FORM Merma
Karen Neri - A01657974
2022-09-26
Importar base de datos
#file.choose()
merma <- read.csv("/Users/Karen/Downloads/FORM - Merma.csv")Importar librerias
library(dplyr) ##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(kableExtra)##
## Attaching package: 'kableExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowslibrary(forcats)
library(ggplot2)
library(dlookr) ##
## Attaching package: 'dlookr'## The following object is masked from 'package:base':
##
## transformlibrary(foreign)
library(janitor)##
## Attaching package: 'janitor'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.testlibrary(Hmisc) ## Loading required package: lattice## Loading required package: survival## Loading required package: Formula##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following object is masked from 'package:dlookr':
##
## describe## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## src, summarize## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, unitslibrary(psych) ##
## Attaching package: 'psych'## The following object is masked from 'package:Hmisc':
##
## describe## The following object is masked from 'package:dlookr':
##
## describe## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alphalibrary(naniar)
library(readr)
library(jtools) ##
## Attaching package: 'jtools'## The following object is masked from 'package:Hmisc':
##
## %nin%library(gmodels)Entender la base de datos
Variables
¿Cuantas variables y cuantos registros tiene la base de datos?
3 variables y 50 registros
str (merma)## 'data.frame': 50 obs. of 3 variables:
## $ Fecha: chr "11/01/22" "11/01/22" "22/01/22" "22/01/22" ...
## $ Mes : chr "ENERO" "ENERO" "ENERO" "ENERO" ...
## $ Kilos: int 5080 3810 2990 2680 3650 4380 3870 3590 3410 3930 ...summary (merma) ## Fecha Mes Kilos
## Length:50 Length:50 Min. : 790
## Class :character Class :character 1st Qu.:3178
## Mode :character Mode :character Median :3925
## Mean :3709
## 3rd Qu.:4232
## Max. :6140Tipos de variables
variable <- c("`Fecha`","`Mes`","`Kilos`")
tipo <- c("cualitativo", "cualitativo","cuantitativo (continuo)")
table <- data.frame (variable, tipo)
knitr::kable(table)| variable | tipo |
|---|---|
Fecha
|
cualitativo |
Mes
|
cualitativo |
Kilos
|
cuantitativo (continuo) |
Escala de medición
variables <- c("`Fecha`","`Mes`","`Kilos`")
tipos <- c("cualitativo", "cualitativo","cuantitativo (continuo)")
escalas <- c("ordinal", "ordinal", "razon")
table1 <- data.frame (variables, tipos, escalas)
knitr::kable(table1)| variables | tipos | escalas |
|---|---|---|
Fecha
|
cualitativo | ordinal |
Mes
|
cualitativo | ordinal |
Kilos
|
cuantitativo (continuo) | razon |
Limpieza de la base
Técnica 1. Convertir tipos de datos
#Cambiar de caracter a fecha
#Se utilizó esta tecnica debido a que la base contiene el dato de fecha y es necesario convertirlo para evaluar el periodo de tiempo de la información
merma$Fecha <-as.Date(merma$Fecha,format ="%d/%m/%Y")
tibble(merma)## # A tibble: 50 × 3
## Fecha Mes Kilos
## <date> <chr> <int>
## 1 0022-01-11 ENERO 5080
## 2 0022-01-11 ENERO 3810
## 3 0022-01-22 ENERO 2990
## 4 0022-01-22 ENERO 2680
## 5 0022-02-18 FEBRERO 3650
## 6 0022-02-18 FEBRERO 4380
## 7 0022-02-18 FEBRERO 3870
## 8 0022-02-18 FEBRERO 3590
## 9 0022-02-18 FEBRERO 3410
## 10 0022-02-24 FEBRERO 3930
## # … with 40 more rowsTécnica 2. Valores faltantes
#Borrar registros faltantes
#Se utilizó esta tecnica debido a que es importante considerar si la base no tiene alguna registro NA o cero que pueda afectar la visualización de los datos
#¿Tenemos NA en la base de datos?
sum(is.na(merma))## [1] 0#¿Tenemos NA por variable?
