Trabajo descriptiva Rmarkdown

No sé qué poner

Entonces, qué pasa

Alumnos_carrera= Alumnos %>% 
  count(carrera,sort = TRUE)
  
Alumnos_carrera=adorn_totals(Alumnos_carrera)
  
Alumnos_carrera %>% 
  kbl(col.names = c("Carrera",
                    "Matrículas")) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped","condensed", "hover"),full_width = F) %>% 
  column_spec(column = 2,width = "7cm") %>% 
  add_header_above(c("Cantidad de estudiantes por carrera"=2)) %>% 
  row_spec(nrow(Alumnos_carrera),bold = TRUE)

Cantidad de estudiantes por carrera
Carrera	Matrículas
ARQUITECTURA	421
QUIMICA	415
ELECTRICA	407
ELECTRONICA	403
TIC	401
SISTEMAS	397
ADMINISTRACION	390
INDUSTRIAL	379
CIVIL	378
BIOQUIMICA	374
INFORMATICA	354
MECATRONICA	345
MECANICA	336
Total	5000

Alumnos %>% 
  group_by(carrera) %>% 
  summarize(
    Promedio=round(mean(altura),2),
    Mín_Alt=round(min(altura),2),
    Máx_Alt=max(altura)
    )

## # A tibble: 13 x 4
##    carrera        Promedio Mín_Alt Máx_Alt
##    <chr>             <dbl>   <dbl>   <dbl>
##  1 ADMINISTRACION     180.    170.    188.
##  2 ARQUITECTURA       180.    170.    191.
##  3 BIOQUIMICA         180.    170.    189.
##  4 CIVIL              180.    171.    190.
##  5 ELECTRICA          180.    172.    189.
##  6 ELECTRONICA        180.    170.    188.
##  7 INDUSTRIAL         170.    153.    187.
##  8 INFORMATICA        160.    154.    165.
##  9 MECANICA           160.    153.    166.
## 10 MECATRONICA        160.    153.    167.
## 11 QUIMICA            160.    154.    166.
## 12 SISTEMAS           160.    153.    167.
## 13 TIC                160     154.    166.

mfv(Alumnos$peso)  

## [1] 60.4 81.2

Para un análisis, vamos primero a dividir los datos para una mayor comodidad, en este caso lo dividiremos en Ingenierías y las demás.

IngTable<- Alumnos %>% 
  filter(carrera=="CIVIL"| carrera=="INDUSTRIAL"| carrera=="ELECTRICA"| carrera=="ELECTRONICA"|
         carrera=="MECANICA"| carrera=="MECATRONICA"| carrera=="SISTEMAS"| carrera=="BIOQUIMICA")

SecondTable<- Alumnos %>% 
  filter(carrera=="ADMINISTRACION"| carrera=="ARQUITECTURA"| carrera=="INFORMATICA"|
         carrera=="QUIMICA"| carrera=="TIC")

Aquí vamos a ver la cantidad de estudiantes por carrera en la Facultad de Ingeniería.

Cantidad_por_carrera<-ggplot(IngTable, aes(x=carrera,fill=carrera))+
  geom_bar()+
  scale_x_discrete(labels=abbreviate)+
  scale_fill_brewer(palette = "Spectral")+
  labs(title = "Cantidad de estudiantes en Facultad de Ingeniería",
       x="Carrera",y="Estudiantes")

  
ggplotly(Cantidad_por_carrera)

Aquí veremos la cantidad de estudiantes por carrera en las demás faultades donde tenemos datos.

Cantidad_otras_carreras<-ggplot(SecondTable, aes(x=carrera,fill=carrera))+
  geom_bar()+
  scale_x_discrete(labels=abbreviate)+
  labs(title = "Cantidad de estudiantes en las demás facultades",
       x="Carrera",y="Estudiantes")

ggplotly(Cantidad_otras_carreras)

La tabla de peso.

