre desde el punto 7, ya que tenemos 7 grupo de animales, efectivamente el metodo del codo encontro que deberian de ser 7 cluster, sin embargo, al no ser datos mas exactos o mejor agrupados, no podemos observar los datos con claridad y mayor certeza. Por ende, este analisis nomas es ilustrativo y no aporta gran valor a lo anteriormente realizado.
Resultados y discusión
Como pudimos observar no parece haber una relación directa entre las lluvias y la generación pecuaria en México, pues aún que tenemos momentos en el año donde existen grandes lluvias, la producción no parece variar de manera drástica como para tomarla como una posible causa o variable que permita predecir la producción pecuaria.
p <- plot_ly(x=newDataPecuario$Fecha , y=newDataLluvia$MM, mode = 'lines', type="scatter", name="Precipitacion MM ") %>%
layout(title = 'Lluvia e IVF Nacional 2020-2021' ,
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = 'Indice'),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = 'Mes'), legend = list(font = list(size = 15)))
p <- add_trace(p,y=newDataPecuario$IVF, name="IVF")
pGráfico 2.2 En el siguiente gráfico podemos observar que dentro de los resultados obtenidos, se determina que no parace haber una relación directa importante entre la variable de lluvia(Precipitaciones) y la producción pecuaria.
DatosNacional <- subset(Datos, Datos$Entidad %in% "Nacional")
pairs(DatosNacional) Gráfico 2.3 Como podemos observar, se realizó un gráfico de correlación de multiples variables, el cual nos muestra las relaciones que existen entre la colección de datos a nivel nacional. Estos cuentan con clave entidad, entidad, indice de volumen físico, milimetros y por ultimo la fecha.
Conclusión
Como pudimos observar a lo largo de este análisis, y derivado de los resultados del mismo, podemos decir que la hipótesis nula se acepta, por lo que no existe una relación entre la cantidad de lluvia y la producción pecuaria en méxico, pues esta parece ser influida por otros factores, aún que si pudimos observar que si se comporta mediante temporadas, no es algo que sea afectado por las lluvias.
La producción pecuaria es importante para alimentar a los ciudadanos y incentivar la economía, pudimos ver que somos capaces de predecir con relativa exactitud cómo se comportara tanto las lluvias así como la producción pecuaria pero estas al no tener relación no es posible explicarlas en función de estas, sería necesario un análisis mas a fondo tomando en cuenta otro tipo de variables para poder predecir la producción pecuaria, pues es necesario y sería de mucha utilidad para los los gobiernos y las personas que trabajan y viven de esto.
Conclusión Personal
Como pudimos observar a lo largo de todo este análisis las precipitaciones de lluvia no se relaciona de una gran manera con la producción pecuaria en México, ya que en ella han de influir factores más específicos, como el tipo de suelo, alimentación del ganado, y técnicas que son utilizadas en la crianza.
Por será de vital importancia, tener un mejor control de la producción ya que este sector es de vital importancia en México y la alimentación de los cuidados. Sin embargo, hay que recordar que a mayores cantidades de agua no influyen en gran medida en este sector, influyen las técnicas utilizadas y la región en la que se habita.
Bibliografía
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• (S/f-a). Gob.mx. Recuperado el 7 de abril de 2022, de https://smn.conagua.gob.mx/tools/DATA/Climatología/Pronóstico%20climático/Temperatura%20y%20Lluvia/PREC/2020.pdf?msclkid=deca9b39b51911ecaaa00ea35b460ac0
• (S/f-b). Bookdown.org. Recuperado el 7 de abril de 2022, de https://bookdown.org/dparedesi/data-science-con-r/introducción-2.html
• SIAP. (2005). Datos Abiertos | Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera | gob.mx. Recuperado 24 de abril de 2022, de http://infosiap.siap.gob.mx/gobmx/datosAbiertos.php
• Autor: Mg. Daniel Paredes Inilupu. (2020, 26 junio). Introducción | Data Science con R. BookDown. Recuperado 6 de abril de 2022, de https://bookdown.org/dparedesi/data-science-con-r/introducci%C3%B3n-2.html
Descargas
En este apartado se enlistan los documentos que continene los datos analizados así como el código de este documento para que pueda ser reproducido por cualquiera que lo desee.
Indice de Volumen Físico Pecuario de México 2020
xfun::embed_file("Pecuario-2020-Clean.csv")Indice de Volumen Físico Pecuario de México 2021
xfun::embed_file("Pecuario-2021-Clean.csv")Precipitaciones en México por Estado 2020
xfun::embed_file("Lluvia-2020-Clean.csv")Precipitaciones en México por Estado 2021
xfun::embed_file("Lluvia-2021-Clean.csv")IVF y Precipitaciones en México por Estado de los años 2020-21
xfun::embed_file("Datos-Pecuario-Lluvia-2020-2021.csv")