sapply(merma,function(x)sum(is.na(x)))## Fecha Mes Kilos
## 0 0 0#En caso de tener, borrar los registros NA
merma <- na.omit(merma)
summary(merma)## Fecha Mes Kilos
## Min. :0022-01-11 Length:50 Min. : 790
## 1st Qu.:0022-03-12 Class :character 1st Qu.:3178
## Median :0022-05-24 Mode :character Median :3925
## Mean :0022-05-25 Mean :3709
## 3rd Qu.:0022-08-10 3rd Qu.:4232
## Max. :0022-09-21 Max. :6140Análisis estadístico descriptivo
describe (merma)## Warning in FUN(newX[, i], ...): no non-missing arguments to min; returning Inf## Warning in FUN(newX[, i], ...): no non-missing arguments to max; returning -Inf## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew
## Fecha 1 50 NaN NA NA NaN NA Inf -Inf -Inf NA
## Mes* 2 50 4.60 2.60 4 4.53 2.97 1 9 8 0.21
## Kilos 3 50 3708.52 1023.99 3925 3798.65 541.15 790 6140 5350 -0.94
## kurtosis se
## Fecha NA NA
## Mes* -1.35 0.37
## Kilos 1.65 144.81Tabla de frecuencia
proportion <- prop.table(table(merma$Kilos,merma$Mes))
proportion %>%
kbl() %>%
kable_styling()| ABRIL | AGOSTO | ENERO | FEBRERO | JULIO | JUNIO | MARZO | MAYO | SEPTIEMBRE | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 790 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 810 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 1040 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2130 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2480 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2680 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2830 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 2950 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2980 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 2990 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3050 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 3140 | 0.00 | 0.04 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3290 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 3410 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3590 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3650 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3680 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 3690 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3739 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 3780 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3810 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 3870 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3920 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3930 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3940 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3960 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3967 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 4000 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 4050 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4130 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4190 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 4200 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 4210 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4240 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4260 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4270 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4310 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 4330 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4380 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4510 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 4680 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4770 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 5010 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 5080 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 5230 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 6140 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
Tabla cruzada
proportion %>%
kbl() %>%
kable_material (c("striped","hover"))| ABRIL | AGOSTO | ENERO | FEBRERO | JULIO | JUNIO | MARZO | MAYO | SEPTIEMBRE | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 790 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 810 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 1040 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2130 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2480 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2680 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2830 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 2950 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 2980 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 2990 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3050 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 3140 | 0.00 | 0.04 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3290 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 3410 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3590 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3650 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3680 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 3690 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3739 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 3780 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3810 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 3870 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3920 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3930 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3940 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3960 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 3967 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
| 4000 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 4050 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4130 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4190 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 4200 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 4210 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4240 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4260 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4270 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4310 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 4330 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4380 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4510 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 4680 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 4770 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 5010 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 5080 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 5230 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 6140 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
location <- CrossTable(merma$Kilos, merma$Mes, prop.t=TRUE, prop.r=TRUE, prop.c=TRUE)##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Chi-square contribution |
## | N / Row Total |
## | N / Col Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 50
##
##
## | merma$Mes
## merma$Kilos | ABRIL | AGOSTO | ENERO | FEBRERO | JULIO | JUNIO | MARZO | MAYO | SEPTIEMBRE | Row Total |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
## 790 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
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## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
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## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.200 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | |
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## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.250 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 |
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.200 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
## 4680 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.250 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.100 | 0.220 | 10.580 | 0.120 | 0.100 | 0.080 | 0.120 | 0.100 | 0.080 | |
## | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 |
## | 0.000 | 0.000 | 0.250 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.200 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
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## | 0.100 | 0.220 | 0.080 | 0.120 | 0.100 | 0.080 | 0.120 | 8.100 | 0.080 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 0.000 | 0.020 |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.200 | 0.000 | |
## | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.020 | 0.000 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 5 | 11 | 4 | 6 | 5 | 4 | 6 | 5 | 4 | 50 |
## | 0.100 | 0.220 | 0.080 | 0.120 | 0.100 | 0.080 | 0.120 | 0.100 | 0.080 | |
## -------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|------------|
##
## kbl(location) %>%
kable_classic()
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Gráficos de datos cualitativos y cuantitativos
#Bar plots 1
Kilos <- data.frame(merma$Fecha,merma$Kilos)
colnames(Kilos)<-c('Fecha','Kilos')
ggplot(data = Kilos, aes (x=Fecha, y=Kilos)) +
geom_bar(stat = "identity", fill="#FFA07A") + scale_fill_grey() +
labs(title = "Kilos de merma",
x = "2022")
#Grafica de pie
Kilos1 <- data.frame(merma$Mes,merma$Kilos)
colnames(Kilos1)<-c('Mes','Kilos')
ggplot(Kilos1,aes(x=Kilos, y=Mes, fill=Kilos))+
geom_bar(stat = "identity",color="blue")+
coord_polar(theta="y")
Graficos de dispersión
#Histograma
hist(merma$Kilos,main="Histograma",xlab="Kilos de merma",col='#FFA07A')
#Diagrama de dispersion
qqnorm(merma$Kilos, main="Grafica de dispersion", ylab="Kilos de merma",col='#FFA07A')
qqline(merma$Kilos, col='#FFA07A')
#Graficos de normalidad
plot_normality(merma,Kilos, col='#FFA07A')
Conclusiones
Despues de analizar la base de datos, nos pudimos dar cuenta de que es una base donde se encuentra información sobre los kilos de merma que sobran de la producción, por mes y fecha exacta de FORM, con lo cual se pudo observar, con ayuda de los gráficos, que durante Agosto fue cuando hubo mayor cantidad de merma, pudiendo inferirse que fue a causa de que en meses anteriores hubo un mayor pedido por parte de los clientes y por lo tanto, mayor producción.
De igual manera, fue posible decir que la cantidad de kilos de merma sigue una distribución normal, por lo que la cantidad de merma que se genera en la producción suele ser la misma cantidad promedio, no obstante, hay algunos casos extraordinarios, que se pueden ubicar en la linea de dispersión. Con esto, FORM puede ser consciente de en que mes genera mayor cantidad y aprovechar dicha temporada para utilizarlo como una suma de valor.