Este documento hace públicos los procedimientos y los datos utilizados para analizar la incidencia delictiva en Querétaro, en arreglo con los datos del SESNSP.

Te indicamos dónde descargar los datos, y cómo procesarlos en R. La base de datos es demasiado grande para abrirse en excel, así que necesitarás un software estadístico.

Haz click en los botones code para ver las instrucciones; copia y pega el código en R para reproducir los resultados.

Pasos preliminares:

En el resumen presentamos los resultados más importantes; en el resto del documento desglosamos las tablas y procedimientos que realizamos para llegar a ellos.

Resumen

  1. Entre Octubre y Noviembre, el delito disminuyó -9.21% a nivel nacional y -9.24% en Querétaro. Los estados con mayor disminución fueron Durango, Coahuila y Aguascalientes (-43%,-21%, y -15% respectivamente), y los que aumentaron fueron Tlaxcala y Quintana Roo (8.2 y 7.6%, respectivamente).
  1. En el acumulado de delitos de enero a noviembre, Querétaro se mantiene en el quinto lugar nacional en carpetas de investigación por cada 100 mil habitantes, por arriba de las posiciones que ocupó en 2018 y 2019. En los primeros diez meses del año, la incidencia delictiva alcanza en la entidad los 2099 delitos por cada 100 mil habitantes, debajo de Aguascalientes, Baja California, Colima,y Quintana Roo.
  1. Considerando sólo a las carpetas iniciadas en noviembre, Querétaro vuelve a ser el quinto estado con mayor tasa de delitos por cada 100 mil habitantes para un sólo mes, con 188.8 delitos por cada 100 mil habitantes, sólo de bajo de CDMX, COlima, Quintana Roo y Baja California.

4.Querétaro se mantiene en el segundo en en robo en transporte público individual; también pasó del lugar 23 al 22 en feminicidio, y sigue ocupando el primer lugar nacional en carpetas iniciadas por Acoso sexual (posición en la que se mantiene desde agosto de 2019), y por Otros robos; continúa en el tercer lugar nacional en Lesiones dolosas, Robo en transporte público colectivo, Robo en transporte individual y robo a comercio.

  1. En el acumulado anual, Querétaro, El Marqués y San Juan del Río se mantienen entre los 100 municipios con mayor incidencia delictiva. La capital pasa al lugar 14 (antes estaba en el 16), pero El Marqués y San Juan del Río bajan un lugar, para ocupar las posiciones 49 y 80, respectivamente.
  1. En noviembre varios delitos alcanzan su máximo por municipio: En Corregidora, el robo a casa habitación alcanza su máximo del año, con 33 casos; en el Marqués, el Robo de vehículo automotor, con 30 carpetas. En el municipio de Querétaro, con 30 casos, alcanzó su máximo histórico el ambiguo rubro de “Otros delitos contra la sociedad”, que incluye explotación de grupos socialmente desfavorecidos, inducción a la mendicidad, y proporcionar inmuebles destinados al comercio carnal.
  1. En el estado de Querétaro, los 10 motivos más frecuentes para iniciar carpetas de investigación en octubre fueron: Otros robos (845), Lesiones dolosas (339), Otros delitos del Fuero Común (324), Robo de vehículo automotor (316),Robo a negocio (286), Violencia familiar (280), Fraude (276), Amenazas (269), Robo a casa habitación (256), y Robo a transeúnte en vía pública (110).

8.Aunque, de acuerdo con la ENVIPE 2020, el delito más común en Querétaro durante 2019 fue la extorsión, con 92 mil 305 casos, este delito casi no se denuncia, de modo que SESNSP sólo contabiliza 259 carpetas y 265 víctimas; en 2020, se contabilizan 225 carpetas, pero 270 víctimas, la cantidad más alta jamás registrada de víctimas de extorsión en Querétaro. Querétaro es el cuarto estado con la mayor tasa de víctimas de extorsión por cada 100 mil habitantes, con 11.84, debajo de Zacatecas, Estado de México y Colima.

  1. La disminución en la incidencia delictiva no fue homogénea en el estado. El municipio de Landa de Matamoros vuelve alcanza su máxima incidencia registrada para un sólo mes en Noviembre, con 19 carpetas, igualando su marca de abril de 2020. También Cadereyta y Ezequiel Montes alcanzan su máximo del año, con 72 y 68 carpetas. Pinal de amoles y Pedro Escobedo aumentaron su incidencia respecto a octubre.
  1. Noviembre 2020 fue el segundo mes con más feminicidios en la historia de Querétaro, con tres carpetas, sólo por debajo del mes anterior, octubre, con 4. Con las 11 carpetas acumuladas, 2020 ya es el año con más feminicidios en la entidad.
  1. Acoso sexual y Otros delitos contra la sociedad son los delitos que más crecieron: 87% y 81% respecto de 2019, respectivamente, al pasar el primero de 294 a 551 casos, y el segundo de 183 a 331. También destaca Robo en transporte público colectivo, que pasó de 251 a 326 casos. La violencia familiar, aunque se ha vuelto uno de los problemas principales de todos los municipios, non inició con la pandemia: en todo 2019 acumuló 3135 carpetas, y entre enero y noviembre de 2020 ha acumulado 3303, un crecimiento de apenas 5%; la violencia familiar se volvió problema en 2019, cuando pasó de 1865 casos en 2018 a los mencionados 3135 en 2019, un aumento de 68%. Delitos que no se afectaron por la pandemia fueron el homicidio (176 casos en todo 2019, 170 hasta noviembre de 2020), feminicidio (de 10 a 11) ), Robo en transporte individual (357 en 2019; 353 a noviembre de 2020). Falta ver que aporta diciembre.
  1. EN el rubro de “Otros delitos contra la sociedad”, el estado de Querétaro se convierte en noviembre en el tercer estado con la mayor tasa de víctimas por cada 100 mil habitantes, al acumular 341 víctimas en 11 meses; considerado sólo noviembre las 64 víctimas ponen a QUerétaro en el segundo lugar, sólo debajo del estado de México.
  1. En conjunto, el robo disminuyó 5.6%, al pasar de 2055 a 1939 carpetas. Sin embargo, el robo con violencia aumentó en 4.5%, al pasar de 265 a 277 casos. El robo con violencia pasa de representar el 12.9% del total de los robos a representar el 14.3%.
  1. Alerta en ENERO:Los delitos que tienden a aumentar en enero son aquellos Contra el medio ambiente y el Robo a transportista
#plotly nos ayudará con los gráficos
library(plotly)
## Loading required package: ggplot2
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
#Cargo kintr para ver las tablas
library(knitr)
#instalo una reshape para transformar la estructura de las bases de datos
library(reshape2)
#indico el directorio de trabajo; si quieres trabajar en C:/, descargas o alguna otra carpeta, deberás modificar esta línea.
setwd("D:/")
#la base de datos de población de CONAPO viene en dos partes, las descomprimimos 
elzip<-unzip("Municipal-Delitos-2015-2020_nov2020.zip", list = TRUE)
elzip<-unzip("Municipal-Delitos-2015-2020_nov2020.zip", elzip$Name[9])
#las leemos
pop1<-read.table("base_municipios_final_datos_01.csv",TRUE,",")
pop2<-read.table(file = "base_municipios_final_datos_02.csv",header = TRUE,sep = ",")
#Las fusionamos
pop<-rbind(pop1,pop2)
#cambiamos los nombres para evitar problemas de codificacipon
names(pop)<-names(pop)<-c(names(pop[1:6]),"ANO",names(pop[8:9]))


#Creo una tabla con la población por cada entidad federativa

names(pop)[7]<-"ANO"
years=unique(pop$ANO)
ent=unique(pop$CLAVE_ENT)
ent<-as.data.frame(ent)
for(i in 1:length(years)){
  a<-subset(pop,pop$ANO==years[i])
  tpob<-aggregate(a$POB~a$CLAVE_ENT,a,sum)
  tpobDF<-as.data.frame(tpob)
  tpobDF<-tpobDF[,2]
  ent<-cbind(ent,tpobDF)
}

names(ent)<- c("Entidad", paste0("year",years))




 ### AHORA LOS DATOS DE SESNSP
#DELITOS

esteMes<-"Noviembre"
anterior= "Octubre"
proximo<-"Enero" ## Aqui va el mes siguiente al de la publicacion de los datos de SESNSP, no el mes actual

ruta<-"D:/Municipal-Delitos-2015-2020_nov2020/Municipal-Delitos-2015-2020_nov2020.csv"
#+Municipal-Delitos-2015-2020_mar2020/
#+Municipal-Delitos-2015-2020_mar2020.csv"

delitos<-read.csv(file = ruta,header = TRUE,sep = ",")
names(delitos)<-c("Ano",names(delitos[2:21]))

delitos2<-melt(
  data = delitos,
  id.vars = names(delitos[1:9]),
  measure.vars = names(delitos[10:21]),
  variable.name = "meses")

delitos2$value[is.na(delitos2$value)]<-0

queMes<-levels(delitos2$meses)
for (i in 1:length(queMes)) {
    if(queMes[i]==esteMes){elActual<-i+1}        
}

Delitos por estado (Serie Anual)

losAnos<-unique(delitos2$Ano)
porEstadoAnual<-as.data.frame(order(unique(delitos2$Clave_Ent)))
for (i in 1:length(losAnos)) {
  misub=subset(delitos2,delitos2$Ano==losAnos[i])
  mitab<-as.data.frame(aggregate(misub$value~misub$Clave_Ent,misub,sum))[2]
  porEstadoAnual<-cbind(porEstadoAnual,mitab)
}
names(porEstadoAnual)<-c("clave de la entidad",paste0("year",losAnos))

tasaPorEstadoAnual<-porEstadoAnual
tasaPorEstadoAnual[,2:7]<-round(porEstadoAnual[,2:7]/ent[,2:7]*100000,2)

nomEnt<-c()
for (i in 1:32) {
  nomEnt<-c(nomEnt,delitos2$Entidad[delitos2$Clave_Ent==i][1])
}
for (i in 1:length(nomEnt)) {
  porEstadoAnual[i,1]<-nomEnt[i]
  tasaPorEstadoAnual[i,1]<-nomEnt[i]
}

Serie Anual (Absolutos)

kable(porEstadoAnual)
clave de la entidad year2015 year2016 year2017 year2018 year2019 year2020
Aguascalientes 23212 23729 33548 38834 38429 30987
Baja California 119944 109109 111722 103028 104011 84636
Baja California Sur 21415 24606 24174 23438 22644 16884
Campeche 1886 2237 2056 2157 2312 1840
Coahuila de Zaragoza 46569 51242 56311 56307 52936 44673
Colima 6561 10877 24425 24494 26554 23252
Chiapas 21618 22189 25364 28892 23294 15990
Chihuahua 61280 57904 68819 68898 71837 61483
Ciudad de México 169701 179720 204078 241030 242839 181622
Durango 29088 32183 34851 31903 30338 24180
Guanajuato 95782 106265 117857 133749 137658 112436
Guerrero 36783 36561 32799 27695 27343 21813
Hidalgo 27504 33754 43963 51222 49750 38499
Jalisco 95331 136820 166599 162756 156654 116072
México 323525 325038 345693 341028 354602 312481
Michoacán de Ocampo 30899 32558 41836 45190 45377 42049
Morelos 49245 45448 44329 44936 43191 36949
Nayarit 6651 3668 3220 4545 4642 3843
Nuevo León 72350 84746 83974 81125 75871 71352
Oaxaca 6127 31607 31938 41989 43788 35756
Puebla 64399 51061 53800 61172 76557 57944
Querétaro 32817 42900 53379 57809 60515 47853
Quintana Roo 32496 18958 26518 34043 45896 37025
San Luis Potosí 21419 28613 35179 38362 52288 42115
Sinaloa 25812 22141 22931 23486 23443 21667
Sonora 28659 39423 25969 18197 23438 28503
Tabasco 57452 59434 60395 58271 56561 41143
Tamaulipas 44527 48528 47163 44048 42413 29309
Tlaxcala 8317 6775 6964 6369 4411 3780
Veracruz de Ignacio de la Llave 45539 42312 66379 60758 89822 72966
Yucatán 34716 34288 24390 13129 16419 7616
Zacatecas 16179 17136 18874 21070 23952 20965

Serie Anual (Tasa por 100 mil habitantes)

kable(tasaPorEstadoAnual)
clave de la entidad year2015 year2016 year2017 year2018 year2019 year2020
Aguascalientes 1742.87 1750.80 2438.47 2782.22 2715.02 2159.92
Baja California 3572.11 3205.94 3226.28 2925.90 2906.50 2328.45
Baja California Sur 2974.94 3338.69 3204.95 3038.79 2873.17 2098.15
Campeche 205.71 239.65 216.32 222.99 234.95 183.89
Coahuila de Zaragoza 1552.01 1683.90 1823.63 1797.79 1666.94 1387.91
Colima 909.11 1480.54 3267.11 3221.48 3435.89 2961.46
Chiapas 407.29 411.37 462.90 519.28 412.46 279.04
Chihuahua 1694.46 1586.66 1865.32 1848.13 1907.86 1617.34
Ciudad de México 1873.34 1984.98 2255.23 2665.85 2688.89 2013.85
Durango 1632.71 1786.00 1915.42 1737.20 1637.28 1293.74
Guanajuato 1615.04 1771.83 1945.29 2186.44 2229.74 1805.28
Guerrero 1028.44 1016.34 907.49 763.00 750.36 596.46
Hidalgo 948.58 1148.58 1476.77 1699.32 1630.76 1247.37
Jalisco 1197.13 1698.37 2044.37 1975.44 1881.55 1380.22
México 1966.28 1951.18 2050.24 1999.38 2056.19 1793.00
Michoacán de Ocampo 665.25 694.97 886.01 949.87 946.94 871.41
Morelos 2550.89 2325.04 2241.16 2246.21 2135.45 1807.63
Nayarit 556.34 301.99 261.00 362.91 365.33 298.24
Nuevo León 1389.90 1600.73 1562.24 1487.21 1371.21 1271.84
Oaxaca 152.44 781.10 784.27 1024.87 1062.62 862.92
Puebla 1026.36 804.62 838.87 944.18 1170.15 877.35
Querétaro 1585.70 2029.59 2475.64 2630.15 2702.63 2099.15
Quintana Roo 2131.06 1211.44 1651.84 2069.19 2724.54 2148.55
San Luis Potosí 776.55 1028.71 1254.74 1357.87 1837.27 1469.40
Sinaloa 855.90 726.08 745.13 756.49 748.74 686.39
Sonora 993.46 1348.87 876.79 606.54 771.56 927.00
Tabasco 2367.92 2418.60 2428.49 2316.09 2222.98 1599.47
Tamaulipas 1274.12 1375.86 1325.08 1226.80 1171.34 802.85
Tlaxcala 642.14 515.44 523.07 472.50 323.35 273.91
Veracruz de Ignacio de la Llave 552.57 508.77 792.40 720.38 1058.17 854.42
Yucatán 1630.78 1590.44 1117.65 594.55 735.00 337.13
Zacatecas 1010.11 1059.95 1158.06 1282.89 1447.61 1258.08

Posición de Querétaro por año (según tasa por cada 100k habitantes)

posicionAnual<-c()
for (i in 1:length(losAnos)) {
  a<-tasaPorEstadoAnual[22,i+1]
  if(a==0){b=0}else{b<-1+length(tasaPorEstadoAnual[tasaPorEstadoAnual[i+1]>a,i+1])}
  posicionAnual<-c(posicionAnual,b)
}
posicionesAnual<-data.frame(losAnos, posicionAnual)
names(posicionesAnual)<-c("Año","Posición del estado de Querétaro a nivel nacional")
kable(posicionesAnual, caption="Posición de Querétaro en la incidencia delictiva anual")
Posición de Querétaro en la incidencia delictiva anual
Año Posición del estado de Querétaro a nivel nacional
2015 13
2016 5
2017 4
2018 6
2019 6
2020 5

Delitos por estado (Serie Mensual)

delitoMensual<-subset(delitos2, delitos2$Ano==2020)
losmeses<-unique(delitoMensual$meses)

delitoPorEstado2020=as.data.frame(order(unique(delitoMensual$Clave_Ent)))
for (i in 1:length(losmeses)) {
  datos<-delitoMensual[delitoMensual$meses==losmeses[i],]
  delitoAnual<-as.data.frame(aggregate(datos$value~datos$Clave_Ent,datos,sum))[2]
  delitoPorEstado2020<-cbind(delitoPorEstado2020,delitoAnual)
}
names(delitoPorEstado2020)<-c("clave de la entidad",levels(losmeses))

tasaAnualDedelitoPorEstado2020<-delitoPorEstado2020
tasaAnualDedelitoPorEstado2020[,2:elActual]<-round(delitoPorEstado2020[,2:elActual]/ent$year2020*100000,2)

tasaDeCambio<-delitoPorEstado2020[,c(anterior,esteMes)]
tasaDeCambio$tasa<-NA
tasaDeCambio$tasa<-round((tasaDeCambio[2]-tasaDeCambio[1])/tasaDeCambio[1]*100,2)
#la tasa de cambio de QUerétaro
tq<-tasaDeCambio[22,3]
tq<-tq[1,1]

#Querétaro fue el iesimo estado que mas crecio
iesimo<-length(tasaDeCambio$tasa[tasaDeCambio$tasa>tq])+1

totN<-colSums(tasaDeCambio[,c(1,2)])


#El pais creció a una tasa de tmex en el periodo
tmex<-round((totN[2]-totN[1])/totN[1]*100,2)
tmex<-as.vector(tmex)[1]


# Pone nombre al estado
nomEnt<-c()
for (i in 1:32) {
  nomEnt<-c(nomEnt,delitoMensual$Entidad[delitoMensual$Clave_Ent==i][1])
}

delitoPorEstado2020$`clave de la entidad`<-nomEnt
ent$Entidad<-nomEnt

tasaAnualDedelitoPorEstado2020[1]<-nomEnt

En esta sección mostramos cómo se ha comportado la incidencia delictiva mes a mes, estado por estado.

General

Entre Octubre y Noviembre, el delito en Querétaro creció en -9.24%, en tanto que a nivel nacional lo hizo en -9.21%. Querétaro es en este periodo el 19 estado con la tasa de crecimiento más alta.

