El archivo mogan.csv contiene una colección de variables relacionadas con las pesquerías en Mogán (Gran Canaria) durante el periodo 1989-2008. Cada fila del archivo corresponde auna observación mensual. En particular, las variables contenidas en el archivo son:
Mes y Año de la observación.
Variables económicas: IPC general mensual en la provincia de Las Palmas, variación del IPC entre dos meses sucesivos (estas variables sólo disponibles desde 1993), IPC mensual en alimentación y variación del IPC de alimentación entre meses sucesivos (disponibles desde 2002).
Variables meteorológicas: SST (Temperatura media superficial del mar en el sur de Gran Canaria), tempGando (temperatura media mensual en superficie, medida en el aeropuerto de Gando), viento (velocidad media mensual del viento en Mogán).
Variables relacionadas con la pesca: salidas (Número total de jornadas de pesca realizadas al mes entre todos los barcos de la flota radicada en Mogán), y peso descargado mensualmente de las especies pescadas en Mogán. las casillas vacías indican que ese mes no se realizaron capturas de esa especie.
El objetivo del estudio es describir la pesca en Mogán durante este periodo y evaluar la posible existencia de relaciones entre las distintas variables.
Calcula el peso total de las capturas en Mogán cada mes y almacénalo en la variable capturaTotal. Calcula para cada mes también la Captura por Unidad de Esfuerzo (CPUE) definida como el cociente entre el peso total de las capturas y el número de salidas realizadas ese mes.
Realiza una estadistica descriptiva de las variables del archivo, utilizando las medidas de resumen y los gráficos que consideres más adecuados. (NOTA: no describas la captura especie a especie, sino las capturas totales, y las de las categorías especificadas en el apartado 2).
Consulta el contenido de este curso de R y utiliza en particular la información dada en el ejemplo 2 para dibujar las series temporales de las variables económicas, meteorológicas, cpue, capturas totales y capturas de espáridos, cefalópodos y resto de especies.
Construye la variable estacion con el valor “invierno” para los meses 1,2 y 3, primavera para los 4, 5 y 6, verano para los meses 7, 8 y 9, y otoño para el resto de los meses. ¿Existen diferencias significativas en el volumen de capturas de espáridos entre estaciones? ¿existen diferencias significativas en el volumen de capturas de cefalópodos entre estaciones?. En caso de haber diferencias significativas, indica en qué estación (o estaciones) se capturan las mayores (y menores) cantidades de ambos grupos.
Repite la pregunta anterior con la variable SALIDAS.
Representa las capturas de espáridos frente a cefalópodos en escala logarítmica. ¿Existe asociación entre ambas variables? Construye, diagnostica e interpreta un modelo de regresión para predecir la captura de cefalópodos (en escala logarítmica) a partir de la captura de espáridos (en escala logarítmica).
Representa las capturas totales frente a las variables SST, tempGando, velocidad del viento e IPC. Comenta los resultados.
Construye un modelo de regresión para predecir las capturas a partir de las variables anteriores, incluyendo además la estación del año. ¿Resulta ser verdaderamente predictiva alguna de dichas variables?
Representa las capturas totales frente al número de salidas. Observarás dos nubes de puntos claramente definidas. La nube pequeña de la derecha responde probablemente a meses en que no se han declarado todos los viajes realizados, o en los que se han registrado capturas que en realidad no se han hecho en Mogán, sino que se han traído por carretera de otros puertos. Convierte en valores perdidos dichos puntos y ajusta un modelo de regresión al resto, para predecir las capturas a partir de las salidas.
Añade al modelo estimado en el punto anterior las variables meteorológicas y la estación del año, y estudia si ahora alguna de ellas resulta ser explicativa.
Importante: Elegir como nivel de significación para todos los contrastes el 5%. Acompañar los resultados con intervalos de confianza al 95%. En esta base de datos es posible que haya valores erróneos, que deberán ser recodificados como valores perdidos en caso de detectarse.