Introducción:
Desarrollo:
Reporte:
Desde la década de 1990, los equipos eléctricos y electrónicos han revolucionado la vida de las personas. Estos productos son omnipresentes en nuestros hogares, oficinas, hospitales, sistemas de transporte y redes de comunicación. También apoyan el desarrollo en todo el mundo, pero con la innovación tecnológica cada vez mayor y las ventas en rápido aumento, los desechos electrónicos o los desechos electrónicos se han convertido en uno de los flujos de desechos de más rápido crecimiento. Este es un desafío para la gestión de residuos, ya que muchos productos electrónicos contienen materiales peligrosos y valiosos.
La medición de los desechos electrónicos es un paso importante para enfrentar el desafío de los desechos electrónicos. La Asociación de Estadísticas de E-waste Global, formada por la Universidad de las Naciones Unidas (UNU), la Unidad de Telecomunicaciones Internacionales (ITU) y la Asociación Internacional de Residuos Sólidos (ISWA), utiliza el marco de medición en su edición de 2017 del Global E-waste Monitor.
Según ese informe, solo 41 países compilan estadísticas sobre desechos electrónicos, que no están todos armonizados internacionalmente. Las estadísticas ayudan a evaluar los desarrollos a lo largo del tiempo, establecen y evalúan objetivos, e identifican las mejores prácticas en políticas. De esta manera, una mejor información sobre los desechos electrónicos eventualmente contribuirá a minimizar la generación de desechos electrónicos, evitar el vertido ilegal y el tratamiento inadecuado de los desechos electrónicos, promover el reciclaje y crear empleos en el sector de renovación y reciclaje.
Actualmente, solo unos pocos países tienen un sistema de medición uniforme para residuos de equipos eléctricos y electrónicos (e-waste o WEEE). Sin embargo, ya hay datos sustanciales disponibles para países desarrollados y menos desarrollados que se relacionan con las estadísticas de desechos electrónicos. Con el fin de mejorar la comparabilidad entre países, se propone un marco de medición sólido que integre los datos estadísticos disponibles y las fuentes de datos no estadísticos en las estadísticas de desechos electrónicos.
Además del marco de medición completo, se proponen requisitos mínimos para recopilar e informar sobre estadísticas de desechos electrónicos para los países que se están embarcando en este tipo de recopilación de datos por primera vez.
Graficar los datos de la tabla realizada empleando las siguientes gráficas: Diagrama de barras, Histogramas y Polígonos de frecuencia.
Usando la tabla de datos agrupados realizada en la Actividad 1 de la Unidad 2 se proceden a realizar las gráficas que se solicitan.
Tabla 1 Tabla de datos, procedentes de la Unidad 1 Evidencias del Aprendizaje
| 20.00 | 252.00 | 92.00 | 1.10 | 368.00 | |
| 14.00 | 19.00 | 497.00 | 1,975.00 | 14.00 | 150.00 |
| 574.00 | 724.00 | 36.00 | 1,274.00 | 9.50 | 59.00 |
| 182.00 | 2.40 | 3.80 | 630.00 | 280.00 | 301.00 |
| 63.00 | 2.70 | 19.00 | 221.00 | 2.50 | 0.20 |
| 4.90 | 8.80 | 49.00 | 93.00 | 12.00 | 33.00 |
| 20.00 | 159.00 | 4.60 | 120.00 | 6.70 | 7.00 |
| 142.00 | 7,211.00 | 116.00 | 1,156.00 | 5.10 | 44.00 |
| 3.80 | 140.00 | 1,373.00 | 17.00 | 11.00 | 182.00 |
| 72.00 | 11.00 | 14.00 | 2,139.00 | 998.00 | 290.00 |
| 241.00 | 275.00 | 2.20 | 43.00 | 0.20 | 453.00 |
| 2.30 | 0.60 | 21.00 | 147.00 | 14.00 | 180.00 |
| 8.20 | 13.00 | 1,884.00 | 38.00 | 6.20 | 29.00 |
| 2.00 | 48.00 | 39.00 | 0.10 | 127.00 | 665.00 |
| 36.00 | 22.00 | 189.00 | 67.00 | 17.00 | 6.30 |
| 25.00 | 53.00 | 0.80 | 7.20 | 55.00 | 229.00 |
| 16.00 | 16.00 | 67.00 | 7.50 | 14.00 | 1,392.00 |
| 1,534.00 | 168.00 | 8.00 | 22.00 | 23.00 | 5.90 |
| 7.70 | 141.00 | 1.00 | 51.00 | 407.00 | 0.70 |
| 79.00 | 0.90 | 4.70 | 1.80 | 95.00 | 1.60 |
| 11.00 | 0.50 | 19.00 | 70.00 | 14.00 | 0.90 |
| 5.00 | 59.00 | 136.00 | 38.00 | 7.90 | 0.50 |
| 14.00 | 90.00 | 7.60 | 12.00 | 277.00 | 0.20 |
| 508.00 | 15.00 | 51.00 | 1.10 | 3.40 | 100.00 |
| 67.00 | 33.00 | 0.40 | 321.00 | 930.00 | 95.00 |
| 51.00 | 5.40 | 5.70 | 215.00 | 184.00 | 507.00 |
| 15.00 | 3.60 | 6.40 | 0.30 | 22.00 | 63.00 |
| 623.00 | 0.01 | 25.00 | 277.00 | 134.00 | 1,632.00 |
| 38.00 | 6,295.00 | 37.00 | 0.30 | 254.00 | 141.00 |
| 42.00 | 15.00 | 13.00 |
|
|
|