Tasa de cambio

kable(tasaDeCambio)
Octubre Noviembre tasa
2917 2473 -15.22
8259 7743 -6.25
1601 1482 -7.43
192 190 -1.04
4679 3660 -21.78
2525 2164 -14.30
1425 1425 0.00
5541 4715 -14.91
19134 17457 -8.76
2460 1399 -43.13
11169 9968 -10.75
2211 2158 -2.40
4163 3729 -10.43
11316 9833 -13.11
31768 29505 -7.12
4193 3789 -9.64
3572 3505 -1.88
398 415 4.27
7728 7323 -5.24
3532 3272 -7.36
6156 5593 -9.15
4742 4304 -9.24
3344 3599 7.63
4162 3827 -8.05
2400 2344 -2.33
3301 2995 -9.27
4310 3777 -12.37
3080 2645 -14.12
351 380 8.26
7549 6944 -8.01
819 718 -12.33
1879 1806 -3.89

Serie Mensual 2020 (Absolutos)

kable(delitoPorEstado2020)
clave de la entidad Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Aguascalientes 3254 3183 3429 2085 2305 2951 2925 2730 2735 2917 2473 0
Baja California 8384 8313 8862 5718 6247 6799 8088 8222 8001 8259 7743 0
Baja California Sur 1776 1664 1792 1039 1153 1603 1607 1454 1713 1601 1482 0
Campeche 202 185 198 134 141 128 135 156 179 192 190 0
Coahuila de Zaragoza 4444 4159 4127 3051 3375 4256 4715 4179 4028 4679 3660 0
Colima 2269 2157 2169 1693 1853 2102 2118 1953 2249 2525 2164 0
Chiapas 1730 1755 2001 1221 1117 979 1417 1442 1478 1425 1425 0
Chihuahua 5587 5717 5672 4699 5000 6139 6230 6313 5870 5541 4715 0
Ciudad de México 18579 20012 20640 11818 10941 13230 16046 16846 16919 19134 17457 0
Durango 2485 2590 2665 1583 1789 1892 2365 2474 2478 2460 1399 0
Guanajuato 11628 11212 11622 8065 8637 9718 9936 9960 10521 11169 9968 0
Guerrero 2306 2390 2339 1496 1396 1560 1863 2022 2072 2211 2158 0
Hidalgo 4162 4184 4478 2937 2266 2614 2945 3364 3657 4163 3729 0
Jalisco 11832 11025 11142 8527 9430 10895 10961 10845 10266 11316 9833 0
México 29429 29815 29960 24907 22883 25990 28262 30027 29935 31768 29505 0
Michoacán de Ocampo 3991 3897 4416 3086 3590 3599 3845 3875 3768 4193 3789 0
Morelos 3577 3603 3708 2543 2672 3018 3551 3762 3438 3572 3505 0
Nayarit 351 401 407 251 292 313 311 331 373 398 415 0
Nuevo León 6305 7266 6710 4850 5044 6165 5556 6855 7550 7728 7323 0
Oaxaca 3485 3718 3846 2708 2844 2724 3083 3222 3322 3532 3272 0
Puebla 5224 5216 5624 4532 4736 4785 5419 5151 5508 6156 5593 0
Querétaro 4658 4690 4842 3720 3583 3803 4467 4505 4539 4742 4304 0
Quintana Roo 4012 3753 4166 2025 2163 3201 3487 3542 3733 3344 3599 0
San Luis Potosí 4269 4226 4023 2722 3089 3859 4439 3585 3914 4162 3827 0
Sinaloa 1998 1980 1960 1231 1605 1869 1860 2180 2240 2400 2344 0
Sonora 2427 2313 2425 1859 2404 2217 2797 2632 3133 3301 2995 0
Tabasco 4466 4316 4315 2018 1958 3348 4026 4326 4283 4310 3777 0
Tamaulipas 2961 3023 3022 1855 2103 2684 2321 2725 2890 3080 2645 0
Tlaxcala 333 365 331 287 334 313 337 391 358 351 380 0
Veracruz de Ignacio de la Llave 6527 7552 7598 5287 4969 6248 6434 6627 7231 7549 6944 0
Yucatán 990 867 823 419 387 568 627 571 827 819 718 0
Zacatecas 2151 2059 2071 1441 1558 2201 1933 1947 1919 1879 1806 0

Serie Mensual 2020 (Tasa por 100 mil habitantes)

kable(tasaAnualDedelitoPorEstado2020)
clave de la entidad Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Aguascalientes 226.82 221.87 239.02 145.33 160.67 205.70 203.88 190.29 190.64 203.33 172.38 0
Baja California 230.65 228.70 243.81 157.31 171.86 187.05 222.51 226.20 220.12 227.22 213.02 0
Baja California Sur 220.70 206.78 222.69 129.12 143.28 199.20 199.70 180.69 212.87 198.95 184.17 0
Campeche 20.19 18.49 19.79 13.39 14.09 12.79 13.49 15.59 17.89 19.19 18.99 0
Coahuila de Zaragoza 138.07 129.21 128.22 94.79 104.86 132.23 146.49 129.83 125.14 145.37 113.71 0
Colima 288.99 274.72 276.25 215.63 236.00 267.72 269.76 248.74 286.44 321.59 275.62 0
Chiapas 30.19 30.63 34.92 21.31 19.49 17.08 24.73 25.16 25.79 24.87 24.87 0
Chihuahua 146.97 150.39 149.20 123.61 131.53 161.49 163.88 166.07 154.41 145.76 124.03 0
Ciudad de México 206.01 221.90 228.86 131.04 121.32 146.70 177.92 186.79 187.60 212.16 193.57 0
Durango 132.96 138.58 142.59 84.70 95.72 101.23 126.54 132.37 132.58 131.62 74.85 0
Guanajuato 186.70 180.02 186.60 129.49 138.68 156.03 159.53 159.92 168.93 179.33 160.05 0
Guerrero 63.06 65.35 63.96 40.91 38.17 42.66 50.94 55.29 56.66 60.46 59.01 0
Hidalgo 134.85 135.56 145.09 95.16 73.42 84.69 95.42 108.99 118.49 134.88 120.82 0
Jalisco 140.69 131.10 132.49 101.39 112.13 129.55 130.34 128.96 122.07 134.56 116.92 0
México 168.86 171.08 171.91 142.92 131.30 149.13 162.17 172.29 171.77 182.28 169.30 0
Michoacán de Ocampo 82.71 80.76 91.52 63.95 74.40 74.58 79.68 80.30 78.09 86.89 78.52 0
Morelos 175.00 176.27 181.40 124.41 130.72 147.65 173.72 184.05 168.19 174.75 171.47 0
Nayarit 27.24 31.12 31.59 19.48 22.66 24.29 24.14 25.69 28.95 30.89 32.21 0
Nuevo León 112.39 129.52 119.60 86.45 89.91 109.89 99.03 122.19 134.58 137.75 130.53 0
Oaxaca 84.11 89.73 92.82 65.35 68.64 65.74 74.40 77.76 80.17 85.24 78.97 0
Puebla 79.10 78.98 85.15 68.62 71.71 72.45 82.05 77.99 83.40 93.21 84.69 0
Querétaro 204.33 205.73 212.40 163.18 157.17 166.82 195.95 197.62 199.11 208.02 188.80 0
Quintana Roo 232.81 217.79 241.75 117.51 125.52 185.75 202.35 205.54 216.62 194.05 208.85 0
San Luis Potosí 148.95 147.45 140.36 94.97 107.78 134.64 154.88 125.08 136.56 145.21 133.52 0
Sinaloa 63.29 62.72 62.09 39.00 50.84 59.21 58.92 69.06 70.96 76.03 74.26 0
Sonora 78.93 75.23 78.87 60.46 78.19 72.10 90.97 85.60 101.89 107.36 97.41 0
Tabasco 173.62 167.79 167.75 78.45 76.12 130.16 156.51 168.18 166.51 167.56 146.83 0
Tamaulipas 81.11 82.81 82.78 50.81 57.61 73.52 63.58 74.65 79.17 84.37 72.45 0
Tlaxcala 24.13 26.45 23.99 20.80 24.20 22.68 24.42 28.33 25.94 25.43 27.54 0
Veracruz de Ignacio de la Llave 76.43 88.43 88.97 61.91 58.19 73.16 75.34 77.60 84.67 88.40 81.31 0
Yucatán 43.82 38.38 36.43 18.55 17.13 25.14 27.75 25.28 36.61 36.25 31.78 0
Zacatecas 129.08 123.56 124.28 86.47 93.49 132.08 116.00 116.84 115.16 112.76 108.38 0

posición de queretaro por mes en el país

posicionMensual<-c()
for (i in 1:length(losmeses)) {
  a<-tasaAnualDedelitoPorEstado2020[22,i+1]
  if(a==0){b=0}else{b<-1+length(tasaAnualDedelitoPorEstado2020[tasaAnualDedelitoPorEstado2020[i+1]>a,i+1])}
  posicionMensual<-c(posicionMensual,b)
}
posiciones<-data.frame(losmeses, posicionMensual)
names(posiciones)<-c("Mes","Posición de Querétaro a nivel nacional en el periodo")
kable(posiciones)
Mes Posición de Querétaro a nivel nacional en el periodo
Enero 7
Febrero 7
Marzo 7
Abril 2
Mayo 4
Junio 6
Julio 6
Agosto 4
Septiembre 5
Octubre 4
Noviembre 5
Diciembre 0

Lugar de Querétaro en el año por delito

losDelitos<-unique(delitos2$Subtipo.de.delito)
losDelitos2020<-subset(delitos2,delitos2$Ano==2020)
delitoEstado2020=as.data.frame(order(unique(losDelitos2020$Clave_Ent)))

for (i in 1:length(losDelitos)) {
  a<-subset(losDelitos2020,losDelitos2020$Subtipo.de.delito==losDelitos[i])
  b<-as.data.frame(aggregate(a$value~a$Clave_Ent,a,sum))[2]
  delitoEstado2020<-cbind(delitoEstado2020,b)
}
names(delitoEstado2020)<-c("claveEntidad",losDelitos)


tasaDelitoEstado2020<-delitoEstado2020
tasaDelitoEstado2020[,2:56]<-round(delitoEstado2020[,2:56]/ent$year2020*100000,2)

for (i in 1:length(nomEnt)) {
  delitoEstado2020[i,1]<-nomEnt[i]
  tasaDelitoEstado2020[i,1]<-nomEnt[i]
}

Incidencia en subtipos de Delito por estado en 2020

kable(delitoEstado2020)
claveEntidad Homicidio doloso Homicidio culposo Lesiones dolosas Lesiones culposas Feminicidio Aborto Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal Secuestro Tráfico de menores Rapto Otros delitos que atentan contra la libertad personal Abuso sexual Acoso sexual Hostigamiento sexual Violación simple Violación equiparada Incesto Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual Robo a casa habitación Robo de vehículo automotor Robo de autopartes Robo a transportista Robo a transeúnte en vía pública Robo a transeúnte en espacio abierto al público Robo en transporte público individual Robo en transporte público colectivo Robo en transporte individual Robo a institución bancaria Robo a negocio Robo de ganado Robo de maquinaria Otros robos Fraude Abuso de confianza Extorsión Daño a la propiedad Despojo Otros delitos contra el patrimonio Violencia familiar Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar Otros delitos contra la familia Corrupción de menores Trata de personas Otros delitos contra la sociedad Narcomenudeo Amenazas Allanamiento de morada Evasión de presos Falsedad Falsificación Contra el medio ambiente Delitos cometidos por servidores públicos Electorales Otros delitos del Fuero Común
Aguascalientes 71 136 3240 780 2 3 39 9 0 0 391 0 0 73 189 83 0 380 2241 1529 732 3 1214 0 92 15 28 0 1788 170 4 1728 1460 560 97 3313 284 217 2004 6 161 34 60 2 4 2053 2870 431 0 53 750 37 410 6 1235
Baja California 2368 395 5217 1408 30 35 1826 14 2 0 566 1191 0 199 532 283 1 211 3377 9458 44 32 3577 4 4 9 6 6 3724 48 0 5380 1544 444 120 6459 1235 769 9987 0 644 482 679 48 46 8861 3810 2095 7 81 320 26 854 0 6178
Baja California Sur 52 51 1318 309 2 9 146 5 0 0 174 261 105 11 163 49 0 86 1059 632 24 2 163 67 12 5 4 0 618 94 12 2558 904 242 80 1115 340 111 2332 6 618 235 47 2 1 414 1231 140 3 68 100 2 255 0 647
Campeche 69 40 67 59 3 0 14 2 0 0 16 49 2 0 46 135 0 20 157 365 7 3 37 0 0 1 2 0 177 15 3 76 6 0 12 107 4 45 42 0 0 0 2 0 3 105 39 15 0 0 13 1 5 0 76
Coahuila de Zaragoza 187 181 3363 498 23 1 40 8 0 0 40 535 229 15 125 130 1 27 1798 503 123 10 328 38 14 3 22 2 934 44 45 2093 995 448 35 5284 373 974 8599 469 236 163 22 12 0 9190 4095 499 2 19 106 0 522 1 1269
Colima 498 101 1048 558 12 3 0 7 0 0 358 295 0 31 133 6 0 35 1657 925 0 0 116 0 0 0 0 0 692 44 0 2415 1255 407 94 2282 354 208 4019 0 742 0 31 0 110 1098 2436 174 0 51 114 4 252 3 684
Chiapas 393 584 597 485 23 8 132 13 1 0 164 136 79 13 425 0 0 624 202 1742 1 8 204 73 1 3 7 1 270 70 6 609 221 85 68 734 129 438 4190 1 155 4 50 5 73 1022 408 74 1 18 56 45 244 3 1092
Chihuahua 2146 262 3747 1035 30 9 429 18 3 0 639 1227 0 153 791 213 0 310 1990 3519 574 34 315 90 5 4 18 5 1688 198 124 3349 2533 744 15 6892 777 557 10525 32 1454 16 83 24 0 7177 2767 801 9 154 761 77 1519 0 1641
Ciudad de México 1043 567 4010 3237 64 75 202 61 0 12 1659 2879 1003 0 982 413 0 680 3854 9234 6677 182 9641 1853 298 3268 2559 22 14730 0 35 19328 12929 3543 315 7992 3612 4138 25278 0 399 17 202 103 1733 5159 13185 713 14 341 3479 572 4647 13 4670
Durango 133 158 1715 821 12 0 67 0 0 0 346 374 87 10 226 2 0 232 2677 962 116 9 361 15 15 4 6 1 1039 113 7 2911 1129 315 94 1844 267 118 4878 1 93 175 4 1 14 669 1027 162 0 11 65 0 70 0 824
Guanajuato 3121 1439 10196 24 18 26 179 12 2 0 0 1047 212 37 473 38 0 25 3803 3900 0 8 160 0 0 0 0 0 5899 227 0 17644 2569 1134 14 8148 1106 52 9259 0 1410 21 201 2 0 13337 7867 342 4 122 368 21 89 0 17880
Guerrero 1124 209 1854 292 11 3 16 21 1 0 362 289 69 14 171 147 0 0 317 2014 13 1 195 22 4 14 1 17 538 31 4 2212 532 240 221 1547 419 9 2753 299 328 149 14 15 0 710 1954 167 0 46 212 5 181 3 2043
Hidalgo 277 215 4027 1140 16 21 285 20 1 5 1692 664 0 47 345 306 0 38 2095 2964 84 33 687 168 46 13 73 1 1527 89 2 3020 1068 423 132 2102 746 123 5350 0 557 5 27 9 13 338 2534 235 5 60 152 1 415 301 4002
Jalisco 1592 784 6887 2289 54 12 0 12 1 0 921 1992 244 55 328 0 70 239 4434 11804 1834 378 9876 126 112 121 0 26 9313 138 77 10670 6523 1730 672 6407 1713 0 11023 0 0 980 124 12 12 978 9108 237 2 111 1563 72 328 7 10081
México 2259 1015 39998 8554 132 136 1001 140 1 0 2534 2636 1026 100 1056 719 0 92 7466 34912 2459 4505 15956 219 818 5988 8869 29 17985 231 33 26122 10434 3068 2780 11435 4153 99 15399 1769 1820 5 138 87 3961 3687 0 1554 18 50 1304 427 3630 6 59666
Michoacán de Ocampo 1802 852 6062 904 18 8 194 47 1 0 383 470 47 83 317 87 0 119 1329 5251 39 974 528 111 28 125 23 12 792 77 108 3405 1811 547 22 2831 819 288 1111 0 100 0 33 11 3 1837 3734 318 0 30 438 142 342 1 3435
Morelos 738 209 803 2343 30 12 424 54 0 3 202 422 23 51 387 14 0 69 1342 3360 1195 377 711 63 38 63 35 24 2320 43 13 4225 1351 502 119 1810 1070 305 4536 0 225 322 29 1 12 812 4070 282 1 62 207 10 46 1 1583
Nayarit 148 128 156 50 12 1 11 3 0 0 83 0 9 0 120 18 0 127 114 294 24 0 0 1 2 1 0 0 140 4 1 124 155 26 8 90 29 2 795 0 265 9 11 5 5 126 70 16 1 5 5 5 13 1 630
Nuevo León 796 460 3402 1257 62 95 231 15 1 93 1895 1183 427 42 717 297 1 693 2327 1828 95 494 858 489 64 22 40 5 1855 95 43 6457 2928 722 348 4757 927 73 16656 0 385 4971 159 42 8 3531 3193 234 3 162 909 0 2198 17 2790
Oaxaca 735 775 3655 833 33 9 200 25 0 0 182 493 187 41 384 237 0 55 1111 2200 163 53 1343 153 100 173 25 19 1204 81 26 2781 1415 447 103 2424 735 416 5909 2 113 205 36 14 467 243 3753 250 2 214 225 2 401 54 1050
Puebla 806 349 4160 710 50 6 379 26 0 0 224 670 211 58 392 301 0 690 1907 9280 268 898 1837 0 85 193 622 32 3326 118 289 4385 2401 907 135 2465 1282 269 8397 0 245 692 23 11 475 1123 3800 350 2 63 263 58 1040 14 1657
Querétaro 170 263 4437 776 11 25 950 8 0 0 94 509 551 0 369 159 0 48 2517 3311 624 0 1310 93 122 326 353 0 2926 162 15 9195 2482 526 225 1262 783 43 3303 15 509 178 0 2 331 1047 3442 273 0 80 282 2 0 16 3728
Quintana Roo 551 726 2071 634 13 12 262 10 2 0 558 528 176 30 573 0 0 189 1628 2385 40 42 1405 219 78 37 66 7 3517 36 235 4506 404 1806 195 2873 538 233 4333 0 428 500 80 23 1 960 2000 203 2 199 201 66 482 14 948
San Luis Potosí 576 312 3454 490 24 9 227 15 1 0 549 472 173 25 581 0 0 280 1084 3056 975 316 739 26 26 45 4 4 1399 201 88 3754 1794 668 143 4024 585 1140 7202 0 363 2 32 17 0 1267 2664 454 4 0 89 52 626 1 2083
Sinaloa 670 564 2088 524 23 4 514 8 1 0 1102 323 79 2 139 74 0 30 531 3038 7 3 32 0 9 2 14 15 838 29 1 1606 418 207 49 1653 337 33 4641 0 96 83 39 6 43 253 996 85 1 22 99 0 184 3 149
Sonora 1206 350 1450 761 27 5 237 3 0 2 438 492 60 10 190 53 0 70 1118 2436 81 12 279 247 2 0 20 4 703 96 68 3605 515 170 49 2131 289 238 4933 9 1278 113 39 1 76 2547 588 195 0 28 20 0 58 0 1201
Tabasco 465 281 3609 794 15 2 578 27 0 0 496 143 0 209 251 0 0 509 1689 2189 13 10 3642 0 8 9 16 1 1338 608 0 2322 806 523 94 2005 418 133 5893 0 780 25 43 2 0 78 3712 399 4 25 166 0 250 1 6562
Tamaulipas 542 637 1881 750 10 33 196 20 0 0 380 493 69 30 391 0 0 111 1308 2096 11 1 104 0 0 0 0 3 1171 79 1 3208 1041 390 126 2817 449 26 5977 0 1089 570 28 5 0 186 1388 186 0 62 123 6 436 1 878
Tlaxcala 105 39 209 79 5 0 8 12 0 0 8 26 2 1 34 0 0 2 295 1361 6 111 76 1 2 3 3 3 288 30 45 134 60 10 2 179 31 15 17 0 31 3 0 14 0 202 18 45 2 2 6 0 0 0 255
Veracruz de Ignacio de la Llave 1156 778 6105 1445 79 21 169 114 0 0 618 632 16 268 368 14 1 1222 2536 6122 107 210 1926 267 65 64 63 32 5188 460 90 3539 3123 1104 677 5765 2002 793 9572 1052 1035 1637 23 8 0 573 6090 538 1 121 351 198 383 12 4233
Yucatán 41 96 202 43 6 0 294 0 0 0 4 70 3 0 33 0 0 2 247 130 1 0 63 0 0 0 0 0 88 4 4 0 423 389 0 1328 10 236 656 0 181 36 2 17 0 157 1930 72 0 12 28 1 15 0 792
Zacatecas 690 123 1718 511 10 2 223 34 0 0 332 192 84 19 143 88 0 89 329 1301 24 7 17 14 0 3 10 0 143 149 23 3448 940 268 335 1779 331 75 3071 0 407 109 16 6 0 291 1107 171 6 85 64 2 228 6 1942

