• Author / Uploaded
• Katherin Mendoza

• Categories
• Desviación Estándar
• Estadísticas
• Estadísticas descriptivas
• Análisis estadístico
• Matemáticas

Citation preview

Fase 4. Aplicar Conceptos A Un Proyecto Agropecuario Con Procesamiento Estadístico

Estadística Descriptiva (Para Agrarias)

Tutor: Francisco José Montealegre

Camila Vergara Hincapié 1.106.333.778

Código: 300046_95

Universidad Nacional Abierta Y A Distancia Ingeniería Ambiental UDR- Mariquita 19 - 0ctubre -2019

Actividades A Desarrollar Etapa 1.

1. Definir un área de trabajo donde se puedan obtener datos de variables continuas, discretas y cualitativas. Las veredas de san Sebastián de mariquita juegan un papel importante ya que según el manejo que les den a sus basuras podemos identificar los niveles de contaminación procedentes de estas, donde se calcularan cuáles son las veredas que realizan procedimientos adecuados a estos residuos además se conocerá cuáles son las veredas que cuentan con un sistema de acueducto adecuado para satisfacer diferentes necesidades básicas de sus individuos además conoceremos el área ocupada por cada vereda y algunos barrios de san Sebastián de mariquita para poder compararlos

2. Determinar la ubicación del sitio fuente de los datos: institución, municipio, vereda y/o finca si aplica. El informe debe presentar los detalles de la locación elegida para la captura de datos y evidencia fotográfica.

SAN SEBASTIÁN DE MARIQUITA TOLIMA

Ubicado en el norte del Tolima, cuenta con una población 33.340 personas (2017) con una temperatura promedio de 30 °c y a una altura de 495 msnm.

3. Determinar una variable continua, una discreta y una cualitativa. Se debe realizar una descripción clara de cada una de las variables elegidas.

Continua Espacio ocupado por las veredas y barrios de mariquita se mide en Área Discreta

Número de viviendas de las diferentes veredas y algunos barrios de san Sebastián de mariquita que cuentan con sistemas de acueductos. hectárea de las veredas y algunos barrios de san Sebastián de mariquita. Cualitativa Basuras tratados y basuras no tratados en las veredas y algunos barrios de mariquita.

4. Gestionar como mínimo 20 datos de cada una de las variables. Se debe presentar evidencia fotográfica en el informe de la recolección de los datos.

Número de

Veredas y Barios

Datos

Viviendas

Manejo de

Área/

que

basuras SI/

Hectáreas

cuentan

NO

con sistemas de acueducto 1

Santa Lucia

3,98

301

SI

2

Comuneros

3,45

265

SI

3

Mujeres Solidarias

1,8

165

SI

4

Villa del Sol

2,3

279

SI

5

El Dorado

4,98

423

SI

6

Oasis

1,9

154

SI

7

El Jardín

2,5

198

SI

8

El Carmen

4,06

312

SI

9

Centro

4,06

284

SI

10

Buena Vista

1,7

157

SI

11

Malabar Bajo

568.5

10

NO

12

El Mercado

679.4

52

NO

13

Medina

876.0

7

NO

14

Las Marías

85.1

43

NO

15

Mal Paso

518.8

24

NO

16

Cerro Gordo

855.1

13

NO

17

Carrizales

262.3

77

NO

18

Las Camelias

388.6

126

NO

19

EL Porvenir

80.5

8

NO

20

La Mesa

783.6

65

NO

Etapa 2 1. Ejecutar el programa R y abrir el archivo “Codigo Fase 4” 2. Ingresar los datos respectivos para la variable continua, discreta y categórica en los siguientes comandos presentes en el código: a. CONTINUA=c(38.11,36.2,..ingresar los 20 datos de la variable continua), para números decimales usar punto no coma, ya que la coma se usa para separar cada dato. b. DISCRETA=c(4,1,3..... ingresar los 20 datos de la variable discreta) c. CATEGORICA=c(1,2,3,1,…. ingresar los 20 datos de la variable categórica o cualitativa). En la variable categórica también hay que editar el comando denominado: “labels=c(“insertar el nombre de cada categoría entre comillas”, separar cada categoría con un coma) 3. Ejecutar el código, digitando “Control+R” en cada línea del código, de arriba hacia abajo.

4. Presentar un cuadro resumen con los resultados obtenidos al ejecutar el código, presentando los siguientes datos de las variables continua y discreta:

DESARROLLO Graficas Continua- áreas / hectareas

mean(CONTINUA)#media aritmética

var(CONTINUA)#varianza

sd(CONTINUA)#desviación estándar

min(CONTINUA) #Mínimo

max(CONTINUA)# Máximo

range(CONTINUA) #Rango

median(CONTINUA)# Mediana

length(CONTINUA)# Número de datos

quantile(CONTINUA, 0.25)# Cuantil Q1

quantile(CONTINUA, 0.5)# Cuantil Q2 que es la mimsa mediana

quantile(CONTINUA, 0.75)# Cuantil Q3

IQR(CONTINUA) #Rango intercuartílico

5. Presentar el gráfico de tabla de frecuencias y de diagrama de cajas (boxplot), para la variable continua, haciendo una descripción del gráfico y analizando los resultados obtenidos.

Tabla de frecuencias

Diagrama de cajas (boxplot)

Graficas variable discreta – viviendas que cuentas con un sistema de acueducto

mean(CONTINUA)#media aritmética

sd(CONTINUA)#desviación estándar

min(CONTINUA) #Mínimo

max(CONTINUA)# Máximo

range(CONTINUA) #Rango

median(CONTINUA)# Mediana

length(CONTINUA)# Número de datos

quantile(CONTINUA, 0.25)# Cuantil Q1

quantile(CONTINUA, 0.5)# Cuantil Q2 que es la mimsa mediana

quantile(CONTINUA, 0.75)# Cuantil Q3

IQR(CONTINUA) #Rango intercuartílico

ORDENAR

6. Presentar los gráficos de tablas de frecuencias absolutas, diagrama de cajas (boxplot) y de torta para la variable discreta, haciendo una descripción de cada gráfico y analizando los resultados obtenidos. Tabla de frecuencias absolutas acumuladas de variables discreta

Tabla de frecuencias relativas de variables discreta

Diagrama de cajas o Boxplot

7. Presentar los gráficos de tablas de frecuencias absolutas y frecuencias relativas para la variable cualitativa (categórica), haciendo una descripción de cada gráfico y analizando los resultados obtenidos. 8. Presentar las conclusiones respectivas del desarrollo del ejercicio.