Ricardo R. Palma
Agosto 2019
MDZ_C <- read.csv2("MDZ_Competitividad.csv")
head (MDZ_C,1)
X RH.Mgt CR RH.Mgt.1 NPD Actividad id IIP
1 1 0.4460343 0.5099713 0.4460343 0.2747196 petroleo 11587 0.3798227
Proj.Mgt NPD.1 IIP.1 CR.1 TIR Proj.Mgt.1 NPD.2
1 0.2286879 0.2747196 0.3798227 0.5099713 14.72783 0.2286879 0.2747196
Know.Mgt Fecha Actividad.1 NPD.3 Rubro Rubro.1
1 0.1890331 Mayo_19 petroleo 0.2747196 Medioambiente Medioambiente
Rubro.2 Strategy.Mgt Lng Strategy.Mgt.1 CR.2 Proj.Mgt.2
1 Medioambiente 0.6213083 -68.10139 0.6213083 0.5099713 0.2286879
NPD.4 Lat Proj.Mgt.3 NPD.5 Fecha.1 Rubro.3 RISK
1 0.2747196 -33.25545 0.2286879 0.2747196 Mayo_19 Medioambiente 8.103609
RISK.1 Rubro.4 IIP.2 Strategy.Mgt.2 id.1 CR.3
1 8.103609 Medioambiente 0.3798227 0.6213083 11587 0.5099713
Know.Mgt.1 Actividad.2 NPD.6 NPD.7 RISK.2 TIR.1 RH.Mgt.2
1 0.1890331 petroleo 0.2747196 0.2747196 8.103609 14.72783 0.4460343
Proj.Mgt.4 NPD.8 Rubro.5 Know.Mgt.2
1 0.2286879 0.2747196 Medioambiente 0.1890331
View(MDZ_C)
plot(MDZ_C$Lng,MDZ_C$Lat)
library(leaflet)
library( magrittr )
subscr<-data.frame(lat=MDZ_C$Lat,lng=MDZ_C$Lng)
leaflet() %>% addTiles() %>%
addCircleMarkers(data = subscr,
lat = ~lat, lng = ~lng,
color = "blue")
TypeError: Attempting to change the setter of an unconfigurable property.
TypeError: Attempting to change the setter of an unconfigurable property.
Defino las coordenadas X y Y en función del promedio de latitud y longitud
X <- mean(MDZ_C$Lng)
Y <- mean(MDZ_C$Lat)
X
[1] -68.65396
Y
[1] -33.33595
plot(MDZ_C$Lng, MDZ_C$Lat)
points(X,Y,type="p",col="red",pch=23)
En este caso no tengo en cuenta la latitud y longitud solamente, sino que asumo como masa alguna otra variable. Pondremos por caso la rentabilidad (TIR)
summary(MDZ_C$TIR)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-4.177 8.818 12.178 12.398 15.899 30.027
\[ \sum_{1=1}^{n} Tir_i*Long_i = X * n * \widehat{Tir_m} \]
Esto implica que puedo calcular la longitud como :
\[ X = \frac{\sum_{1=1}^{n} Tir_i*Long_i } {n * \widehat{Tir_m}} \]
X_1 <- sum(MDZ_C$Lng * MDZ_C$TIR) / sum(MDZ_C$TIR)
X_1
[1] -68.65231
X
[1] -68.65396
\[ \sum_{1=1}^{n} Tir_i*Lat_i = Y * n * \widehat{Tir_m} \]
Esto implica que puedo calcular la longitud como :
\[ Y = \frac{\sum_{1=1}^{n} Tir_i*Lat_i } {n * \widehat{Tir_m}} \]
Y_1 <- sum(MDZ_C$Lat * MDZ_C$TIR) / sum(MDZ_C$TIR)
Y_1
[1] -33.32873
Y
[1] -33.33595
plot(MDZ_C$Lng, MDZ_C$Lat)
points(X,Y,type="p",col="red",pch=23)
points(X_1,Y_1,type="p",col="blue",pch=23)
center <-data.frame(lat=X_1,lng=Y_1)
leaflet() %>% addTiles() %>%
addCircleMarkers(data = center,
lat = ~lat, lng = ~lng,
color = "red")
TypeError: Attempting to change the setter of an unconfigurable property.
TypeError: Attempting to change the setter of an unconfigurable property.
\[ \sum_{1=1}^{n} Tir_i*(Long_i)^2 = X^2 * n * \widehat{Tir_m} \]
Esto implica que puedo calcular la longitud como :
\[ X = \sqrt { \frac{\sum_{1=1}^{n} Tir_i*(Long_i)^2 } {n * \widehat{Tir_m}} } \]
X_2 <- sqrt( sum(MDZ_C$Lng ^2 * MDZ_C$TIR) / sum(MDZ_C$TIR))
X_2
[1] 68.65339
X_1
[1] -68.65231
X
[1] -68.65396
\[ \sum_{1=1}^{n} Tir_i*(Lat_i)^2 = Y^2 * n * \widehat{Tir_m} \]
Esto implica que puedo calcular la longitud como :
\[ Y = \sqrt { \frac{\sum_{1=1}^{n} Tir_i*(Lat_i)^2 } {n * \widehat{Tir_m}} } \]
Y_2 <- sqrt( sum(MDZ_C$Lat ^2 * MDZ_C$TIR) / sum(MDZ_C$TIR))
Y_2
[1] 33.33695
Y_1
[1] -33.32873
Y
[1] -33.33595
Ejercicio: Ploterar XY & Mapa
library("PerformanceAnalytics")
my_data <- data.frame(MDZ_C[ ,8:16])
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, pch=19)
my_data <-MDZ_C[ , c(8:16)]
library("cluster")
library(factoextra)
fviz_nbclust(my_data, kmeans, method = "gap_stat")
my_data <-MDZ_C[ , 8:16]
#cluster kmeans
km.res <- kmeans(my_data, 7, nstart = 25)
fviz_cluster(km.res, data = my_data, frame.type = "convex")
pam.res <- pam(MDZ_C, 7)
fviz_cluster(pam.res)
clarax <- clara(my_data, 5)
# Cluster plot
fviz_cluster(clarax, stand = T, geom = "point" , ellipse = TRUE, ellipse.type = "convex", ellipse.level = 0.95, ellipse.alpha = 0.2, shape = NULL,
pointsize = 1)
For more details on authoring R presentations please visit https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200486468.
summary(cars)
speed dist
Min. : 4.0 Min. : 2.00
1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
Median :15.0 Median : 36.00
Mean :15.4 Mean : 42.98
3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
Max. :25.0 Max. :120.00