Tasa por cada 100 mil habitantes

kable(tasaDelitoEstado2020)
claveEntidad Homicidio doloso Homicidio culposo Lesiones dolosas Lesiones culposas Feminicidio Aborto Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal Secuestro Tráfico de menores Rapto Otros delitos que atentan contra la libertad personal Abuso sexual Acoso sexual Hostigamiento sexual Violación simple Violación equiparada Incesto Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual Robo a casa habitación Robo de vehículo automotor Robo de autopartes Robo a transportista Robo a transeúnte en vía pública Robo a transeúnte en espacio abierto al público Robo en transporte público individual Robo en transporte público colectivo Robo en transporte individual Robo a institución bancaria Robo a negocio Robo de ganado Robo de maquinaria Otros robos Fraude Abuso de confianza Extorsión Daño a la propiedad Despojo Otros delitos contra el patrimonio Violencia familiar Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar Otros delitos contra la familia Corrupción de menores Trata de personas Otros delitos contra la sociedad Narcomenudeo Amenazas Allanamiento de morada Evasión de presos Falsedad Falsificación Contra el medio ambiente Delitos cometidos por servidores públicos Electorales Otros delitos del Fuero Común
Aguascalientes 4.95 9.48 225.84 54.37 0.14 0.21 2.72 0.63 0.00 0.00 27.25 0.00 0.00 5.09 13.17 5.79 0.00 26.49 156.21 106.58 51.02 0.21 84.62 0.00 6.41 1.05 1.95 0.00 124.63 11.85 0.28 120.45 101.77 39.03 6.76 230.93 19.80 15.13 139.69 0.42 11.22 2.37 4.18 0.14 0.28 143.10 200.05 30.04 0.00 3.69 52.28 2.58 28.58 0.42 86.08
Baja California 65.15 10.87 143.53 38.74 0.83 0.96 50.24 0.39 0.06 0.00 15.57 32.77 0.00 5.47 14.64 7.79 0.03 5.80 92.91 260.20 1.21 0.88 98.41 0.11 0.11 0.25 0.17 0.17 102.45 1.32 0.00 148.01 42.48 12.22 3.30 177.70 33.98 21.16 274.76 0.00 17.72 13.26 18.68 1.32 1.27 243.78 104.82 57.64 0.19 2.23 8.80 0.72 23.49 0.00 169.96
Baja California Sur 6.46 6.34 163.79 38.40 0.25 1.12 18.14 0.62 0.00 0.00 21.62 32.43 13.05 1.37 20.26 6.09 0.00 10.69 131.60 78.54 2.98 0.25 20.26 8.33 1.49 0.62 0.50 0.00 76.80 11.68 1.49 317.88 112.34 30.07 9.94 138.56 42.25 13.79 289.79 0.75 76.80 29.20 5.84 0.25 0.12 51.45 152.97 17.40 0.37 8.45 12.43 0.25 31.69 0.00 80.40
Campeche 6.90 4.00 6.70 5.90 0.30 0.00 1.40 0.20 0.00 0.00 1.60 4.90 0.20 0.00 4.60 13.49 0.00 2.00 15.69 36.48 0.70 0.30 3.70 0.00 0.00 0.10 0.20 0.00 17.69 1.50 0.30 7.60 0.60 0.00 1.20 10.69 0.40 4.50 4.20 0.00 0.00 0.00 0.20 0.00 0.30 10.49 3.90 1.50 0.00 0.00 1.30 0.10 0.50 0.00 7.60
Coahuila de Zaragoza 5.81 5.62 104.48 15.47 0.71 0.03 1.24 0.25 0.00 0.00 1.24 16.62 7.11 0.47 3.88 4.04 0.03 0.84 55.86 15.63 3.82 0.31 10.19 1.18 0.43 0.09 0.68 0.06 29.02 1.37 1.40 65.03 30.91 13.92 1.09 164.16 11.59 30.26 267.16 14.57 7.33 5.06 0.68 0.37 0.00 285.52 127.22 15.50 0.06 0.59 3.29 0.00 16.22 0.03 39.43
Colima 63.43 12.86 133.48 71.07 1.53 0.38 0.00 0.89 0.00 0.00 45.60 37.57 0.00 3.95 16.94 0.76 0.00 4.46 211.04 117.81 0.00 0.00 14.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 88.14 5.60 0.00 307.58 159.84 51.84 11.97 290.64 45.09 26.49 511.87 0.00 94.50 0.00 3.95 0.00 14.01 139.85 310.26 22.16 0.00 6.50 14.52 0.51 32.10 0.38 87.12
Chiapas 6.86 10.19 10.42 8.46 0.40 0.14 2.30 0.23 0.02 0.00 2.86 2.37 1.38 0.23 7.42 0.00 0.00 10.89 3.53 30.40 0.02 0.14 3.56 1.27 0.02 0.05 0.12 0.02 4.71 1.22 0.10 10.63 3.86 1.48 1.19 12.81 2.25 7.64 73.12 0.02 2.70 0.07 0.87 0.09 1.27 17.83 7.12 1.29 0.02 0.31 0.98 0.79 4.26 0.05 19.06
Chihuahua 56.45 6.89 98.57 27.23 0.79 0.24 11.29 0.47 0.08 0.00 16.81 32.28 0.00 4.02 20.81 5.60 0.00 8.15 52.35 92.57 15.10 0.89 8.29 2.37 0.13 0.11 0.47 0.13 44.40 5.21 3.26 88.10 66.63 19.57 0.39 181.30 20.44 14.65 276.87 0.84 38.25 0.42 2.18 0.63 0.00 188.79 72.79 21.07 0.24 4.05 20.02 2.03 39.96 0.00 43.17
Ciudad de México 11.56 6.29 44.46 35.89 0.71 0.83 2.24 0.68 0.00 0.13 18.40 31.92 11.12 0.00 10.89 4.58 0.00 7.54 42.73 102.39 74.04 2.02 106.90 20.55 3.30 36.24 28.37 0.24 163.33 0.00 0.39 214.31 143.36 39.29 3.49 88.62 40.05 45.88 280.29 0.00 4.42 0.19 2.24 1.14 19.22 57.20 146.20 7.91 0.16 3.78 38.58 6.34 51.53 0.14 51.78
Durango 7.12 8.45 91.76 43.93 0.64 0.00 3.58 0.00 0.00 0.00 18.51 20.01 4.65 0.54 12.09 0.11 0.00 12.41 143.23 51.47 6.21 0.48 19.32 0.80 0.80 0.21 0.32 0.05 55.59 6.05 0.37 155.75 60.41 16.85 5.03 98.66 14.29 6.31 261.00 0.05 4.98 9.36 0.21 0.05 0.75 35.79 54.95 8.67 0.00 0.59 3.48 0.00 3.75 0.00 44.09
Guanajuato 50.11 23.10 163.71 0.39 0.29 0.42 2.87 0.19 0.03 0.00 0.00 16.81 3.40 0.59 7.59 0.61 0.00 0.40 61.06 62.62 0.00 0.13 2.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 94.71 3.64 0.00 283.29 41.25 18.21 0.22 130.82 17.76 0.83 148.66 0.00 22.64 0.34 3.23 0.03 0.00 214.14 126.31 5.49 0.06 1.96 5.91 0.34 1.43 0.00 287.08
Guerrero 30.74 5.71 50.70 7.98 0.30 0.08 0.44 0.57 0.03 0.00 9.90 7.90 1.89 0.38 4.68 4.02 0.00 0.00 8.67 55.07 0.36 0.03 5.33 0.60 0.11 0.38 0.03 0.46 14.71 0.85 0.11 60.49 14.55 6.56 6.04 42.30 11.46 0.25 75.28 8.18 8.97 4.07 0.38 0.41 0.00 19.41 53.43 4.57 0.00 1.26 5.80 0.14 4.95 0.08 55.86
Hidalgo 8.97 6.97 130.48 36.94 0.52 0.68 9.23 0.65 0.03 0.16 54.82 21.51 0.00 1.52 11.18 9.91 0.00 1.23 67.88 96.03 2.72 1.07 22.26 5.44 1.49 0.42 2.37 0.03 49.47 2.88 0.06 97.85 34.60 13.71 4.28 68.10 24.17 3.99 173.34 0.00 18.05 0.16 0.87 0.29 0.42 10.95 82.10 7.61 0.16 1.94 4.92 0.03 13.45 9.75 129.67
Jalisco 18.93 9.32 81.89 27.22 0.64 0.14 0.00 0.14 0.01 0.00 10.95 23.69 2.90 0.65 3.90 0.00 0.83 2.84 52.72 140.36 21.81 4.49 117.44 1.50 1.33 1.44 0.00 0.31 110.74 1.64 0.92 126.88 77.57 20.57 7.99 76.19 20.37 0.00 131.07 0.00 0.00 11.65 1.47 0.14 0.14 11.63 108.30 2.82 0.02 1.32 18.59 0.86 3.90 0.08 119.87
México 12.96 5.82 229.51 49.08 0.76 0.78 5.74 0.80 0.01 0.00 14.54 15.13 5.89 0.57 6.06 4.13 0.00 0.53 42.84 200.32 14.11 25.85 91.55 1.26 4.69 34.36 50.89 0.17 103.20 1.33 0.19 149.89 59.87 17.60 15.95 65.61 23.83 0.57 88.36 10.15 10.44 0.03 0.79 0.50 22.73 21.16 0.00 8.92 0.10 0.29 7.48 2.45 20.83 0.03 342.36
Michoacán de Ocampo 37.34 17.66 125.63 18.73 0.37 0.17 4.02 0.97 0.02 0.00 7.94 9.74 0.97 1.72 6.57 1.80 0.00 2.47 27.54 108.82 0.81 20.18 10.94 2.30 0.58 2.59 0.48 0.25 16.41 1.60 2.24 70.56 37.53 11.34 0.46 58.67 16.97 5.97 23.02 0.00 2.07 0.00 0.68 0.23 0.06 38.07 77.38 6.59 0.00 0.62 9.08 2.94 7.09 0.02 71.19
Morelos 36.10 10.22 39.28 114.62 1.47 0.59 20.74 2.64 0.00 0.15 9.88 20.65 1.13 2.50 18.93 0.68 0.00 3.38 65.65 164.38 58.46 18.44 34.78 3.08 1.86 3.08 1.71 1.17 113.50 2.10 0.64 206.70 66.09 24.56 5.82 88.55 52.35 14.92 221.91 0.00 11.01 15.75 1.42 0.05 0.59 39.72 199.11 13.80 0.05 3.03 10.13 0.49 2.25 0.05 77.44
Nayarit 11.49 9.93 12.11 3.88 0.93 0.08 0.85 0.23 0.00 0.00 6.44 0.00 0.70 0.00 9.31 1.40 0.00 9.86 8.85 22.82 1.86 0.00 0.00 0.08 0.16 0.08 0.00 0.00 10.86 0.31 0.08 9.62 12.03 2.02 0.62 6.98 2.25 0.16 61.70 0.00 20.57 0.70 0.85 0.39 0.39 9.78 5.43 1.24 0.08 0.39 0.39 0.39 1.01 0.08 48.89
Nuevo León 14.19 8.20 60.64 22.41 1.11 1.69 4.12 0.27 0.02 1.66 33.78 21.09 7.61 0.75 12.78 5.29 0.02 12.35 41.48 32.58 1.69 8.81 15.29 8.72 1.14 0.39 0.71 0.09 33.07 1.69 0.77 115.09 52.19 12.87 6.20 84.79 16.52 1.30 296.89 0.00 6.86 88.61 2.83 0.75 0.14 62.94 56.91 4.17 0.05 2.89 16.20 0.00 39.18 0.30 49.73
Oaxaca 17.74 18.70 88.21 20.10 0.80 0.22 4.83 0.60 0.00 0.00 4.39 11.90 4.51 0.99 9.27 5.72 0.00 1.33 26.81 53.09 3.93 1.28 32.41 3.69 2.41 4.18 0.60 0.46 29.06 1.95 0.63 67.12 34.15 10.79 2.49 58.50 17.74 10.04 142.61 0.05 2.73 4.95 0.87 0.34 11.27 5.86 90.57 6.03 0.05 5.16 5.43 0.05 9.68 1.30 25.34
Puebla 12.20 5.28 62.99 10.75 0.76 0.09 5.74 0.39 0.00 0.00 3.39 10.14 3.19 0.88 5.94 4.56 0.00 10.45 28.87 140.51 4.06 13.60 27.81 0.00 1.29 2.92 9.42 0.48 50.36 1.79 4.38 66.39 36.35 13.73 2.04 37.32 19.41 4.07 127.14 0.00 3.71 10.48 0.35 0.17 7.19 17.00 57.54 5.30 0.03 0.95 3.98 0.88 15.75 0.21 25.09
Querétaro 7.46 11.54 194.64 34.04 0.48 1.10 41.67 0.35 0.00 0.00 4.12 22.33 24.17 0.00 16.19 6.97 0.00 2.11 110.41 145.24 27.37 0.00 57.47 4.08 5.35 14.30 15.48 0.00 128.35 7.11 0.66 403.35 108.88 23.07 9.87 55.36 34.35 1.89 144.89 0.66 22.33 7.81 0.00 0.09 14.52 45.93 150.99 11.98 0.00 3.51 12.37 0.09 0.00 0.70 163.53
Quintana Roo 31.97 42.13 120.18 36.79 0.75 0.70 15.20 0.58 0.12 0.00 32.38 30.64 10.21 1.74 33.25 0.00 0.00 10.97 94.47 138.40 2.32 2.44 81.53 12.71 4.53 2.15 3.83 0.41 204.09 2.09 13.64 261.48 23.44 104.80 11.32 166.72 31.22 13.52 251.44 0.00 24.84 29.01 4.64 1.33 0.06 55.71 116.06 11.78 0.12 11.55 11.66 3.83 27.97 0.81 55.01
San Luis Potosí 20.10 10.89 120.51 17.10 0.84 0.31 7.92 0.52 0.03 0.00 19.15 16.47 6.04 0.87 20.27 0.00 0.00 9.77 37.82 106.62 34.02 11.03 25.78 0.91 0.91 1.57 0.14 0.14 48.81 7.01 3.07 130.98 62.59 23.31 4.99 140.40 20.41 39.77 251.28 0.00 12.67 0.07 1.12 0.59 0.00 44.21 92.95 15.84 0.14 0.00 3.11 1.81 21.84 0.03 72.68
Sinaloa 21.22 17.87 66.15 16.60 0.73 0.13 16.28 0.25 0.03 0.00 34.91 10.23 2.50 0.06 4.40 2.34 0.00 0.95 16.82 96.24 0.22 0.10 1.01 0.00 0.29 0.06 0.44 0.48 26.55 0.92 0.03 50.88 13.24 6.56 1.55 52.37 10.68 1.05 147.02 0.00 3.04 2.63 1.24 0.19 1.36 8.01 31.55 2.69 0.03 0.70 3.14 0.00 5.83 0.10 4.72
Sonora 39.22 11.38 47.16 24.75 0.88 0.16 7.71 0.10 0.00 0.07 14.25 16.00 1.95 0.33 6.18 1.72 0.00 2.28 36.36 79.23 2.63 0.39 9.07 8.03 0.07 0.00 0.65 0.13 22.86 3.12 2.21 117.25 16.75 5.53 1.59 69.31 9.40 7.74 160.44 0.29 41.56 3.68 1.27 0.03 2.47 82.84 19.12 6.34 0.00 0.91 0.65 0.00 1.89 0.00 39.06
Tabasco 18.08 10.92 140.30 30.87 0.58 0.08 22.47 1.05 0.00 0.00 19.28 5.56 0.00 8.13 9.76 0.00 0.00 19.79 65.66 85.10 0.51 0.39 141.59 0.00 0.31 0.35 0.62 0.04 52.02 23.64 0.00 90.27 31.33 20.33 3.65 77.95 16.25 5.17 229.10 0.00 30.32 0.97 1.67 0.08 0.00 3.03 144.31 15.51 0.16 0.97 6.45 0.00 9.72 0.04 255.10
Tamaulipas 14.85 17.45 51.53 20.54 0.27 0.90 5.37 0.55 0.00 0.00 10.41 13.50 1.89 0.82 10.71 0.00 0.00 3.04 35.83 57.42 0.30 0.03 2.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.08 32.08 2.16 0.03 87.88 28.52 10.68 3.45 77.17 12.30 0.71 163.73 0.00 29.83 15.61 0.77 0.14 0.00 5.10 38.02 5.10 0.00 1.70 3.37 0.16 11.94 0.03 24.05
Tlaxcala 7.61 2.83 15.14 5.72 0.36 0.00 0.58 0.87 0.00 0.00 0.58 1.88 0.14 0.07 2.46 0.00 0.00 0.14 21.38 98.62 0.43 8.04 5.51 0.07 0.14 0.22 0.22 0.22 20.87 2.17 3.26 9.71 4.35 0.72 0.14 12.97 2.25 1.09 1.23 0.00 2.25 0.22 0.00 1.01 0.00 14.64 1.30 3.26 0.14 0.14 0.43 0.00 0.00 0.00 18.48
Veracruz de Ignacio de la Llave 13.54 9.11 71.49 16.92 0.93 0.25 1.98 1.33 0.00 0.00 7.24 7.40 0.19 3.14 4.31 0.16 0.01 14.31 29.70 71.69 1.25 2.46 22.55 3.13 0.76 0.75 0.74 0.37 60.75 5.39 1.05 41.44 36.57 12.93 7.93 67.51 23.44 9.29 112.09 12.32 12.12 19.17 0.27 0.09 0.00 6.71 71.31 6.30 0.01 1.42 4.11 2.32 4.48 0.14 49.57
Yucatán 1.81 4.25 8.94 1.90 0.27 0.00 13.01 0.00 0.00 0.00 0.18 3.10 0.13 0.00 1.46 0.00 0.00 0.09 10.93 5.75 0.04 0.00 2.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.90 0.18 0.18 0.00 18.72 17.22 0.00 58.78 0.44 10.45 29.04 0.00 8.01 1.59 0.09 0.75 0.00 6.95 85.43 3.19 0.00 0.53 1.24 0.04 0.66 0.00 35.06
Zacatecas 41.41 7.38 103.09 30.66 0.60 0.12 13.38 2.04 0.00 0.00 19.92 11.52 5.04 1.14 8.58 5.28 0.00 5.34 19.74 78.07 1.44 0.42 1.02 0.84 0.00 0.18 0.60 0.00 8.58 8.94 1.38 206.91 56.41 16.08 20.10 106.76 19.86 4.50 184.29 0.00 24.42 6.54 0.96 0.36 0.00 17.46 66.43 10.26 0.36 5.10 3.84 0.12 13.68 0.36 116.54

