Análisis con Python del rendimiento de gasolina de una moto

¿El rendimiento de combustible en la ciudad es igual que en carretera?
 
En esta entrada mostramos los resultados del análisis de datos de tanqueo de una moto marca AKT TTR-180 que fue propiedad del autor hace unos años y a la cual se le tomó la información de cada uno de los tanqueos mientras estuvo en su posesión.

Fig. 1. La moto analizada junto al autor en Bocas de Ceniza.

 Cada uno de los tanqueos de la moto fue registrado en el medio disponible en el momento (hojas de papel, servilletas, etc...) y luego pasado a una hoja de Excel que se conservó guardada en medios de almacenamiento digitales.

La hoja de Excel se lee usando la librería pandas por medio del comando pandas.read_excel y queda como un DataFrame para su manipulación:

 
 
Fig. 2. Base de dato de tanqueos leída en Python.
 
Resumen del rendimiento de combustible y kilómetros recorridos en la moto por tipo de uso, mostrando un mayor rendimiento fuera de la ciudad y que la mayoría del uso de la moto fue en carretera:
 

  Fig. 3. Resumen del rendimiento de gasolina.
 
Se observa un mejor rendimiento en carretera que en la ciudad, lo que es esperado en los vehículos, ¿es esta diferencia de rendimiento estadísticamente significativa? A ojo pareciera que sí:


Fig. 4. Gráfica de caja del rendimiento en cada tanqueo según uso en Carretera o Ciudad. Dos rendimientos en carretera fueron muy buenos y encima de los cuantiles significativos.


Fig. 5. Histograma del rendimiento en cada tanqueo según uso en Carretera o Ciudad.
 
Se hizo una prueba t-Student con el módulo SciPy para confirmar que, efectivamente, las medias son diferentes (y según el valor de p, ¡muy diferentes!):
 
                  Valor
Estadística t    8.15978
   Valor p         6.295e-09
 
La distribución estadística de cada tanqueo realizado mostró que hubo una desviación de la meta inicial de tanquear cada 100 km (realmente el promedio fue 160 km entre tanqueos, con un mínimo de 69.9 km y un máximo de 240.6 km).

Fig. 6. La moto analizada junto al autor en el Páramo del Sumapaz.

 Se hizo un resumen ejecutivo gráfico de todo lo analizado:

 
 Fig. 7. Resumen ejecutivo gráfico de los resultados del análisis.
 

 

Popular Posts