Tabla 2 Tabla de datos agrupados sobre RAEE generados al 2016 en kilotoneladas
| Limites | Marca de clase (Xi) | Frecuencia (ni) | Frecuencia relativa (fi) | Frecuencia relativa porcentual (pi) | ||
| Inferior | Superior | |||||
| 0.00 | 851.58 | 425.79 | 164 | 0.93 | 93% | |
| 851.57 - 1,703.15 | 851.57 | 1,703.15 | 1,277.36 | 8 | 0.05 | 5% |
| 1,703.14 - 2,554.72 | 1,703.14 | 2,554.72 | 2,128.93 | 3 | 0.02 | 2% |
| 2,554.71 - 3,406.29 | 2,554.71 | 3,406.29 | 2,980.50 | 0 | 0.00 | 0% |
| 3,406.28 - 4,257.86 | 3,406.28 | 4,257.86 | 3,832.07 | 0 | 0.00 | 0% |
| 4,257.85 - 5,109.43 | 4,257.85 | 5,109.43 | 4,683.64 | 0 | 0.00 | 0% |
| 5,109.42 - 5,961.00 | 5,109.42 | 5,961.00 | 5,535.21 | 0 | 0.00 | 0% |
| 5,960.99 - 6,812.57 | 5,960.99 | 6,812.57 | 6,386.78 | 1 | 0.01 | 1% |
| 6,812.56 - 7,664.14 | 6,812.56 | 7,664.14 | 7,238.35 | 1 | 0.01 | 1% |
|
| Sumas | 177 | 1 | 100% | ||
Realizar una explicación de cada gráfica, identificando características particulares de cada una que proporcione datos relevantes o consideres de interés.
Histograma.
Los histogramas nos ayudan a tener una mejor interpretación visual de los datos numéricos mediante el uso de barras, el histograma cuenta con un nivel ordinal de medida.
Los histogramas tienen ciertas características:
· Síntesis. Es el resumen de una gran cantidad de datos en forma sencilla.
· Análisis. Permite analizar los datos sobre la variación y el comportamiento.
· Estratificación. Es la separación de un conjunto de datos en clases o categorías, donde los elementos poseen las mismas características.
Polígono de frecuencia.
Este se crea a partir de un histograma de frecuencia se puede mostrar junto con el histograma o sin él y es realizando una unión de los puntos que tengan mayor altura en las columnas.
Las características del polígono de frecuencia son:
· Que no muestran frecuencias acumuladas.
· Se prefiere para el tratamiento de datos cuantitativos.
· El punto con mayor altura representa la mayor frecuencia.
· El área bajo la curva representa el 100% de los datos.
· Está diseñado para mantener la misma área de las columnas.
Diagrama de barras.
También conocido como gráfico de barra puede representar datos de variables cualitativas o discretas este está formado por barras rectangulares y su altura es proporcional a la frecuencia de cada uno de los valores que tenga la variable.
La diferencia del histograma es que el diagrama de barras tiene una separación entre cada barra.
Las características que posee este tipo de diagrama son:
· Que no muestra frecuencias acumuladas.
· Es preferible para el manejo de datos cualitativos o cuasicualitativos.
· La columna con mayor altura representa la mayor frecuencia.
· Su elaboración es sencilla.
· La sumatoria de las alturas de las columnas es equivalente al 100% de los datos.
Menciona cual(es) de las gráficas facilitan una mejor comprensión o interpretación de los datos.
De las gráficas o diagramas que se plantearon para este trabajo, a mi manera de ver la que muestra una mejor comprensión es el polígono de frecuencia, dado que nos dibuja la curvatura, sin embargo, los tres diagramas nos ayudan a darnos cuenta la proporcionalidad en los datos de la tabla a través de las frecuencias.
Referencias
Baldé, C. P. (2017). Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT). Recuperado el 15 de abril de 2019, de https://www.itu.int/en/ITU-D/Climate-Change/Documents/GEM%202017/GEM%202017-S.pdf
Chirinos, W. (s.f.). Para que sirve... Recuperado el 29 de abril de 2019, de https://paraquesirve.tv/histograma/#Caracteristicas_de_un_histograma
Estadística Básica. (s.f.). México: Universidad Abierta y a Distancia de México. Recuperado el 28 de abril de 2019, de https://unadmex-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/aliciaaine_nube_unadmexico_mx/Ec7aojZ9z9RDnr8lBC63UsQBJDeaxV8U9C__qjFV_nqVYg?e=1gF3yb
Eumes.net. (s.f.). Recuperado el 29 de abril de 2019, de http://www.eumed.net/libros-gratis/2007a/239/3b.htm
Forti, V., Balde, C. P., & Kuehr, R. (2018). E-Waste Statistics (Segunda ed.). Germany. Recuperado el 15 de abril de 2019
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Statista. (s.f.). Recuperado el 15 de abril de 2019, de https://es.statista.com/estadisticas/617355/evolucion-de-la-produccion-per-capita-de-residuos-electronicos/