Posicion de queretaro en 2020 por tipo de delito

posicionAnualporDelito<-c()
for (i in 1:length(losDelitos)) {
  a<-tasaDelitoEstado2020[22,i+1]
  if(a==0){b=0}else{b<-1+length(tasaDelitoEstado2020[tasaDelitoEstado2020[i+1]>a,i+1])}
  posicionAnualporDelito<-c(posicionAnualporDelito,b)
}
posicionesAnualporDelito<-data.frame(losDelitos, posicionAnualporDelito)

posicionesAnualporDelito<-posicionesAnualporDelito[order(posicionesAnualporDelito$posicionAnualporDelito),]
names(posicionesAnualporDelito)<-c("Subtipo de delito", "Posición que ocupa Querétaro a nivel nacional en ese delito")
kable(posicionesAnualporDelito[posicionesAnualporDelito[2]>0,])
Subtipo de delito Posición que ocupa Querétaro a nivel nacional en ese delito
13 Acoso sexual 1
32 Otros robos 1
7 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 2
25 Robo en transporte público individual 2
3 Lesiones dolosas 3
6 Aborto 3
26 Robo en transporte público colectivo 3
27 Robo en transporte individual 3
29 Robo a negocio 3
45 Otros delitos contra la sociedad 3
16 Violación equiparada 4
20 Robo de vehículo automotor 4
33 Fraude 4
54 Electorales 4
19 Robo a casa habitación 5
21 Robo de autopartes 5
30 Robo de ganado 5
37 Despojo 5
47 Amenazas 5
55 Otros delitos del Fuero Común 5
35 Extorsión 6
15 Violación simple 7
24 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 7
40 Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 7
2 Homicidio culposo 8
12 Abuso sexual 8
23 Robo a transeúnte en vía pública 8
34 Abuso de confianza 8
51 Falsificación 8
50 Falsedad 9
41 Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 10
48 Allanamiento de morada 10
4 Lesiones culposas 11
42 Otros delitos contra la familia 11
46 Narcomenudeo 12
31 Robo de maquinaria 14
39 Violencia familiar 19
8 Secuestro 21
5 Feminicidio 22
18 Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 22
52 Contra el medio ambiente 22
38 Otros delitos contra el patrimonio 23
44 Trata de personas 23
1 Homicidio doloso 25
11 Otros delitos que atentan contra la libertad personal 25
36 Daño a la propiedad 25

Lugar a nivel nacional de los municipios Queretanos en incidencia delictiva

Top 50 municipios en el año

pop2020<-subset(pop,pop$ANO==2020)
delitos2020<-subset(delitos2,delitos2$Ano==2020)
popMun<-aggregate(pop2020$POB~pop2020$MUN,pop2020,sum)
delMun<-aggregate(delitos2020$value~delitos2020$Cve..Municipio,delitos2020,sum)

delMun$estado<-NA
delMun$municipio<-NA
for (i in 1:nrow(delMun)) {
  delMun$estado[i]<-unique(delitos2020$Entidad[delitos2020$Cve..Municipio==delMun$`delitos2020$Cve..Municipio`[i]])
  
  delMun$municipio[i]<-unique(delitos2020$Municipio[delitos2020$Cve..Municipio==delMun$`delitos2020$Cve..Municipio`[i]])
}


delMun$poblacion<-NA
for (i in 1:nrow(delMun)) {
  delMun$poblacion[delMun$municipio==popMun$`pop2020$MUN`[i]]<-popMun$`pop2020$POB`[i]
  
}
delMun$incidencia<-NA
delMun$incidencia<-round(delMun$`delitos2020$value`/delMun$poblacion*100000,2)
delMun<-delMun[order(delMun$incidencia,decreasing = TRUE),]

delMun$posicion<-NA

for (i in 1:nrow(delMun)) {
  delMun$posicion[i]<-i
}
names(delMun)[c(1,2,6,7)]<-c("Clave del municipio","Número de carpetas de investigación", "Incidencia por cada 100 mil habitantes","Posición a nivel nacional")
kable(head(delMun[,c(7,3,4,2,5,6)],50),caption = "Top 50 en el año")
Top 50 en el año
Posición a nivel nacional estado municipio Número de carpetas de investigación poblacion Incidencia por cada 100 mil habitantes
72 1 Colima Colima 8472 169188 5007.45
227 2 Chihuahua Santa Isabel 164 4293 3820.17
1821 3 Quintana Roo Tulum 1341 36866 3637.50
908 4 Morelos Cuernavaca 13244 399426 3315.76
284 5 Ciudad de México Cuauhtémoc 25711 776217 3312.35
969 6 Nuevo León Doctor Coss 60 1845 3252.03
1556 7 Oaxaca Tlacolula de Matamoros 763 24027 3175.59
16 8 Baja California Playas de Rosarito 3366 107859 3120.74
501 9 Hidalgo Pachuca de Soto 8724 280312 3112.25
1072 10 Oaxaca Oaxaca de Juárez 7813 258636 3020.85
285 11 Ciudad de México Miguel Hidalgo 11317 379624 2981.11
77 12 Colima Manzanillo 5780 203306 2843.01
913 13 Morelos Jojutla 1722 61366 2806.11
1807 14 Querétaro Querétaro 27295 976939 2793.93
333 15 Guanajuato Celaya 14808 530820 2789.65
14 16 Baja California Tecate 3159 113857 2774.53
773 17 México Valle de Bravo 1876 70192 2672.67
769 18 México Toluca 25227 948950 2658.41
907 19 Morelos Cuautla 5506 210529 2615.32
1343 20 Oaxaca Villa de Etla 297 11426 2599.33
13 21 Baja California Mexicali 28252 1087478 2597.94
264 22 Chihuahua Satevó 85 3381 2514.05
2469 23 Zacatecas Zacatecas 3880 155533 2494.65
672 24 México Amecameca 1343 54548 2462.05
11 25 Aguascalientes San Francisco de los Romo 1269 51568 2460.83
1820 26 Quintana Roo Solidaridad 5890 239850 2455.70
1851 27 San Luis Potosí San Luis Potosí 21174 870578 2432.18
576 28 Jalisco Guadalajara 36526 1503505 2429.39
341 29 Guanajuato Guanajuato 4760 198035 2403.62
762 30 México Texcoco 6285 262015 2398.72
80 31 Colima Villa de Álvarez 3611 151019 2391.09
6 32 Aguascalientes Pabellón de Arteaga 1195 50032 2388.47
679 33 México Axapusco 713 30040 2373.50
688 34 México Chalco 9359 397344 2355.39
696 35 México Ecatepec de Morelos 39906 1707754 2336.75
784 36 México Cuautitlán Izcalli 13463 577190 2332.51
1 37 Aguascalientes Aguascalientes 22413 961977 2329.89
331 38 Guanajuato Apaseo el Grande 2297 99036 2319.36
720 39 México Naucalpan de Juárez 21034 910187 2310.95
74 40 Colima Coquimatlán 511 22167 2305.23
910 41 Morelos Huitzilac 465 20372 2282.54
724 42 México Nopaltepec 222 9753 2276.22
271 43 Ciudad de México Azcapotzalco 9210 408441 2254.92
981 44 Nuevo León Los Herreras 45 1998 2252.25
767 45 México Tlalnepantla de Baz 17012 756537 2248.67
1977 46 Tabasco Centro 16532 739611 2235.23
788 47 México Tonanitla 244 10960 2226.28
73 48 Colima Comala 532 23902 2225.76
1804 49 Querétaro El Marqués 3965 178672 2219.15
986 50 Nuevo León Lampazos de Naranjo 127 5783 2196.09

Top 50 municipios en el mes

pop2020<-subset(pop,pop$ANO==2020)
delitos2020Mes<-subset(delitos2,delitos2$Ano==2020 & delitos2$meses== esteMes)
popMun<-aggregate(pop2020$POB~pop2020$MUN,pop2020,sum)
delMunMes<-aggregate(delitos2020Mes$value~delitos2020Mes$Cve..Municipio,delitos2020Mes,sum)

delMunMes$estado<-NA
delMunMes$municipio<-NA
for (i in 1:nrow(delMunMes)) {
  delMunMes$estado[i]<-unique(delitos2020Mes$Entidad[delitos2020Mes$Cve..Municipio==delMunMes$`delitos2020Mes$Cve..Municipio`[i]])
  
  delMunMes$municipio[i]<-unique(delitos2020Mes$Municipio[delitos2020Mes$Cve..Municipio==delMunMes$`delitos2020Mes$Cve..Municipio`[i]])
}


delMunMes$poblacion<-NA
for (i in 1:nrow(delMunMes)) {
  delMunMes$poblacion[delMunMes$municipio==popMun$`pop2020$MUN`[i]]<-popMun$`pop2020$POB`[i]
  
}
delMunMes$incidencia<-NA
delMunMes$incidencia<-round(delMunMes$`delitos2020Mes$value`/delMunMes$poblacion*100000,2)
delMunMes<-delMunMes[order(delMunMes$incidencia,decreasing = TRUE),]

delMunMes$posicion<-NA

for (i in 1:nrow(delMunMes)) {
  delMunMes$posicion[i]<-i
}
names(delMunMes)[c(1,2,6,7)]<-c("Clave del municipio","Número de carpetas de investigación", "Incidencia por cada 100 mil habitantes","Posición a nivel nacional")
kable(head(delMunMes[,c(7,3,4,2,5,6)],50),caption = "Top 50 en el mes")
Top 50 en el mes
Posición a nivel nacional estado municipio Número de carpetas de investigación poblacion Incidencia por cada 100 mil habitantes
1466 1 Oaxaca Santiago del Río 3 560 535.71
969 2 Nuevo León Doctor Coss 9 1845 487.80
72 3 Colima Colima 823 169188 486.44
1945 4 Sonora Oquitoa 2 432 462.96
1126 5 Oaxaca San Bartolo Soyaltepec 3 674 445.10
1261 6 Oaxaca San Mateo Tlapiltepec 1 234 427.35
1118 7 Oaxaca San Baltazar Loxicha 13 3072 423.18
1821 8 Quintana Roo Tulum 154 36866 417.73
1320 9 Oaxaca San Pedro Mártir 6 1727 347.42
679 10 México Axapusco 99 30040 329.56
1229 11 Oaxaca San Juan Yucuita 2 615 325.20
284 12 Ciudad de México Cuauhtémoc 2485 776217 320.14
1394 13 Oaxaca Santa Inés Yatzeche 3 945 317.46
1223 14 Oaxaca San Juan Teita 2 633 315.96
1170 15 Oaxaca San José Ayuquila 5 1594 313.68
908 16 Morelos Cuernavaca 1249 399426 312.70
501 17 Hidalgo Pachuca de Soto 870 280312 310.37
1163 18 Oaxaca San Jacinto Tlacotepec 7 2260 309.73
773 19 México Valle de Bravo 215 70192 306.30
1552 20 Oaxaca Teotongo 3 986 304.26
227 21 Chihuahua Santa Isabel 13 4293 302.82
1156 22 Oaxaca San Francisco Teopan 1 345 289.86
285 23 Ciudad de México Miguel Hidalgo 1079 379624 284.23
16 24 Baja California Playas de Rosarito 302 107859 280.00
1543 25 Oaxaca Sitio de Xitlapehua 2 715 279.72
1072 26 Oaxaca Oaxaca de Juárez 690 258636 266.78
1968 27 Sonora Yécora 17 6387 266.17
1807 28 Querétaro Querétaro 2592 976939 265.32
73 29 Colima Comala 62 23902 259.39
77 30 Colima Manzanillo 526 203306 258.72
2312 31 Yucatán Bokobá 6 2349 255.43
769 32 México Toluca 2386 948950 251.44
1508 33 Oaxaca Santiago Zoochila 1 402 248.76
913 34 Morelos Jojutla 151 61366 246.06
337 35 Guanajuato Cortazar 247 101319 243.78
762 36 México Texcoco 635 262015 242.35
263 37 Chihuahua Santa Bárbara 28 11572 241.96
1097 38 Oaxaca San Andrés Ixtlahuaca 4 1666 240.10
907 39 Morelos Cuautla 503 210529 238.92
13 40 Baja California Mexicali 2590 1087478 238.17
1327 41 Oaxaca San Pedro Ocopetatillo 2 847 236.13
724 42 México Nopaltepec 23 9753 235.82
688 43 México Chalco 932 397344 234.56
1915 44 Sonora Benjamín Hill 13 5580 232.97
333 45 Guanajuato Celaya 1236 530820 232.85
672 46 México Amecameca 125 54548 229.16
720 47 México Naucalpan de Juárez 2071 910187 227.54
1851 48 San Luis Potosí San Luis Potosí 1976 870578 226.98
523 49 Hidalgo Tlahuelilpan 47 20742 226.59
341 50 Guanajuato Guanajuato 446 198035 225.21

Posición de los municipios de Queretaro en el año

kable(delMun[delMun$estado=="Querétaro",c(7,3,4,2,5,6)])
Posición a nivel nacional estado municipio Número de carpetas de investigación poblacion Incidencia por cada 100 mil habitantes
1807 14 Querétaro Querétaro 27295 976939 2793.93
1804 49 Querétaro El Marqués 3965 178672 2219.15
1809 80 Querétaro San Juan del Río 6224 316169 1968.57
1799 132 Querétaro Corregidora 3457 208076 1661.41
1801 255 Querétaro Huimilpan 581 42305 1373.36
1802 257 Querétaro Jalpan de Serra 405 29625 1367.09
1810 264 Querétaro Tequisquiapan 1056 78742 1341.09
1805 312 Querétaro Pedro Escobedo 953 76411 1247.20
1800 314 Querétaro Ezequiel Montes 571 45877 1244.63
1794 336 Querétaro Amealco de Bonfil 814 68441 1189.35
1798 357 Querétaro Colón 794 69112 1148.86
1797 546 Querétaro Cadereyta de Montes 695 76829 904.61
1806 636 Querétaro Peñamiller 178 21988 809.53
1803 724 Querétaro Landa de Matamoros 148 20313 728.60
1808 727 Querétaro San Joaquín 75 10323 726.53
1795 735 Querétaro Pinal de Amoles 203 28189 720.14
1796 806 Querétaro Arroyo Seco 99 14789 669.42
1811 975 Querétaro Tolimán 238 42391 561.44
1812 2463 Querétaro No Especificado 102 NA NA

