Practica_Descripcion_Datos_T1 5

Descripción Estadística de Datos
IN1089C Análisis Multivariado
Alba Martínez Ruiz
Departamento de Ingeniería Industria
Universidad Católica de la Ssma. Concepción
Concepción, Chile

Tenemos 42 observaciones/medidas de siete variables de la polución del aire en una ciudad
(matriz de datos de nxp=42x7). Las observaciones han sido obtenidas en diferentes días. Se
miden dos variables atmosféricas,
-Velocidad del viento (m/s)
Radiación solar (W/m2, vatio por metro cuadrado)

y 5 contaminantes y material particulado en suspensión:
-

Monóxido de carbono (CO, ug/m3, microgramo por metro cúbico)
Monóxido y dióxido de nitrógeno (NO y NO2, ug/m3)
Ozono (O3, ug/m3)
Hidrocarburos no quemados (HC, ppm)

El objetivo de la tarea es describir estadísticamente cada una de las variables y determinar elgrado de relación/asociación existente entre ellas. Para esto se entrega los estadísticos
descriptivos, y los histogramas, diagramas de dispersión y de caja.
¿Qué resultados obtendría si ahora usted realiza este análisis con los datos centrados y
reducidos?. Piense, si usted fuera un ingeniero trabajando en SINCA, el Sistema de Información
Nacional de Calidad del Aire (http://sinca.conama.cl) ytuviera que evaluar las razones por las
cuales se presentan ciertos niveles de contaminación en su ciudad, ¿con qué variables
intentaría correlacionar las variables descritas?

La tabla siguiente muestra los estadísticos descriptivos de las variables estudiadas.

Mínimo
Primer cuartil
Mediana
Media
Desv. Típica
Tercer cuartil
Máximo

Vie
m/s
5
6
8
7.50
1.58
8.75
10

Estadísticos DescriptivosVariables
SolRAd
CO
NO
W/m2
ug/m3
ug/m3
30
2
1
68.25
4
1
76.50
4
2
73.86
4.55
2.19
17.34
1.23
1.09
84.75
5
3
107
7
5

NO2
ug/m3
5
8
9.50
10.05
3.37
12
21

O3
ug/m3
2
6
8.50
9.41
5.57
11
25

HC
ppm
2
3
3
3.10
0.69
3
5

Kurtosis
Asimetría

1.985
0.037

3.472
-0.760

4.430
1.022

4.223
1.175

3.194
0.325

2.881
0.599

2.600
0.653

-

Velocidad del viento: media y mediana muy similares; media punto medioentre
mínimo y máximo; coeficiente de asimetría casi cero; distribución de la variable muy
simétrica en torno a la media; esto es confirmado por el histograma de la variable y el
coeficiente de asimetría (0.037; casi cero); coeficiente de kurtosis < 3 (1.985), en este
caso la frecuencia relativa de los valores es muy parecida, distribución de datos más
achatada de la normal o apuntamiento más bajoque una distribución normal;
desviación estándar de los datos (desviación de los datos en relación a la media)
pequeña.

-

Radiación solar: mediana levemente mayor y a la derecha de la media; coeficiente de
asimetría casi cero (y negativo), los datos se distribuyen de forma simétrica en torno a
la media; el histograma de la variable indica una leve cola de la distribución hacia la
izquierda, estotambién se explica porque los datos se distribuyen en un conjunto
amplio de valores (min=30, primer cuartil=68.25, tercer cuartil=84.75 y max=107);
coeficiente de kurtosis > 3, distribución de datos con alto apuntamiento, mayor al de
una distribución normal; desviación estándar de los datos (desviación de los datos en
relación a la media) pequeña.

-

Monóxido de carbono, CO: media y mediana muysimilares; media casi punto medio
entre mínimo y máximo; coeficiente de asimetría cercano a cero, distribución
simétrica de los datos en torno a la media; coeficiente de kurtosis < 3, distribución de
datos con apuntamiento menor al normal; desviación estándar de los datos
(desviación de los datos en relación a la media) pequeña.

-

Monóxido de nitrógeno, NO: media y mediana muy similares;coeficiente de asimetría
casi cero, distribución de los datos simétricos en torno a la media; coeficiente de
kurtosis < 3, distribución de datos con apuntamiento menor al normal; desviación
estándar de los datos (desviación de los datos en relación a la media) alta, casi un 50%
de la media.

-

Dióxido de nitrógeno, NO2: mediana levemente inferior y a la izquierda de la media;
coeficiente de asimetría...