Alumnos %>% 
  group_by(carrera) %>% 
  summarize(
    Promedio=mean(peso),
    Mín_Pes=min(peso),
    Máx_Pes=max(peso)
  )

## # A tibble: 13 x 4
##    carrera        Promedio Mín_Pes Máx_Pes
##    <chr>             <dbl>   <dbl>   <dbl>
##  1 ADMINISTRACION     79.9    70.3    88.1
##  2 ARQUITECTURA       79.6    69.9    91.5
##  3 BIOQUIMICA         80.2    70.3    89.0
##  4 CIVIL              79.8    71.5    89.6
##  5 ELECTRICA          80.2    71.7    89.0
##  6 ELECTRONICA        80.1    70.0    88.4
##  7 INDUSTRIAL         70.0    53.0    87.3
##  8 INFORMATICA        59.9    53.8    65.3
##  9 MECANICA           60.0    52.8    66.2
## 10 MECATRONICA        60.0    53.3    66.8
## 11 QUIMICA            60.0    53.6    65.8
## 12 SISTEMAS           60.0    53.3    66.7
## 13 TIC                60.0    54.1    65.9

Tablas de Frecuencias

Carreras

#Tabla de frecuencias de Carreras

Frec_abs=as.vector(table(Alumnos$carrera)) 
Frec_abs_acum=cumsum(table(Alumnos$carrera))
Frec_rel=as.vector(prop.table(table(Alumnos$carrera)))
Frec_rel_acum=cumsum(prop.table(table(Alumnos$carrera)))
tabla_frecuencia=data.frame(Frec_abs,Frec_abs_acum,Frec_rel,Frec_rel_acum)

#Tabla con Estilo
tabla_frecuencia %>%  
  kbl(col.names = c(
                    "Frec Absoluta",
                    "Frec Absolut acum",
                    "Frec Relativa",
                    "Frec Relativa acum"), align = rep("c",4)) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), fixed_thead = T)%>% 
  column_spec(1, bold = T, border_right = T) %>% 
  add_header_above(c("Carreras"=5)) %>% 
  add_header_above(c("Tabla de Frecuencias"=5))

Tabla de Frecuencias
Carreras
	Frec Absoluta	Frec Absolut acum	Frec Relativa	Frec Relativa acum
ADMINISTRACION	390	390	0.078	0.078
ARQUITECTURA	421	811	0.084	0.162
BIOQUIMICA	374	1185	0.075	0.237
CIVIL	378	1563	0.076	0.313
ELECTRICA	407	1970	0.081	0.394
ELECTRONICA	403	2373	0.081	0.475
INDUSTRIAL	379	2752	0.076	0.550
INFORMATICA	354	3106	0.071	0.621
MECANICA	336	3442	0.067	0.688
MECATRONICA	345	3787	0.069	0.757
QUIMICA	415	4202	0.083	0.840
SISTEMAS	397	4599	0.079	0.920
TIC	401	5000	0.080	1.000

Estrato

#Tabla de frecuencias de Estratos
Estrato=seq(1:6)
Frec_abs=as.vector(table(Alumnos$Estrato)) 
Frec_abs_acum=as.vector(cumsum(table(Alumnos$Estrato)))
Frec_rel=as.vector(prop.table(table(Alumnos$Estrato)))
Frec_rel_acum=cumsum(prop.table(table(Alumnos$Estrato)))
tabla_frecuencia=data.frame(Estrato,Frec_abs,Frec_abs_acum,Frec_rel,Frec_rel_acum)


#Tabla con Estilo

tabla_frecuencia %>%  
  kbl(col.names = c("Estrato",
                    "Frec Absoluta",
                    "Frec Absolut acum",
                    "Frec Relativa",
                    "Frec Relativa acum"), align = rep("c",6)) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), fixed_thead = T)%>% 
  column_spec(1, bold = T, border_right = T) %>% 
  add_header_above(c("Estratos"=5))%>% 
  add_header_above(c("Tabla de frecuencias"=5)) 

Tabla de frecuencias
Estratos
Estrato	Frec Absoluta	Frec Absolut acum	Frec Relativa	Frec Relativa acum
1	784	784	0.157	0.157
2	808	1592	0.162	0.318
3	860	2452	0.172	0.490
4	865	3317	0.173	0.663
5	850	4167	0.170	0.833
6	833	5000	0.167	1.000