Posición de los municipios de Queretaro en el mes

kable(delMunMes[delMunMes$estado=="Querétaro",c(7,3,4,2,5,6)])
Posición a nivel nacional estado municipio Número de carpetas de investigación poblacion Incidencia por cada 100 mil habitantes
1807 28 Querétaro Querétaro 2592 976939 265.32
1804 115 Querétaro El Marqués 315 178672 176.30
1809 160 Querétaro San Juan del Río 502 316169 158.78
1800 200 Querétaro Ezequiel Montes 68 45877 148.22
1799 210 Querétaro Corregidora 304 208076 146.10
1802 293 Querétaro Jalpan de Serra 37 29625 124.89
1805 357 Querétaro Pedro Escobedo 88 76411 115.17
1801 455 Querétaro Huimilpan 43 42305 101.64
1798 469 Querétaro Colón 69 69112 99.84
1794 502 Querétaro Amealco de Bonfil 65 68441 94.97
1797 513 Querétaro Cadereyta de Montes 72 76829 93.71
1803 516 Querétaro Landa de Matamoros 19 20313 93.54
1810 606 Querétaro Tequisquiapan 65 78742 82.55
1795 832 Querétaro Pinal de Amoles 18 28189 63.85
1806 958 Querétaro Peñamiller 12 21988 54.58
1808 1053 Querétaro San Joaquín 5 10323 48.44
1811 1267 Querétaro Tolimán 15 42391 35.38
1796 1414 Querétaro Arroyo Seco 4 14789 27.05
1812 2463 Querétaro No Especificado 11 NA NA

Delitos en Querétaro

delitosQRO2020<-subset(delitos2, delitos2$Clave_Ent==22)
delitosQRO2020$periodo<-NA
delitosQRO2020$mes<-NA
m<-unique(delitosQRO2020$meses)
for (i in m) {
  delitosQRO2020$mes[delitosQRO2020$meses==i]<-switch (i,"Enero"="01","Febrero"="02","Marzo"="03", "Abril"="04","Mayo"="05","Junio"="06","Julio"="07","Agosto"="08","Septiembre"="09","Octubre"="10","Noviembre"="11", "Diciembre"="12")
}

delitosQRO2020$periodo<-paste0(delitosQRO2020$Ano,delitosQRO2020$mes)

catalogoDelitos<-as.data.frame(sort(unique(delitosQRO2020$Subtipo.de.delito)))
losMeses2020<-sort(unique(delitosQRO2020$periodo))
for (i in 1:length(losMeses2020)){
  a<-subset(delitosQRO2020, delitosQRO2020$periodo==losMeses2020[i])
  b<-as.data.frame(aggregate(a$value~a$Subtipo.de.delito,a,sum))[2]
  catalogoDelitos<-cbind(catalogoDelitos,b)
}
names(catalogoDelitos)<-c("Delito", losMeses2020)

stop1<-0
dondeBuscar<-colSums(catalogoDelitos[2:ncol(catalogoDelitos)])
for (i in 1:length(dondeBuscar)) {
  if(dondeBuscar[i]==0){
    stop1<-i;
    break;
  }
}
if(stop1==0){stop1=ncol(catalogoDelitos)}
stop2=stop1-12  

#Superior al mismo périodo del año anterior
comparaAniAnterior<-catalogoDelitos[,c(1,stop2,stop1)]
comparaAniAnteriorTasa<-comparaAniAnterior
comparaAniAnteriorTasa[2]<-round(comparaAniAnteriorTasa[2]/ent$year2019[22]*1000,3)
comparaAniAnteriorTasa[3]<-round(comparaAniAnteriorTasa[3]/ent$year2020[22]*1000,3)
names(comparaAniAnteriorTasa)<-c("Delito", "Tasa 2019", "Tasa 2020")
comparaAniAnteriorTasa$cambio<-NA
comparaAniAnteriorTasa$cambio<-round((comparaAniAnteriorTasa[3]-comparaAniAnteriorTasa[2])/comparaAniAnteriorTasa[2],2)

aumentoContraUnAno<-comparaAniAnteriorTasa$Delito[comparaAniAnteriorTasa$cambio>0 & !is.na(comparaAniAnteriorTasa$cambio)]


maximoAbsoluto<-apply(X = catalogoDelitos[,2:stop1], MARGIN = 1,max)
estePeriodo<-catalogoDelitos[,stop1]
DelitosEnMaximoAbsoluto<-catalogoDelitos$Delito[estePeriodo!=0 & estePeriodo>=maximoAbsoluto]

names(DelitosEnMaximoAbsoluto)<-c(paste0("Delitos que alcanzan su máximo histórico en ",esteMes ,"(Números absolutos)"))

Delitos que aumentaron entre Octubre y Noviembre

cambioMes<-cbind(catalogoDelitos[,1], catalogoDelitos[,(stop1-1):stop1])
cambioMes$tasadeCambio<-NA
cambioMes$tasadeCambio<-round((cambioMes[,3]-cambioMes[,2])/cambioMes[,2]*100,2)
cambioMes<-cambioMes[order(cambioMes$tasadeCambio,decreasing = TRUE),]
cambioMes1<-cambioMes[!is.infinite(cambioMes[,4]) & !is.nan(cambioMes[,4]), ]
cambioMes1<-cambioMes1[order(cambioMes1[3], decreasing = TRUE),]
                                   
names(cambioMes1)<-c("Delito", paste0("Carpetas en ", anterior), paste0("Carpetas en ", esteMes),"Tasa de cambio (%)")

kable(cambioMes1)
Delito Carpetas en Octubre Carpetas en Noviembre Tasa de cambio (%)
34 Otros robos 904 845 -6.53
25 Lesiones dolosas 396 339 -14.39
30 Otros delitos del Fuero Común 348 324 -6.90
45 Robo de vehículo automotor 333 316 -5.11
38 Robo a negocio 336 286 -14.88
55 Violencia familiar 313 280 -10.54
18 Fraude 310 276 -10.97
6 Amenazas 325 269 -17.23
36 Robo a casa habitación 228 256 12.28
40 Robo a transeúnte en vía pública 120 110 -8.33
9 Daño a la propiedad 118 106 -10.17
26 Narcomenudeo 98 91 -7.14
33 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 80 87 8.75
24 Lesiones culposas 99 71 -28.28
29 Otros delitos contra la sociedad 47 62 31.91
11 Despojo 90 62 -31.11
23 Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 62 55 -11.29
2 Abuso de confianza 53 51 -3.77
3 Abuso sexual 54 49 -9.26
42 Robo de autopartes 38 47 23.68
4 Acoso sexual 60 42 -30.00
53 Violación simple 29 33 13.79
46 Robo en transporte individual 33 28 -15.15
47 Robo en transporte público colectivo 19 25 31.58
5 Allanamiento de morada 23 25 8.70
19 Homicidio culposo 27 24 -11.11
16 Falsificación 32 23 -28.12
14 Extorsión 25 19 -24.00
52 Violación equiparada 23 17 -26.09
43 Robo de ganado 20 12 -40.00
20 Homicidio doloso 22 12 -45.45
31 Otros delitos que atentan contra la libertad personal 9 10 11.11
15 Falsedad 11 10 -9.09
48 Robo en transporte público individual 16 9 -43.75
28 Otros delitos contra la familia 17 8 -52.94
27 Otros delitos contra el patrimonio 3 5 66.67
39 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 8 5 -37.50
32 Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 4 4 0.00
1 Aborto 3 3 0.00
17 Feminicidio 4 3 -25.00
51 Trata de personas 1 1 0.00
49 Secuestro 1 0 -100.00

Querétaro: Los delitos que han alcanzado su máximo histórico (en números absolutos) en este mes

kable(DelitosEnMaximoAbsoluto)
x
Delitos que alcanzan su máximo histórico en Noviembre(Números absolutos) Otros delitos contra la sociedad

Querétaro: Los delitos más frecuentes en Noviembre

elMes<-catalogoDelitos[,c(1,stop1)]
elMes<-elMes[order(elMes[2], decreasing =TRUE),]
names(elMes)<-c(paste0("Delitos más frecuentes en ",esteMes),esteMes)
kable(elMes)
Delitos más frecuentes en Noviembre Noviembre
34 Otros robos 845
25 Lesiones dolosas 339
30 Otros delitos del Fuero Común 324
45 Robo de vehículo automotor 316
38 Robo a negocio 286
55 Violencia familiar 280
18 Fraude 276
6 Amenazas 269
36 Robo a casa habitación 256
40 Robo a transeúnte en vía pública 110
9 Daño a la propiedad 106
26 Narcomenudeo 91
33 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 87
24 Lesiones culposas 71
11 Despojo 62
29 Otros delitos contra la sociedad 62
23 Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 55
2 Abuso de confianza 51
3 Abuso sexual 49
42 Robo de autopartes 47
4 Acoso sexual 42
53 Violación simple 33
46 Robo en transporte individual 28
5 Allanamiento de morada 25
47 Robo en transporte público colectivo 25
19 Homicidio culposo 24
16 Falsificación 23
14 Extorsión 19
52 Violación equiparada 17
20 Homicidio doloso 12
43 Robo de ganado 12
15 Falsedad 10
31 Otros delitos que atentan contra la libertad personal 10
48 Robo en transporte público individual 9
28 Otros delitos contra la familia 8
27 Otros delitos contra el patrimonio 5
39 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 5
32 Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 4
1 Aborto 3
17 Feminicidio 3
12 Electorales 2
54 Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 2
51 Trata de personas 1
7 Contra el medio ambiente 0
8 Corrupción de menores 0
10 Delitos cometidos por servidores públicos 0
13 Evasión de presos 0
21 Hostigamiento sexual 0
22 Incesto 0
35 Rapto 0
37 Robo a institución bancaria 0
41 Robo a transportista 0
44 Robo de maquinaria 0
49 Secuestro 0
50 Tráfico de menores 0

Serie Mensual por delito en Querétaro

kable(catalogoDelitos)
Delito 201501 201502 201503 201504 201505 201506 201507 201508 201509 201510 201511 201512 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 201804 201805 201806 201807 201808 201809 201810 201811 201812 201901 201902 201903 201904 201905 201906 201907 201908 201909 201910 201911 201912 202001 202002 202003 202004 202005 202006 202007 202008 202009 202010 202011 202012
Aborto 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 1 1 0 0 0 2 1 0 1 0 0 4 1 1 0 2 3 1 1 0 1 0 0 2 4 0 3 1 0 2 0 1 1 1 0 1 1 0 1 2 1 1 3 2 3 1 3 4 0 3 3 1 3 0 5 4 0 3 3 0
Abuso de confianza 36 23 30 33 40 39 60 32 39 41 54 32 44 31 52 42 54 54 44 35 67 52 39 50 46 59 49 54 60 44 60 61 64 46 48 44 42 53 55 64 58 45 68 55 44 49 46 43 53 64 55 44 53 48 75 59 61 69 47 53 53 48 55 38 26 33 53 50 66 53 51 0
Abuso sexual 20 13 14 25 25 17 21 23 20 29 26 17 22 14 16 20 28 24 31 28 34 25 30 22 27 25 34 27 43 35 30 23 27 32 32 23 19 29 35 43 31 39 46 27 37 34 39 34 29 47 48 54 59 44 50 57 34 39 39 40 36 39 69 22 47 45 56 41 51 54 49 0
Acoso sexual 5 1 0 0 3 3 0 4 1 2 2 2 1 4 3 6 4 5 6 2 2 6 0 1 1 4 1 2 7 3 3 9 4 4 4 2 2 16 9 18 9 10 13 13 11 12 14 1 11 14 14 19 17 19 22 37 31 33 44 33 34 55 52 54 42 50 48 57 57 60 42 0
Allanamiento de morada 10 10 9 5 12 6 5 4 5 9 16 10 10 10 10 12 9 11 15 16 13 20 11 12 11 17 17 11 17 15 12 13 15 18 12 14 15 10 16 18 27 26 31 13 23 14 8 31 26 20 26 25 25 20 39 32 17 28 30 27 23 28 22 24 27 21 30 28 22 23 25 0
Amenazas 78 81 95 94 88 85 103 98 95 102 103 86 71 67 89 106 113 189 187 223 159 184 148 174 169 186 176 189 294 231 208 281 241 245 230 215 233 210 287 263 315 276 315 297 273 341 278 273 319 307 333 376 417 344 399 391 308 367 353 328 342 390 380 251 201 278 322 351 333 325 269 0
Contra el medio ambiente 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0
Corrupción de menores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Daño a la propiedad 167 153 186 178 172 168 158 132 165 143 186 174 155 183 159 185 213 391 430 461 477 402 394 412 407 387 432 395 477 447 385 455 412 522 437 444 478 395 433 426 436 510 487 462 473 465 430 426 451 436 484 481 506 452 272 116 120 112 102 128 113 128 107 115 97 108 106 130 134 118 106 0
Delitos cometidos por servidores públicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Despojo 43 40 45 51 35 33 48 38 34 38 28 50 41 47 47 38 36 46 38 49 41 46 37 45 36 48 51 55 56 64 51 61 51 41 54 29 45 57 65 47 68 60 60 72 61 78 58 49 69 71 83 72 73 73 81 66 65 69 66 62 67 77 58 45 53 71 104 86 70 90 62 0
Electorales 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 3 0 0 5 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 3 26 12 2 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 0 0 3 3 2 0 0 2 0
Evasión de presos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Extorsión 2 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 3 2 0 3 2 1 0 1 0 0 1 3 5 4 5 7 13 4 13 4 13 7 12 12 10 14 33 20 13 23 19 38 35 14 20 16 14 26 16 25 15 21 18 18 20 22 25 19 0
Falsedad 1 2 2 4 5 5 3 2 5 2 4 2 6 3 18 8 9 8 2 10 11 7 6 7 4 4 4 10 14 7 7 6 6 7 3 7 4 6 6 11 13 6 5 12 8 9 4 4 7 6 8 12 4 11 6 11 13 8 8 7 9 13 9 3 6 2 8 4 5 11 10 0
Falsificación 65 40 48 40 59 63 47 44 61 56 63 56 48 40 42 45 52 45 64 52 33 44 47 44 33 38 48 28 43 34 40 25 30 51 33 35 34 35 27 56 56 56 57 52 60 70 38 39 65 42 61 73 63 58 73 49 57 68 46 40 47 36 29 11 12 20 18 33 21 32 23 0
Feminicidio 2 1 0 1 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 2 1 1 0 0 1 2 1 2 0 2 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 2 1 4 3 0
Fraude 115 113 138 114 134 138 134 106 110 124 130 130 104 106 117 141 172 153 153 167 167 132 161 119 157 171 181 159 192 186 152 188 143 195 184 126 143 157 211 156 189 172 189 209 185 182 174 152 189 164 221 207 222 180 257 224 206 210 192 208 241 192 172 122 154 200 243 278 294 310 276 0
Homicidio culposo 23 29 24 20 30 25 24 20 30 25 32 34 22 23 30 28 33 23 33 24 18 23 21 25 20 27 18 30 28 26 24 27 27 28 14 27 30 20 30 27 25 34 29 21 22 18 33 21 25 32 33 27 28 20 23 26 27 21 34 31 24 27 23 24 26 24 25 18 21 27 24 0
Homicidio doloso 9 9 12 11 11 10 12 13 10 13 13 8 12 9 12 8 14 7 7 6 15 8 12 8 12 12 14 21 8 21 10 20 19 14 9 15 14 10 15 12 14 16 14 18 22 7 16 22 13 16 18 13 15 11 17 17 20 9 12 15 12 11 26 11 18 8 15 23 12 22 12 0
Hostigamiento sexual 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Incesto 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 67 75 59 61 64 66 67 85 66 79 76 47 58 57 79 69 92 50 103 75 74 63 63 46 63 50 84 77 78 87 76 68 85 79 57 44 69 72 50 63 52 74 38 56 43 64 53 29 43 39 73 53 63 66 58 71 52 82 52 45 75 71 60 11 9 18 57 46 45 62 55 0
Lesiones culposas 37 42 45 45 42 45 32 37 44 53 51 68 44 46 45 59 41 83 70 72 83 82 95 64 76 53 71 71 78 61 52 60 70 72 62 67 59 65 75 74 81 69 83 85 70 91 77 64 78 70 71 65 80 69 77 91 105 87 83 96 56 80 91 63 40 73 57 64 82 99 71 0
Lesiones dolosas 176 194 205 244 236 240 235 246 227 245 290 266 172 173 219 239 286 322 320 405 357 366 304 409 367 315 366 356 561 458 389 422 375 399 355 371 325 335 448 459 504 432 519 419 421 509 400 423 402 413 503 483 614 522 499 448 498 461 380 467 352 417 487 433 326 398 480 393 416 396 339 0
Narcomenudeo 21 22 18 19 18 18 10 7 10 30 30 21 62 84 79 63 42 61 72 74 72 68 71 78 97 74 91 66 81 84 91 70 58 67 82 81 85 79 85 98 92 83 106 112 97 115 88 109 139 133 138 139 165 158 152 119 117 126 107 86 133 121 102 77 78 72 79 89 107 98 91 0
Otros delitos contra el patrimonio 2 0 3 4 4 2 4 2 2 2 5 3 1 3 2 2 6 1 2 3 3 2 2 1 1 5 5 4 3 2 4 2 5 3 1 3 1 4 4 5 6 1 3 3 3 4 2 1 1 3 9 2 3 5 7 4 6 4 1 3 4 2 5 3 2 4 5 5 5 3 5 0
Otros delitos contra la familia 3 4 3 6 5 4 5 4 10 8 4 10 4 8 5 15 11 4 10 14 8 12 10 11 9 5 11 13 17 12 13 23 11 14 10 26 21 17 16 14 16 14 19 26 15 18 18 17 12 6 13 17 28 15 20 29 15 18 14 20 14 13 22 12 11 14 26 19 22 17 8 0
Otros delitos contra la sociedad 12 8 14 9 5 13 8 6 10 11 4 8 12 7 18 15 16 13 8 7 9 6 9 4 6 12 11 14 14 6 13 12 16 9 9 10 3 17 11 7 16 11 14 5 10 9 13 16 8 9 11 15 12 11 7 8 25 39 23 15 15 17 29 16 25 13 23 30 54 47 62 0
Otros delitos del Fuero Común 106 112 121 96 107 142 130 120 114 136 166 163 122 133 163 148 202 233 268 245 267 269 236 275 252 259 317 252 304 350 300 323 287 321 262 305 302 348 388 382 366 355 349 339 373 428 318 346 376 364 359 397 469 424 465 461 414 453 401 339 402 403 398 295 327 328 302 292 309 348 324 0
Otros delitos que atentan contra la libertad personal 3 1 2 3 1 8 2 3 2 3 3 2 3 0 2 2 1 2 3 2 1 6 3 1 8 3 3 4 0 8 6 0 1 7 1 3 1 2 2 2 1 2 1 4 4 3 5 3 3 1 4 3 10 5 7 4 7 2 4 2 4 8 15 13 7 7 4 5 12 9 10 0
Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 7 1 7 4 6 6 2 2 4 4 6 4 3 4 4 2 9 1 5 8 1 2 2 4 1 4 5 2 6 1 7 7 2 3 6 3 4 7 2 3 2 1 2 2 3 2 0 1 3 4 6 4 6 3 5 5 5 5 2 3 6 7 2 5 4 3 7 2 4 4 4 0
Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 50 36 60 58 47 52 44 44 53 72 59 84 24 35 44 40 48 74 55 81 66 54 56 49 54 70 69 67 61 63 58 61 48 83 63 67 64 54 66 59 80 64 62 55 57 61 66 79 67 70 72 76 73 72 95 84 80 85 80 86 77 93 91 76 80 83 76 106 101 80 87 0
Otros robos 573 539 543 542 560 557 534 563 580 627 556 494 556 480 559 591 551 649 719 788 731 822 724 649 716 710 797 710 777 877 805 898 887 912 946 844 816 795 866 887 926 947 903 929 865 931 800 828 963 940 1015 942 884 938 967 978 871 1029 950 1018 936 906 933 735 724 676 789 866 881 904 845 0
Rapto 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Robo a casa habitación 165 161 215 220 236 202 184 212 223 192 201 206 194 204 213 218 213 285 292 317 289 383 309 365 308 291 351 282 304 331 327 327 327 345 356 303 369 271 344 331 312 270 352 361 357 320 282 360 340 260 278 303 320 265 303 290 266 267 264 253 317 261 218 188 179 190 227 227 226 228 256 0
Robo a institución bancaria 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Robo a negocio 177 129 192 191 140 152 153 157 136 151 140 132 154 132 154 152 185 220 294 244 249 296 264 269 257 256 314 252 261 229 271 295 294 294 292 348 296 267 262 249 262 215 224 237 223 292 299 226 257 248 268 281 312 272 312 319 252 297 299 262 286 238 270 214 219 232 259 293 293 336 286 0
Robo a transeúnte en espacio abierto al público 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 2 2 3 1 1 2 3 9 7 6 7 6 5 4 18 8 8 6 16 27 22 24 17 13 14 30 0 11 20 31 11 13 21 13 45 14 22 16 14 14 7 14 14 8 22 7 12 16 8 22 11 14 7 9 6 9 7 9 8 8 5 0
Robo a transeúnte en vía pública 101 58 110 80 97 80 83 88 116 118 108 90 87 64 114 104 110 149 158 186 185 172 150 176 140 147 157 157 151 161 141 169 169 195 194 195 199 178 159 135 181 160 178 170 137 203 153 147 124 133 115 145 145 122 113 137 146 162 156 116 110 134 149 85 91 110 133 141 127 120 110 0
Robo a transportista 8 20 9 10 10 13 8 10 6 16 17 14 20 22 8 10 15 14 10 1 7 11 4 3 10 7 8 2 3 6 10 11 11 16 4 10 33 17 21 18 11 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Robo de autopartes 33 26 39 34 37 30 52 34 34 41 40 28 36 22 16 16 14 49 62 52 46 49 43 40 55 64 57 72 55 76 53 70 76 86 87 57 78 86 100 94 116 90 104 86 104 90 73 73 110 96 75 68 63 69 76 58 61 71 39 45 70 62 81 68 46 49 52 62 49 38 47 0
Robo de ganado 26 24 24 22 19 28 42 34 32 22 14 32 30 26 21 20 26 18 13 20 18 26 26 22 14 20 20 7 20 18 27 17 16 21 21 23 28 31 12 9 15 19 16 21 11 16 13 14 17 33 19 19 29 19 19 27 19 22 13 22 22 11 15 7 18 12 10 19 16 20 12 0
Robo de maquinaria 0 1 1 3 2 2 3 1 1 2 3 1 2 3 2 2 3 3 0 1 3 2 1 1 0 0 4 0 6 3 1 1 1 2 0 4 1 1 0 1 3 2 1 1 0 2 2 2 1 1 2 0 0 0 0 1 0 0 1 1 3 0 2 2 1 2 4 0 1 0 0 0
Robo de vehículo automotor 313 275 274 273 326 340 320 364 389 350 311 337 326 305 378 347 372 415 408 504 458 478 440 449 423 412 457 411 500 516 513 516 496 510 494 490 508 398 468 474 535 525 556 632 480 527 468 594 472 442 441 473 426 399 402 372 355 357 376 407 347 338 329 272 223 236 338 299 280 333 316 0
Robo en transporte individual 22 12 16 12 16 22 11 23 26 19 29 28 26 24 25 15 35 19 22 32 19 25 36 28 17 25 41 25 27 22 27 29 37 31 33 41 33 33 28 21 34 38 24 30 37 31 37 29 22 20 19 36 35 42 27 28 35 43 23 27 27 27 28 17 32 42 49 31 39 33 28 0
Robo en transporte público colectivo 29 26 51 33 27 20 38 60 60 54 41 48 28 38 35 47 53 57 55 75 61 66 46 32 38 31 33 33 34 65 52 33 24 16 17 24 15 12 10 2 7 6 5 7 5 5 9 9 16 7 4 13 12 16 13 21 24 47 51 27 30 42 21 28 37 34 35 22 33 19 25 0
Robo en transporte público individual 6 3 7 6 3 7 5 2 4 5 2 5 1 4 5 4 1 6 9 7 6 6 0 6 7 5 12 10 8 12 14 12 10 5 5 2 7 11 8 5 12 8 8 6 11 6 6 6 8 14 15 8 6 6 12 8 17 8 13 20 11 10 21 14 12 9 7 10 3 16 9 0
Secuestro 1 0 2 2 3 1 2 3 0 2 0 3 1 0 1 1 0 0 0 1 2 0 3 3 2 0 1 0 2 0 3 0 1 1 0 1 2 0 1 0 0 0 2 0 2 3 1 1 1 2 1 0 2 0 0 0 0 0 0 2 1 0 2 2 0 0 1 0 1 1 0 0
Tráfico de menores 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Trata de personas 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 2 0 1 0 0 1 3 0 1 0 0 0 3 1 2 1 3 1 1 2 0 0 1 0 0 1 1 3 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
Violación equiparada 1 3 3 2 1 2 3 1 3 4 1 5 1 1 4 1 3 6 7 4 6 3 7 6 6 8 4 1 11 10 7 9 9 6 6 4 10 5 6 5 6 9 4 4 6 5 9 4 3 9 8 7 12 5 9 12 5 7 11 14 11 14 4 12 16 20 9 20 13 23 17 0
Violación simple 17 11 30 25 31 22 29 28 24 28 28 21 16 20 21 24 34 22 25 25 37 24 28 9 12 21 31 23 36 31 25 27 23 24 24 19 18 25 18 18 22 32 23 23 20 22 27 14 20 24 29 33 44 47 49 33 28 44 43 51 47 39 48 30 25 26 33 30 29 29 33 0
Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 2 0 1 0 1 3 0 3 1 2 3 0 0 2 0
Violencia familiar 49 67 81 74 86 76 73 82 86 106 83 79 59 72 80 82 75 76 83 95 89 103 82 69 85 63 96 83 123 92 106 126 86 111 103 112 113 97 136 178 179 154 177 175 182 188 142 144 150 159 221 236 245 216 385 354 286 338 283 262 260 298 376 297 308 261 342 294 274 313 280 0

