##Tabla de Frecuencia R Markdown

Los datos que se manejaron para hacer el análisis estadistico se sacaron del siguiente link https://www.datos.gov.co/Salud-y-Protecci-n-Social/Costos-de-la-atenci-n-hospitalaria-en-Bucaramanga-/g4vd-w4ip.

Con la tabla de frecuencias 2 podemos deducir que la mayoría los costos de los accidentes en bucaramanga son bajos, ya que el 93.7% de los costos estan entre 0 pesos y 1.914.415 pesos, con la tabla de frecuencias 1 (en la cual se especificó entre las clases los rangos de costos) vemos que entre los costos de 0 a 900.000 pesos esta el 90%, con los gráficos de las dos tablas observamos que las dos estan sesgadas a la izquierda, esto quiere decir que la moda es menor a la mediana y esta a su vez menor a la media.

accidentes=read.csv("https://www.datos.gov.co/resource/g4vd-w4ip.csv")
library(fdth)
## Warning: package 'fdth' was built under R version 4.1.3
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
tabla1=fdt(accidentes$costos,start=0,end=2500000,h=100000)

tabla1
##       Class limits   f   rf rf(%)  cf cf(%)
##         [0,100000) 369 0.37  36.9 369  36.9
##    [100000,200000) 294 0.29  29.4 663  66.3
##    [200000,300000) 142 0.14  14.2 805  80.5
##    [300000,400000)  38 0.04   3.8 843  84.3
##    [400000,500000)  19 0.02   1.9 862  86.2
##    [500000,600000)  15 0.01   1.5 877  87.7
##    [600000,700000)   8 0.01   0.8 885  88.5
##    [700000,800000)   8 0.01   0.8 893  89.3
##    [800000,900000)   7 0.01   0.7 900  90.0
##   [900000,1000000)   6 0.01   0.6 906  90.6
##  [1000000,1100000)   2 0.00   0.2 908  90.8
##  [1100000,1200000)   3 0.00   0.3 911  91.1
##  [1200000,1300000)   8 0.01   0.8 919  91.9
##  [1300000,1400000)   3 0.00   0.3 922  92.2
##  [1400000,1500000)   8 0.01   0.8 930  93.0
##  [1500000,1600000)   2 0.00   0.2 932  93.2
##  [1600000,1700000)   4 0.00   0.4 936  93.6
##  [1700000,1800000)   0 0.00   0.0 936  93.6
##  [1800000,1900000)   1 0.00   0.1 937  93.7
##  [1900000,2000000)   0 0.00   0.0 937  93.7
##  [2000000,2100000)   2 0.00   0.2 939  93.9
##  [2100000,2200000)   3 0.00   0.3 942  94.2
##  [2200000,2300000)   3 0.00   0.3 945  94.5
##  [2300000,2400000)   1 0.00   0.1 946  94.6
##  [2400000,2500000)   0 0.00   0.0 946  94.6
plot(tabla1)

media_recortada=mean(accidentes$costos, trim=0.025)
mediana=median(accidentes$costos)
cv=sd(accidentes$costos)/mean(accidentes$costos)

tabla2=fdt(accidentes$costos)
tabla2
##               Class limits   f   rf rf(%)   cf cf(%)
##            [0,1914415.518) 937 0.94  93.7  937  93.7
##  [1914415.518,3828831.036)  25 0.03   2.5  962  96.2
##  [3828831.036,5743246.555)  11 0.01   1.1  973  97.3
##  [5743246.555,7657662.073)   9 0.01   0.9  982  98.2
##  [7657662.073,9572077.591)   6 0.01   0.6  988  98.8
##  [9572077.591,11486493.11)   5 0.00   0.5  993  99.3
##  [11486493.11,13400908.63)   3 0.00   0.3  996  99.6
##  [13400908.63,15315324.15)   0 0.00   0.0  996  99.6
##  [15315324.15,17229739.66)   0 0.00   0.0  996  99.6
##  [17229739.66,19144155.18)   1 0.00   0.1  997  99.7
##   [19144155.18,21058570.7)   3 0.00   0.3 1000 100.0
plot(tabla2)

Including Plots