Edad

#Tabla de frecuencias de Edad

Frec_abs=as.vector(table(Alumnos$edad)) 
Frec_abs_acum=as.vector(cumsum(table(Alumnos$edad)))
Frec_rel=as.vector(prop.table(table(Alumnos$edad)))
Frec_rel_acum=cumsum(prop.table(table(Alumnos$edad)))
tabla_frecuencia=data.frame(Frec_abs,Frec_abs_acum,Frec_rel,Frec_rel_acum)


#Tabla con Estilo

tabla_frecuencia %>%  
  kbl(col.names = c(
                    "Frec Absoluta",
                    "Frec Absolut acum",
                    "Frec Relativa",
                    "Frec Relativa acum"), align = rep("c",4)) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), fixed_thead = T)%>% 
  column_spec(1, bold = T, border_right = T) %>% 
  add_header_above(c("Edad"=5))%>% 
  add_header_above(c("Tabla de frecuencias"=5)) 

Tabla de frecuencias
Edad
	Frec Absoluta	Frec Absolut acum	Frec Relativa	Frec Relativa acum
17	2	2	0.000	0.000
18	44	46	0.009	0.009
19	310	356	0.062	0.071
20	1187	1543	0.237	0.309
21	1891	3434	0.378	0.687
22	1204	4638	0.241	0.928
23	339	4977	0.068	0.995
24	21	4998	0.004	1.000
25	2	5000	0.000	1.000

Altura

#En los datos continuos vamos a realizar intervalos


brx <- pretty(range(Alumnos$altura),
              n=nclass.Sturges(Alumnos$altura), min.n = 1)


k=nclass.Sturges(Alumnos$altura) #Cantidad de intervalos que tiene
A=diff(range(Alumnos$altura))/13 #Amplitud de un Intervalo a otro
A=3
m=min(Alumnos$altura)
L=m-0.05+A*(0:13)
Marcas=(L[0:k]+L[1:k+1])/2 #Marca de clase (media de cada intervalo)
Intervalos=cut(Alumnos$altura, breaks = L, include.lowest = TRUE) #Datos en intervalos




#Tabla de frecuencias de Altura

Frec_abs=as.vector(table(Intervalos)) 
Frec_abs_acum=as.vector(cumsum(table(Intervalos)))
Frec_rel=as.vector(prop.table(table(Intervalos)))
Frec_rel_acum=cumsum(prop.table(table(Intervalos)))
tabla_frecuencia=data.frame(Frec_abs,Frec_abs_acum,Frec_rel,Frec_rel_acum)
view(tabla_frecuencia)

#Tabla con Estilo

tabla_frecuencia %>%  
  kbl(col.names = c(
                    "Frec Absoluta",
                    "Frec Absolut acum",
                    "Frec Relativa",
                    "Frec Relativa acum"), align = rep("c",4)) %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), fixed_thead = T)%>% 
  column_spec(1, bold = T, border_right = T) %>% 
  add_header_above(c("Altura"=5))%>% 
  add_header_above(c("Tabla de frecuencias"=5)) 

Tabla de frecuencias
Altura
	Frec Absoluta	Frec Absolut acum	Frec Relativa	Frec Relativa acum
[153,156]	79	79	0.016	0.016
(156,159]	633	712	0.127	0.142
(159,162]	1159	1871	0.232	0.374
(162,165]	525	2396	0.105	0.479
(165,168]	40	2436	0.008	0.487
(168,171]	6	2442	0.001	0.488
(171,174]	61	2503	0.012	0.501
(174,177]	309	2812	0.062	0.562
(177,180]	818	3630	0.164	0.726
(180,183]	878	4508	0.176	0.902
(183,186]	400	4908	0.080	0.982
(186,189]	88	4996	0.018	0.999
(189,192]	4	5000	0.001	1.000

Nuestro Gráfico relacionado con esta tabla de frecuencias sería.

Hist_altura=ggplot(Alumnos,aes(x=altura))+
  geom_histogram(color="black",fill="white" ,breaks=L, position = "identity")

ggplotly(Hist_altura)