Delitos que aumentaron respecto del mismo mes en el año anterior(en tasa por cada 1000 habitantes)

kable(aumentoContraUnAno)
x
Abuso de confianza
Abuso sexual
Electorales
Extorsión
Feminicidio
Fraude
Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar
Otros delitos contra el patrimonio
Otros delitos contra la sociedad
Otros delitos que atentan contra la libertad personal
Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual
Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal
Robo de autopartes
Robo en transporte individual
Violación equiparada
Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar

Delitos en su máximo del año en Querétaro

#MAximo en el año

stop3<-stop1-(stop1 %% 12)+2
if(stop3>stop1){
  stop3<-stop3-12
}else{stop3<-stop3}

soloEsteAno<-catalogoDelitos[,c(1,stop3:stop1)]
maxAno<-apply(X = soloEsteAno[,2:ncol(soloEsteAno)],MARGIN = 1,FUN = max)
delitosEnmaximoAnual<-soloEsteAno$Delito[soloEsteAno[,ncol(soloEsteAno)]>=maxAno & soloEsteAno[ncol(soloEsteAno)]!=0]

kable(delitosEnmaximoAnual)
x
Otros delitos contra el patrimonio
Otros delitos contra la sociedad
Trata de personas

Municipal

Municipios que aumentaron respecto del mismo mes del año anterior (Noviembre )

#Superior al mismo périodo del año anterior

catalogoMunicipios<-as.data.frame(sort(unique(delitosQRO2020$Cve..Municipio)))
losMeses2020<-sort(unique(delitosQRO2020$periodo))
for (i in 1:length(losMeses2020)){
  a<-subset(delitosQRO2020, delitosQRO2020$periodo==losMeses2020[i])
  b<-as.data.frame(aggregate(a$value~a$Cve..Municipio,a,sum))[2]
  catalogoMunicipios<-cbind(catalogoMunicipios,b)
}
names(catalogoMunicipios)<-c("cveMun", losMeses2020)
catalogoMunicipios<-catalogoMunicipios[1:18,]

pop2020Qro<-subset(pop2020,pop2020$CLAVE_ENT==22)
popQro20<- aggregate(pop2020Qro$POB~ pop2020Qro$CLAVE,pop2020Qro,sum)

pop2019Qro<-subset(pop,pop$CLAVE_ENT==22 & pop$ANO==2019)
popQro19<- aggregate(pop2019Qro$POB~ pop2019Qro$CLAVE,pop2019Qro,sum)


comparaAnoAnteriorMUN<-catalogoMunicipios[,c(1,stop2,stop1)]
comparaAnoAnteriorMUNTasa<-comparaAnoAnteriorMUN
comparaAnoAnteriorMUNTasa[2]<-round(comparaAnoAnteriorMUNTasa[2]/popQro19[2]*1000,3)
comparaAnoAnteriorMUNTasa[3]<-round(comparaAnoAnteriorMUNTasa[3]/popQro20[2]*1000,3)
names(comparaAnoAnteriorMUNTasa)<-c("Delito", "Tasa 2019", "Tasa 2020")
comparaAnoAnteriorMUNTasa$cambio<-NA
comparaAnoAnteriorMUNTasa$cambio<-round((comparaAnoAnteriorMUNTasa[3]-comparaAnoAnteriorMUNTasa[2])/comparaAnoAnteriorMUNTasa[2],2)

misMuns<-catalogoMunicipios[,1]
catalogoMunicipios$nomMun<-NA
nomMun<-c()
for (i in 1:length(misMuns)) {
  catalogoMunicipios$nomMun[i]<-unique(delitosQRO2020$Municipio[delitosQRO2020$Cve..Municipio==misMuns[i]])
  nomMun[i]<-unique(delitosQRO2020$Municipio[delitosQRO2020$Cve..Municipio==misMuns[i]])
}


aumento<-comparaAnoAnteriorMUNTasa$Delito[comparaAnoAnteriorMUNTasa$cambio>0 & !is.na(comparaAnoAnteriorMUNTasa$cambio)]
aumentoContraUnAnoMUNICIPAL<-NA
for (i in 1:length(aumento)) {
  aumentoContraUnAnoMUNICIPAL[i]<-catalogoMunicipios$nomMun[catalogoMunicipios$cveMun==aumento[i]]
}
names(aumentoContraUnAnoMUNICIPAL)<-c("Municipios")

kable(aumentoContraUnAnoMUNICIPAL,caption = "Municipios cuya tasa por cada 1000 habitantes aumentó respecto del mismo mes del año anterior")
Municipios cuya tasa por cada 1000 habitantes aumentó respecto del mismo mes del año anterior
x
Colón
Ezequiel Montes
Huimilpan
Jalpan de Serra
Landa de Matamoros
Peñamiller

Cambio respecto del mes anterior por municipio

stop4<-stop1-1
municipio<-as.data.frame(cbind(catalogoMunicipios$cveMun, catalogoMunicipios$nomMun,catalogoMunicipios[,stop4],catalogoMunicipios[,stop1]))
municipio$tasa<-NA
municipio$tasa<-round((as.numeric(municipio[,4])-as.numeric(municipio[,3]) )/as.numeric(municipio[,3])*100,2)
names(municipio)<-c("cveMun","Municipio",anterior, esteMes,"Tasa de cambio respecto del mes anterior (%)")
kable(municipio[2:5])
Municipio Octubre Noviembre Tasa de cambio respecto del mes anterior (%)
Amealco de Bonfil 75 65 -13.33
Pinal de Amoles 11 18 63.64
Arroyo Seco 8 4 -50.00
Cadereyta de Montes 64 72 12.50
Colón 74 69 -6.76
Corregidora 346 304 -12.14
Ezequiel Montes 51 68 33.33
Huimilpan 46 43 -6.52
Jalpan de Serra 40 37 -7.50
Landa de Matamoros 10 19 90.00
El Marqués 392 315 -19.64
Pedro Escobedo 70 88 25.71
Peñamiller 17 12 -29.41
Querétaro 2831 2592 -8.44
San Joaquín 6 5 -16.67
San Juan del Río 592 502 -15.20
Tequisquiapan 81 65 -19.75
Tolimán 22 15 -31.82

Municipios en Máximo Anual

soloEsteAnoMUN<-catalogoMunicipios[,c(1,stop3:stop1)]
maxAnoMun<-apply(X = soloEsteAnoMUN[,2:ncol(soloEsteAnoMUN)],MARGIN = 1,FUN = max)

municipiosEnmaximoAnual<-soloEsteAnoMUN
municipiosEnmaximoAnual<-soloEsteAnoMUN$cveMun[soloEsteAnoMUN[,ncol(soloEsteAnoMUN)]>=maxAnoMun & soloEsteAnoMUN[ncol(soloEsteAnoMUN)]!=0]

munmax<-c()
for (i in 1:length(municipiosEnmaximoAnual)) {
  munmax[i]<-catalogoMunicipios$nomMun[catalogoMunicipios$cveMun==municipiosEnmaximoAnual[i]]
}
names(munmax)<-c("Municipios en Máximo Anual")
kable(munmax)
x
Cadereyta de Montes
Ezequiel Montes
Landa de Matamoros

Municipios en su nivel máximo (absoluto) registrado

maximoAbsolutoMUNICIPAL<-apply(X = catalogoMunicipios[,2:stop1], MARGIN = 1,max)

estePeriodoMunicipal<-catalogoMunicipios[,stop1]

municipiosEnmaximoAbsoluto<-catalogoMunicipios$nomMun[estePeriodoMunicipal!=0 & estePeriodoMunicipal>=maximoAbsolutoMUNICIPAL]


if(!is.null(dim(municipiosEnmaximoAbsoluto))){
names(municipiosEnmaximoAbsoluto)<-c("Municipios en máximo histórico (absoluto) registrado")
}
kable(municipiosEnmaximoAbsoluto)
x
Landa de Matamoros

Serie de tiempo municipal (Absolutos)

catalogoMunicipios2<-catalogoMunicipios
names(catalogoMunicipios2[2:73])<-paste0(substr(names(catalogoMunicipios2[2:73]),5,6),"-",substr(names(catalogoMunicipios2[2:73]),1,4))


catalogoMunicipios2<-cbind(catalogoMunicipios2[,1],catalogoMunicipios2[,74],catalogoMunicipios2[,2:stop1])
names(catalogoMunicipios2)[c(1,2)]<-c("Clave","Municipio")
kable(catalogoMunicipios2)
Clave Municipio 201501 201502 201503 201504 201505 201506 201507 201508 201509 201510 201511 201512 201601 201602 201603 201604 201605 201606 201607 201608 201609 201610 201611 201612 201701 201702 201703 201704 201705 201706 201707 201708 201709 201710 201711 201712 201801 201802 201803 201804 201805 201806 201807 201808 201809 201810 201811 201812 201901 201902 201903 201904 201905 201906 201907 201908 201909 201910 201911 201912 202001 202002 202003 202004 202005 202006 202007 202008 202009 202010 202011
22001 Amealco de Bonfil 45 47 52 40 52 51 50 59 42 52 55 70 48 51 53 52 71 50 59 49 43 44 40 40 51 36 45 43 43 81 48 42 48 40 48 37 54 46 43 34 38 80 90 80 53 70 73 70 92 89 92 101 101 105 80 74 65 87 87 88 76 84 93 75 53 74 67 76 76 75 65
22002 Pinal de Amoles 14 3 10 10 11 12 11 6 10 11 3 11 10 17 9 14 10 9 5 10 8 17 4 13 8 7 17 13 14 11 13 12 11 21 13 6 9 11 9 18 26 28 28 15 18 15 12 7 9 21 16 25 15 21 21 21 15 18 18 19 20 20 19 19 28 21 12 20 15 11 18
22003 Arroyo Seco 5 4 5 4 4 5 7 8 5 4 5 3 2 2 4 3 7 6 6 2 5 2 3 9 6 6 3 5 4 2 9 7 2 3 5 3 3 6 6 8 12 8 12 5 2 8 3 9 17 7 7 9 7 9 12 8 5 7 20 10 11 4 16 11 10 8 10 10 7 8 4
22004 Cadereyta de Montes 41 37 37 37 38 47 40 36 50 29 37 40 47 48 47 58 52 41 51 45 42 50 37 38 43 44 46 48 51 59 47 48 49 49 40 27 38 50 46 59 48 74 84 60 109 75 53 64 58 88 87 60 66 62 75 80 71 60 74 72 52 69 61 65 64 59 72 55 62 64 72
22005 Colón 40 30 46 42 40 56 45 40 48 38 47 36 49 53 50 49 57 63 56 60 71 66 55 52 45 60 53 50 57 67 48 48 36 54 55 56 47 53 49 62 54 61 80 53 67 77 54 65 62 59 71 76 67 70 75 82 86 80 59 71 72 65 81 69 64 82 61 66 91 74 69
22006 Corregidora 176 166 186 179 200 218 189 183 189 210 211 182 185 192 183 213 226 297 338 359 302 304 308 306 321 311 368 283 361 304 343 306 342 352 298 330 345 329 397 362 379 387 390 373 349 365 329 373 353 333 396 374 399 379 382 364 346 394 377 333 399 357 349 260 254 253 315 302 318 346 304
22007 Ezequiel Montes 30 38 25 23 22 42 37 31 40 47 43 43 26 35 68 55 57 40 41 48 48 47 37 39 28 22 36 26 32 38 47 38 39 43 48 30 51 52 42 51 46 58 64 75 63 46 59 54 54 46 90 59 61 62 54 60 63 55 55 46 62 55 57 35 63 56 43 44 37 51 68
22008 Huimilpan 36 33 42 28 25 39 30 33 32 26 52 35 29 36 42 21 33 28 34 31 28 29 40 22 22 21 23 24 37 29 26 41 32 35 20 35 29 37 33 28 28 34 49 49 44 46 55 38 48 44 55 54 53 43 59 50 58 61 35 49 57 61 65 38 51 56 67 61 36 46 43
22009 Jalpan de Serra 18 32 35 15 27 21 16 23 13 24 16 18 25 16 32 29 25 24 32 27 20 24 15 15 22 25 21 23 21 24 23 18 14 38 32 20 29 27 30 34 41 31 49 36 38 42 32 31 50 47 42 40 57 29 36 36 23 36 31 21 39 30 32 38 28 36 36 40 49 40 37
22010 Landa de Matamoros 1 4 3 2 5 4 6 2 6 9 8 5 3 1 1 3 4 9 6 8 6 2 6 4 6 5 5 6 9 4 6 8 4 4 6 7 10 3 8 6 7 11 10 9 5 10 15 10 7 6 7 9 5 9 10 12 9 11 11 10 13 10 18 19 6 13 14 13 13 10 19
22011 El Marqués 133 161 158 184 158 171 166 168 197 169 158 173 152 151 148 170 189 222 279 322 287 289 276 266 262 279 294 313 338 325 328 325 285 291 268 307 365 308 334 352 390 376 378 381 337 393 347 372 441 457 437 474 488 392 473 387 380 417 379 408 377 395 404 321 291 348 403 355 364 392 315
22012 Pedro Escobedo 44 32 54 48 49 59 49 57 32 45 45 44 47 50 68 57 70 46 52 66 55 37 48 49 59 68 101 83 101 113 107 123 106 131 87 117 112 102 110 116 135 112 123 117 106 129 111 90 151 111 103 130 140 113 131 114 115 105 91 80 80 76 115 66 90 84 102 107 75 70 88
22013 Peñamiller 10 4 3 4 9 5 9 3 6 6 8 7 8 5 4 7 13 11 7 7 17 6 11 5 5 4 6 5 10 14 3 9 6 5 6 10 11 8 10 15 12 14 9 15 15 17 14 11 13 7 14 11 10 14 11 15 8 19 4 17 7 20 14 13 6 37 15 21 16 17 12
22014 Querétaro 1556 1414 1611 1557 1605 1541 1601 1713 1747 1830 1762 1704 1557 1414 1712 1686 1873 2461 2647 2936 2769 2983 2550 2561 2489 2447 2772 2517 2992 2962 2701 3073 2829 3031 2941 2833 2684 2500 2873 2791 3003 2802 2975 3026 2859 3126 2648 2702 2816 2748 2915 2976 3184 2959 3101 2900 2671 2971 2717 2755 2620 2676 2746 2061 2008 2053 2476 2567 2665 2831 2592
22015 San Joaquín 1 1 1 2 2 2 1 3 3 1 3 3 3 4 3 3 4 4 2 5 7 4 5 6 3 4 3 4 8 3 2 5 3 3 5 2 1 0 4 8 4 5 5 8 4 6 5 10 8 6 4 7 7 3 13 9 6 10 7 7 8 6 6 7 6 7 7 6 11 6 5
22016 San Juan del Río 371 314 404 425 440 410 366 312 354 400 406 364 339 380 400 437 430 392 398 356 392 371 403 479 518 478 569 457 543 558 514 560 537 617 574 535 594 604 695 677 714 650 631 605 594 664 589 611 624 561 684 702 788 664 736 687 631 660 579 579 616 612 623 489 442 478 645 629 596 592 502
22017 Tequisquiapan 47 40 32 34 43 37 52 46 53 47 54 57 35 35 55 52 42 54 52 50 58 41 42 49 49 57 50 50 119 98 109 93 107 100 91 86 123 81 103 127 132 102 100 103 94 109 84 100 73 90 103 95 94 94 114 134 84 108 87 101 110 117 110 100 79 103 99 103 89 81 65
22018 Tolimán 11 10 24 18 11 21 17 12 13 18 16 11 18 14 17 20 21 21 15 16 13 16 12 18 13 9 16 17 24 14 11 11 15 15 12 17 8 10 6 18 19 43 44 41 41 42 39 38 33 36 53 36 19 43 56 46 29 16 29 23 23 22 18 27 35 27 16 22 11 22 15

Top 5 delitos por municipio

En lo que va del año

mm<-unique(delitosQRO2020$Cve..Municipio)
mm<-mm[1:18]
top5<-as.data.frame(c("Primero","Segundo","Tercero","Cuarto","Quinto"))
for (i in 1:length(mm)){
  mimu<-subset(delitosQRO2020,delitosQRO2020$Cve..Municipio==mm[i] & delitosQRO2020$Ano==2020)
  a<-aggregate(mimu$value~mimu$Subtipo.de.delito,data = mimu, FUN = sum)
  a<-as.data.frame(a)
  names(a)<-c(nomMun[i],"Carpetas")
  a<-a[order(a$Carpetas, decreasing = TRUE),]
  top5<-cbind(top5,a[1:5,])
}
names(top5)[1]<-c("Posicion")
kable(top5,caption="Top 5 delitos en carpetas de investigación por municipio en lo que va del año ")
Top 5 delitos en carpetas de investigación por municipio en lo que va del año
Posicion Amealco de Bonfil Carpetas Pinal de Amoles Carpetas Arroyo Seco Carpetas Cadereyta de Montes Carpetas Colón Carpetas Corregidora Carpetas Ezequiel Montes Carpetas Huimilpan Carpetas Jalpan de Serra Carpetas Landa de Matamoros Carpetas El Marqués Carpetas Pedro Escobedo Carpetas Peñamiller Carpetas Querétaro Carpetas San Joaquín Carpetas San Juan del Río Carpetas Tequisquiapan Carpetas Tolimán Carpetas
34 Primero Otros robos 114 Lesiones dolosas 45 Violencia familiar 19 Lesiones dolosas 107 Otros robos 147 Otros robos 626 Otros robos 99 Otros robos 79 Violencia familiar 80 Violencia familiar 26 Otros robos 793 Otros robos 155 Lesiones dolosas 32 Otros robos 5641 Amenazas 12 Otros robos 1144 Otros robos 182 Violencia familiar 63
25 Segundo Lesiones dolosas 105 Violencia familiar 38 Amenazas 17 Violencia familiar 97 Violencia familiar 124 Lesiones dolosas 309 Violencia familiar 64 Amenazas 74 Otros robos 61 Lesiones dolosas 20 Lesiones dolosas 426 Lesiones dolosas 141 Violencia familiar 30 Robo a negocio 2275 Otros robos 11 Amenazas 654 Robo a casa habitación 111 Lesiones dolosas 39
55 Tercero Violencia familiar 95 Amenazas 19 Otros robos 12 Otros robos 65 Lesiones dolosas 96 Otros delitos del Fuero Común 298 Lesiones dolosas 53 Lesiones dolosas 69 Lesiones dolosas 44 Amenazas 16 Violencia familiar 325 Violencia familiar 79 Otros robos 17 Lesiones dolosas 2251 Robo a casa habitación 10 Lesiones dolosas 574 Lesiones dolosas 107 Amenazas 15
6 Cuarto Amenazas 86 Otros robos 18 Lesiones dolosas 8 Amenazas 64 Otros delitos del Fuero Común 55 Amenazas 282 Otros delitos del Fuero Común 49 Violencia familiar 54 Amenazas 39 Otros robos 14 Amenazas 315 Amenazas 77 Amenazas 15 Robo de vehículo automotor 2168 Violencia familiar 8 Violencia familiar 545 Amenazas 90 Otros delitos del Fuero Común 13
30 Quinto Otros delitos del Fuero Común 79 Daño a la propiedad 12 Otros delitos del Fuero Común 7 Otros delitos del Fuero Común 51 Amenazas 51 Fraude 237 Robo de vehículo automotor 40 Daño a la propiedad 48 Otros delitos del Fuero Común 32 Otros delitos del Fuero Común 12 Robo de vehículo automotor 259 Otros delitos del Fuero Común 76 Daño a la propiedad 13 Otros delitos del Fuero Común 2122 Lesiones dolosas 7 Otros delitos del Fuero Común 517 Otros delitos del Fuero Común 71 Daño a la propiedad 12

Top 5 municipal durante Noviembre

top5mes<-as.data.frame(c("Primero","Segundo","Tercero","Cuarto","Quinto"))
for (i in 1:length(mm)) {
  mimume<-subset(delitosQRO2020,delitosQRO2020$Cve..Municipio==mm[i] & delitosQRO2020$Ano==2020 & delitosQRO2020$meses==esteMes)
  a<-aggregate(mimume$value~mimume$Subtipo.de.delito,data = mimume, FUN = sum)
  a<-as.data.frame(a)
  names(a)<-c(nomMun[i],"Carpetas")
  a<-a[order(a$Carpetas, decreasing = TRUE),]
  top5mes<-cbind(top5mes,a[1:5,])
}
names(top5mes)[1]<-c("Posicion")
kable(top5mes,caption=paste0("Top 5 delitos en carpetas de investigación por municipio en ",esteMes))
Top 5 delitos en carpetas de investigación por municipio en Noviembre
Posicion Amealco de Bonfil Carpetas Pinal de Amoles Carpetas Arroyo Seco Carpetas Cadereyta de Montes Carpetas Colón Carpetas Corregidora Carpetas Ezequiel Montes Carpetas Huimilpan Carpetas Jalpan de Serra Carpetas Landa de Matamoros Carpetas El Marqués Carpetas Pedro Escobedo Carpetas Peñamiller Carpetas Querétaro Carpetas San Joaquín Carpetas San Juan del Río Carpetas Tequisquiapan Carpetas Tolimán Carpetas
34 Primero Otros robos 12 Violencia familiar 6 Violencia familiar 2 Otros robos 9 Otros robos 14 Otros robos 56 Otros robos 17 Amenazas 5 Violencia familiar 6 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 4 Otros robos 56 Otros robos 17 Lesiones dolosas 3 Otros robos 547 Abuso sexual 1 Otros robos 95 Otros robos 9 Violencia familiar 5
25 Segundo Lesiones dolosas 9 Daño a la propiedad 2 Lesiones dolosas 1 Violencia familiar 8 Lesiones dolosas 10 Robo a casa habitación 33 Violencia familiar 8 Violencia familiar 5 Otros delitos del Fuero Común 5 Lesiones dolosas 3 Robo de vehículo automotor 30 Lesiones dolosas 11 Daño a la propiedad 2 Robo a negocio 221 Acoso sexual 1 Amenazas 62 Robo a negocio 7 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 2
6 Tercero Amenazas 8 Despojo 2 Otros robos 1 Lesiones dolosas 6 Violencia familiar 8 Otros delitos del Fuero Común 28 Robo de vehículo automotor 7 Daño a la propiedad 4 Otros robos 5 Fraude 2 Violencia familiar 26 Amenazas 10 Otros robos 2 Otros delitos del Fuero Común 204 Lesiones dolosas 1 Lesiones dolosas 57 Otros delitos del Fuero Común 6 Abuso sexual 1
18 Cuarto Fraude 6 Otros delitos del Fuero Común 2 Aborto 0 Otros delitos del Fuero Común 6 Otros delitos contra la sociedad 7 Robo de vehículo automotor 26 Lesiones dolosas 6 Otros delitos del Fuero Común 4 Lesiones dolosas 4 Otros delitos del Fuero Común 2 Robo a casa habitación 24 Daño a la propiedad 9 Violencia familiar 2 Robo de vehículo automotor 204 Robo a casa habitación 1 Violencia familiar 46 Fraude 5 Daño a la propiedad 1
30 Quinto Otros delitos del Fuero Común 6 Falsedad 1 Abuso de confianza 0 Fraude 5 Narcomenudeo 4 Robo a negocio 22 Fraude 4 Otros robos 4 Robo a casa habitación 4 Violencia familiar 2 Otros delitos del Fuero Común 22 Robo de vehículo automotor 8 Acoso sexual 1 Fraude 189 Violencia familiar 1 Robo de vehículo automotor 31 Amenazas 4 Despojo 1

Robo y robo con violencia

delitos3<-delitos2[delitos2$Modalidad=="Con violencia" | delitos2$Modalidad=="Sin violencia" | delitos2$Subtipo.de.delito=="Robo de maquinaria" | delitos2$Subtipo.de.delito== "Robo de vehículo automotor" ,]

cualArreglar<-unique(delitos3$Modalidad)
cualArreglar<-cualArreglar[3:length(cualArreglar)]
for (i in 1:length(cualArreglar)) {
    x<-i%%2
  if(x==0){
    delitos3$Subtipo.de.delito[delitos3$Modalidad==cualArreglar[i]]<-sub("Sin violencia","", cualArreglar[i])
    delitos3$Modalidad[delitos3$Modalidad==cualArreglar[i]]<-"Sin violencia"
  }else{
    delitos3$Subtipo.de.delito[delitos3$Modalidad==cualArreglar[i]]<-sub("Con violencia","", cualArreglar[i])
    delitos3$Modalidad[delitos3$Modalidad==cualArreglar[i]]<-"Con violencia"
  }
}
# esto es casi copia del primer modulo, delitos por estado

RobosPorEstadoAnual<-as.data.frame(order(unique(delitos3$Clave_Ent)))
for (i in 1:length(losAnos)) {
  misub=subset(delitos3,delitos3$Ano==losAnos[i])
  mitab<-as.data.frame(aggregate(misub$value~misub$Clave_Ent,misub,sum))[2]
  RobosPorEstadoAnual<-cbind(RobosPorEstadoAnual,mitab)
}
names(RobosPorEstadoAnual)<-c("clave de la entidad",paste0("year",losAnos))

Robos por estado y año

kable(RobosPorEstadoAnual)
clave de la entidad year2015 year2016 year2017 year2018 year2019 year2020
1 10719 11412 15205 15697 12988 9544
2 48838 48708 51385 40705 37180 25669
3 9113 11365 10797 10350 8625 5250
4 858 1091 883 981 1063 843
5 13140 10628 10438 8866 6653 5957
6 2986 7086 8336 8163 7547 5849
7 7930 8996 9160 9336 6410 3197
8 16139 13475 17366 16509 16186 11913
9 77435 81555 102714 123514 109431 71681
10 10363 9835 11158 10629 10060 8236
11 31655 35063 39809 42982 42732 31641
12 12600 11613 10286 8383 7564 5383
13 9866 11403 14400 14641 14873 10802
14 27501 58804 88606 85035 76243 48909
15 168652 149203 161155 167529 157281 125592
16 16001 16313 18262 18611 17106 12802
17 20564 19641 17686 17313 16301 13809
18 1468 795 584 1172 735 705
19 14534 19000 16877 15793 14235 14672
20 1737 9919 10887 12541 13153 9432
21 23166 21691 29621 32477 35887 23240
22 17633 22119 27020 27836 26816 20954
23 12652 7102 11441 14318 20050 14201
24 6033 7854 11850 13991 16495 11717
25 10115 8628 9885 8608 7155 6125
26 9997 16021 10456 7470 7291 8671
27 18091 23178 25469 25059 20167 11845
28 19273 15541 16175 14098 13019 7982
29 4736 4703 5360 4296 2822 2358
30 17841 16902 28262 23595 29887 20669
31 3625 2664 2218 2371 2625 537
32 7386 7047 7348 7733 7378 5468

Robos con violencia por estado y año

RobosConViolenciaPorEstadoAnual<-as.data.frame(order(unique(delitos3$Clave_Ent)))
for (i in 1:length(losAnos)) {
  misub=subset(delitos3,delitos3$Ano==losAnos[i] & delitos3$Modalidad=="Con violencia")
  mitab<-as.data.frame(aggregate(misub$value~misub$Clave_Ent,misub,sum))[2]
  RobosConViolenciaPorEstadoAnual<-cbind(RobosConViolenciaPorEstadoAnual,mitab)
}
names(RobosConViolenciaPorEstadoAnual)<-c("clave de la entidad",paste0("year",losAnos))

kable(RobosConViolenciaPorEstadoAnual)
clave de la entidad year2015 year2016 year2017 year2018 year2019 year2020
1 838 883 1122 1245 1198 917
2 9250 10360 12544 9908 10497 7586
3 698 827 1037 924 889 571
4 185 137 150 226 210 227
5 2221 1466 1471 1124 511 549
6 418 1123 1136 1015 447 119
7 5767 5701 5268 5528 3883 1438
8 2241 1592 1949 1562 1626 1366
9 23710 21483 28456 42686 37550 23023
10 1890 1180 1001 1016 694 629
11 6549 8497 10257 12737 14903 12134
12 3383 4089 5530 4733 3655 2523
13 1390 2126 3634 4609 4830 3437
14 6376 7494 30525 28849 27471 19671
15 88064 58336 93723 97255 86549 69183
16 4207 5367 6884 7379 6950 5415
17 6736 5769 4967 4083 3510 3786
18 369 167 121 191 163 138
19 4148 5935 4398 3752 3072 2464
20 814 2758 3782 4683 4170 3231
21 9133 9249 14862 18552 19754 11587
22 3455 2927 2682 2718 2953 2869
23 1721 1419 2614 4297 5910 4089
24 1288 1590 2777 3396 3562 2901
25 3506 3454 4622 4669 3827 2979
26 2569 7642 4675 3213 3552 4975
27 9278 10331 10586 14303 11973 6988
28 5716 4894 5953 5173 4908 3210
29 1331 1590 2066 2101 1120 786
30 5171 5402 12911 11496 15880 9159
31 230 114 66 59 95 28
32 1871 1599 1775 1796 1710 1333

Serie mensual de robos totales por Estado

RobosPorEstadoMensual<-as.data.frame(order(unique(delitos3$Clave_Ent)))

for (i in 1:length(losmeses)) {
  misub=subset(delitos3,delitos3$Ano==losAnos[length(losAnos)] & delitos3$meses==losmeses[i])
  mitab<-as.data.frame(aggregate(misub$value~misub$Clave_Ent,misub,sum))[2]
  RobosPorEstadoMensual<-cbind(RobosPorEstadoMensual,mitab)
}
names(RobosPorEstadoMensual)<-c("clave de la entidad",losmeses)
kable(RobosPorEstadoMensual)
clave de la entidad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 1074 1014 1052 670 686 779 833 857 833 933 813 0
2 3080 2690 2966 1856 1907 1982 2242 2171 2195 2266 2314 0
3 670 565 574 358 337 459 495 383 475 500 434 0
4 99 80 74 72 76 69 67 69 65 79 93 0
5 502 507 526 382 506 620 705 622 639 563 385 0
6 584 561 500 427 397 458 518 500 639 705 560 0
7 412 346 344 247 239 239 286 270 289 277 248 0
8 1342 1275 1238 961 943 1019 1074 1077 1075 999 910 0
9 8048 8107 8182 4710 4549 5297 6234 6426 6363 6956 6809 0
10 952 885 782 588 660 654 775 747 807 874 512 0
11 3761 3263 3170 2387 2623 2669 2724 2722 2782 2936 2604 0
12 673 622 524 376 348 374 450 478 443 533 562 0
13 1354 1246 1225 823 725 693 803 896 957 1077 1003 0
14 5673 4857 4659 3628 3820 4215 4620 4448 4297 4580 4112 0
15 12833 12050 11787 10474 10134 10693 11410 11503 11476 12137 11095 0
16 1465 1273 1361 886 1050 1060 1181 1139 1076 1202 1109 0
17 1410 1349 1477 1010 1059 1176 1286 1290 1208 1214 1330 0
18 76 73 92 45 65 49 71 60 55 49 70 0
19 1493 1582 1488 1202 1194 1236 1153 1236 1326 1359 1403 0
20 1037 1110 1015 728 730 730 844 797 823 824 794 0
21 2384 2206 2326 1901 1883 1892 2099 2007 2124 2257 2161 0
22 2170 2043 2074 1639 1588 1601 1910 1979 1956 2055 1939 0
23 1894 1555 1602 852 839 1203 1301 1210 1250 1199 1296 0
24 1458 1303 1125 773 821 948 1090 949 1062 1129 1059 0
25 569 536 535 365 479 525 496 644 655 703 618 0
26 967 797 754 704 822 751 961 697 802 707 709 0
27 1585 1355 1259 648 592 892 1040 1133 1080 1170 1091 0
28 983 900 831 519 575 741 607 669 688 810 659 0
29 188 192 186 176 193 208 244 265 234 230 242 0
30 2205 2185 2147 1469 1376 1828 1772 1750 1935 2069 1933 0
31 133 71 55 36 30 55 22 32 31 39 33 0
32 712 591 575 366 402 472 495 472 483 480 420 0

Serie mensual de robos con violencia por Estado

RobosConViolenciaPorEstadoMensual<-as.data.frame(order(unique(delitos3$Clave_Ent)))
for (i in 1:length(losmeses)) {
  misub=subset(delitos3,delitos3$Ano==losAnos[length(losAnos)] & delitos3$Modalidad=="Con violencia" & delitos3$meses==losmeses[i])
  mitab<-as.data.frame(aggregate(misub$value~misub$Clave_Ent,misub,sum))[2]
  RobosConViolenciaPorEstadoMensual<-cbind(RobosConViolenciaPorEstadoMensual,mitab)
}
names(RobosConViolenciaPorEstadoMensual)<-c("clave de la entidad",losmeses)
kable(RobosConViolenciaPorEstadoMensual)
clave de la entidad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 105 102 94 59 85 65 70 77 89 105 66 0
2 904 845 955 580 588 545 566 620 639 655 689 0
3 56 74 87 63 33 43 49 32 39 56 39 0
4 26 24 22 22 22 18 14 23 21 17 18 0
5 24 41 47 26 55 81 68 74 59 48 26 0
6 11 10 7 10 5 11 13 9 14 17 12 0
7 207 178 177 117 103 134 137 131 86 99 69 0
8 138 142 148 116 101 123 115 134 135 118 96 0
9 2526 2531 2690 1670 1613 1668 2027 2005 1930 2198 2165 0
10 73 66 80 34 34 32 69 67 65 68 41 0
11 1400 1126 1185 963 1128 1085 1150 1031 1059 1073 934 0
12 296 266 227 174 180 182 242 221 196 257 282 0
13 378 347 310 224 224 209 279 340 350 371 405 0
14 2032 1795 1857 1735 1793 1721 1828 1824 1721 1892 1473 0
15 6777 6395 6372 6064 5751 6169 6514 6272 6209 6563 6097 0
16 582 473 620 462 489 466 495 460 433 491 444 0
17 324 310 345 328 373 401 387 381 297 278 362 0
18 16 12 14 13 7 7 15 17 14 11 12 0
19 263 274 236 204 204 215 206 211 248 215 188 0
20 310 358 270 274 269 280 344 252 287 313 274 0
21 1153 1083 1158 985 996 979 1096 976 1002 1113 1046 0
22 262 250 285 235 236 265 298 253 243 265 277 0
23 585 397 493 403 362 416 325 250 279 264 315 0
24 334 281 247 200 174 265 281 258 289 300 272 0
25 252 240 295 188 236 280 225 318 321 330 294 0
26 570 479 445 392 474 437 512 423 451 393 399 0
27 914 833 752 361 319 492 615 662 671 715 654 0
28 386 339 338 218 242 309 252 291 262 335 238 0
29 53 63 70 65 59 70 98 97 67 65 79 0
30 887 904 878 677 701 875 839 796 811 931 860 0
31 3 0 3 3 2 1 1 3 2 8 2 0
32 167 148 115 108 95 126 136 99 125 127 87 0

Porcentaje de robos con violencia por mes

prvm<-RobosPorEstadoMensual

prvm[,2:13]<-round(RobosConViolenciaPorEstadoMensual[,2:13]/RobosPorEstadoMensual[,2:13]*100,2)
names(prvm)<-c("Entidad",levels(losmeses))

kable(prvm)
Entidad Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
1 9.78 10.06 8.94 8.81 12.39 8.34 8.40 8.98 10.68 11.25 8.12 NaN
2 29.35 31.41 32.20 31.25 30.83 27.50 25.25 28.56 29.11 28.91 29.78 NaN
3 8.36 13.10 15.16 17.60 9.79 9.37 9.90 8.36 8.21 11.20 8.99 NaN
4 26.26 30.00 29.73 30.56 28.95 26.09 20.90 33.33 32.31 21.52 19.35 NaN
5 4.78 8.09 8.94 6.81 10.87 13.06 9.65 11.90 9.23 8.53 6.75 NaN
6 1.88 1.78 1.40 2.34 1.26 2.40 2.51 1.80 2.19 2.41 2.14 NaN
7 50.24 51.45 51.45 47.37 43.10 56.07 47.90 48.52 29.76 35.74 27.82 NaN
8 10.28 11.14 11.95 12.07 10.71 12.07 10.71 12.44 12.56 11.81 10.55 NaN
9 31.39 31.22 32.88 35.46 35.46 31.49 32.52 31.20 30.33 31.60 31.80 NaN
10 7.67 7.46 10.23 5.78 5.15 4.89 8.90 8.97 8.05 7.78 8.01 NaN
11 37.22 34.51 37.38 40.34 43.00 40.65 42.22 37.88 38.07 36.55 35.87 NaN
12 43.98 42.77 43.32 46.28 51.72 48.66 53.78 46.23 44.24 48.22 50.18 NaN
13 27.92 27.85 25.31 27.22 30.90 30.16 34.74 37.95 36.57 34.45 40.38 NaN
14 35.82 36.96 39.86 47.82 46.94 40.83 39.57 41.01 40.05 41.31 35.82 NaN
15 52.81 53.07 54.06 57.90 56.75 57.69 57.09 54.52 54.10 54.07 54.95 NaN
16 39.73 37.16 45.55 52.14 46.57 43.96 41.91 40.39 40.24 40.85 40.04 NaN
17 22.98 22.98 23.36 32.48 35.22 34.10 30.09 29.53 24.59 22.90 27.22 NaN
18 21.05 16.44 15.22 28.89 10.77 14.29 21.13 28.33 25.45 22.45 17.14 NaN
19 17.62 17.32 15.86 16.97 17.09 17.39 17.87 17.07 18.70 15.82 13.40 NaN
20 29.89 32.25 26.60 37.64 36.85 38.36 40.76 31.62 34.87 37.99 34.51 NaN
21 48.36 49.09 49.79 51.81 52.89 51.74 52.22 48.63 47.18 49.31 48.40 NaN
22 12.07 12.24 13.74 14.34 14.86 16.55 15.60 12.78 12.42 12.90 14.29 NaN
23 30.89 25.53 30.77 47.30 43.15 34.58 24.98 20.66 22.32 22.02 24.31 NaN
24 22.91 21.57 21.96 25.87 21.19 27.95 25.78 27.19 27.21 26.57 25.68 NaN
25 44.29 44.78 55.14 51.51 49.27 53.33 45.36 49.38 49.01 46.94 47.57 NaN
26 58.95 60.10 59.02 55.68 57.66 58.19 53.28 60.69 56.23 55.59 56.28 NaN
27 57.67 61.48 59.73 55.71 53.89 55.16 59.13 58.43 62.13 61.11 59.95 NaN
28 39.27 37.67 40.67 42.00 42.09 41.70 41.52 43.50 38.08 41.36 36.12 NaN
29 28.19 32.81 37.63 36.93 30.57 33.65 40.16 36.60 28.63 28.26 32.64 NaN
30 40.23 41.37 40.89 46.09 50.94 47.87 47.35 45.49 41.91 45.00 44.49 NaN
31 2.26 0.00 5.45 8.33 6.67 1.82 4.55 9.38 6.45 20.51 6.06 NaN
32 23.46 25.04 20.00 29.51 23.63 26.69 27.47 20.97 25.88 26.46 20.71 NaN

Porcentajes por mes a nivel nacional

t<-colSums(RobosPorEstadoMensual[,2:13])
k<-colSums(RobosConViolenciaPorEstadoMensual[,2:13])
z<-round(k/t*100,2)
names(z)<-losmeses
kable(z)
x
Enero 35.63
Febrero 35.65
Marzo 36.85
Abril 41.12
Mayo 40.71
Junio 39.42
Julio 38.68
Agosto 37.59
Septiembre 36.74
Octubre 37.22
Noviembre 36.93
Diciembre NaN

Porcentaje de robos con violencia por estado y año

prv<-RobosPorEstadoAnual
prv[,2:7]<-round(RobosConViolenciaPorEstadoAnual[,2:7]/RobosPorEstadoAnual[,2:7]*100,2)
kable(prv)
clave de la entidad year2015 year2016 year2017 year2018 year2019 year2020
1 7.82 7.74 7.38 7.93 9.22 9.61
2 18.94 21.27 24.41 24.34 28.23 29.55
3 7.66 7.28 9.60 8.93 10.31 10.88
4 21.56 12.56 16.99 23.04 19.76 26.93
5 16.90 13.79 14.09 12.68 7.68 9.22
6 14.00 15.85 13.63 12.43 5.92 2.03
7 72.72 63.37 57.51 59.21 60.58 44.98
8 13.89 11.81 11.22 9.46 10.05 11.47
9 30.62 26.34 27.70 34.56 34.31 32.12
10 18.24 12.00 8.97 9.56 6.90 7.64
11 20.69 24.23 25.77 29.63 34.88 38.35
12 26.85 35.21 53.76 56.46 48.32 46.87
13 14.09 18.64 25.24 31.48 32.47 31.82
14 23.18 12.74 34.45 33.93 36.03 40.22
15 52.22 39.10 58.16 58.05 55.03 55.09
16 26.29 32.90 37.70 39.65 40.63 42.30
17 32.76 29.37 28.08 23.58 21.53 27.42
18 25.14 21.01 20.72 16.30 22.18 19.57
19 28.54 31.24 26.06 23.76 21.58 16.79
20 46.86 27.81 34.74 37.34 31.70 34.26
21 39.42 42.64 50.17 57.12 55.05 49.86
22 19.59 13.23 9.93 9.76 11.01 13.69
23 13.60 19.98 22.85 30.01 29.48 28.79
24 21.35 20.24 23.43 24.27 21.59 24.76
25 34.66 40.03 46.76 54.24 53.49 48.64
26 25.70 47.70 44.71 43.01 48.72 57.38
27 51.29 44.57 41.56 57.08 59.37 59.00
28 29.66 31.49 36.80 36.69 37.70 40.22
29 28.10 33.81 38.54 48.91 39.69 33.33
30 28.98 31.96 45.68 48.72 53.13 44.31
31 6.34 4.28 2.98 2.49 3.62 5.21
32 25.33 22.69 24.16 23.23 23.18 24.38 
posicionQRO2020<-length(prv$year2020[prv$year2020>prv$year2020[22]])+1

Querétaro es el estado numero 25 con más robos con violencia.

Porcentaje de robos con violencia por estado y mes

prvm<-RobosPorEstadoMensual

Los robos con más violencia en 2020 (Nacional)

losRobos<-as.data.frame(sort(unique(delitos3$Subtipo.de.delito)))
mods=unique(delitos3$Modalidad)
for (i in 1:length(mods)) {
  a <-delitos3[delitos3$Ano==losAnos[length(losAnos)] & delitos3$Modalidad==mods[i],] 
  b<-as.data.frame(aggregate(a$value~a$Subtipo.de.delito,a,sum))[2]
  losRobos<-cbind(losRobos,b)
}
losRobos$total<-apply(losRobos[,2:3],MARGIN = 1,FUN = sum)
losRobos$cv<-round(losRobos[,2]/losRobos$total*100,2)
losRobos$sv<-round(losRobos[,3]/losRobos$total*100,2)
losRobos<-losRobos[order(losRobos$cv,decreasing = TRUE),]

names(losRobos)<-c("Subtipo",mods,"Total", paste0("Porcentaje con ",mods))

kable(losRobos)
Subtipo Con violencia Sin violencia Total Porcentaje con Con violencia Porcentaje con Sin violencia
7 Robo a transportista 7425 1291 8716 85.19 14.81
17 Robo en transporte público colectivo 8297 2217 10514 78.91 21.09
6 Robo a transeúnte en vía pública 45424 12276 57700 78.72 21.28
18 Robo en transporte público individual 1552 498 2050 75.71 24.29
5 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 3122 1237 4359 71.62 28.38
3 Robo a institución bancaria 170 101 271 62.73 37.27
4 Robo a negocio 45327 42831 88158 51.42 48.58
16 Robo en transporte individual 6251 6638 12889 48.50 51.50
15 Robo de tractores 73 85 158 46.20 53.80
10 Robo de coche de 4 ruedas 43797 62074 105871 41.37 58.63
14 Robo de motocicleta 8703 19495 28198 30.86 69.14
13 Robo de herramienta industrial o agrícola 104 403 507 20.51 79.49
1 Otros robos 32002 124807 156809 20.41 79.59
11 Robo de embarcaciones pequeñas y grandes 4 28 32 12.50 87.50
2 Robo a casa habitación 6407 52132 58539 10.94 89.06
12 Robo de ganado 177 3607 3784 4.68 95.32
9 Robo de cables, tubos y otros objetos destinados a servicios públicos 28 709 737 3.80 96.20
8 Robo de autopartes 448 15913 16361 2.74 97.26

Los robos con más violencia en 2020 (Querétaro)

losRobosQro<-as.data.frame(sort(unique(delitos3$Subtipo.de.delito)))
mods=unique(delitos3$Modalidad)
for (i in 1:length(mods)) {
  a <-delitos3[delitos3$Ano==losAnos[length(losAnos)] & delitos3$Clave_Ent==22 & delitos3$Modalidad==mods[i],] 
  b<-as.data.frame(aggregate(a$value~a$Subtipo.de.delito,a,sum))[2]
  losRobosQro<-cbind(losRobosQro,b)
}
losRobosQro$total<-apply(losRobosQro[,2:3],MARGIN = 1,FUN = sum)
losRobosQro$cv<-round(losRobosQro[,2]/losRobosQro$total*100,2)
losRobosQro$sv<-round(losRobosQro[,3]/losRobosQro$total*100,2)
losRobosQro<-losRobosQro[order(losRobosQro$cv,decreasing = TRUE),]

names(losRobosQro)<-c("Subtipo",mods,"Total", paste0("Porcentaje con ",mods))
kable(losRobosQro)
Subtipo Con violencia Sin violencia Total Porcentaje con Con violencia Porcentaje con Sin violencia
16 Robo en transporte individual 200 153 353 56.66 43.34
5 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 51 42 93 54.84 45.16
18 Robo en transporte público individual 64 58 122 52.46 47.54
6 Robo a transeúnte en vía pública 681 629 1310 51.98 48.02
17 Robo en transporte público colectivo 163 163 326 50.00 50.00
15 Robo de tractores 3 5 8 37.50 62.50
4 Robo a negocio 856 2070 2926 29.25 70.75
13 Robo de herramienta industrial o agrícola 2 5 7 28.57 71.43
10 Robo de coche de 4 ruedas 562 2112 2674 21.02 78.98
14 Robo de motocicleta 42 595 637 6.59 93.41
2 Robo a casa habitación 119 2398 2517 4.73 95.27
1 Otros robos 125 9070 9195 1.36 98.64
8 Robo de autopartes 1 623 624 0.16 99.84
12 Robo de ganado 0 162 162 0.00 100.00
3 Robo a institución bancaria 0 0 0 NaN NaN
7 Robo a transportista 0 0 0 NaN NaN
9 Robo de cables, tubos y otros objetos destinados a servicios públicos 0 0 0 NaN NaN
11 Robo de embarcaciones pequeñas y grandes 0 0 0 NaN NaN

El futuro

Delitos para preocuparse en Enero

Aquí se presentan los delitos que en promedio aumentan durante Enero; hemos calculado el promedio de los logaritmos de la tasa por cada 100 mil habitantes de cada mes, de cada año, por cada delito. Presentamos los delitos que, en promedio, alcanzan su máximo en Enero.

anos2<-unique(delitosQRO2020$Ano)
meses2<-unique(delitosQRO2020$meses)

canalDelitos<-catalogoDelitos[,1]
for(i in 1:length(meses2)){
  mediamesEntodo<-c()
  for(j in 1:length(catalogoDelitos[,1])){
    delmes<-subset(delitosQRO2020,delitosQRO2020$meses==meses2[i] & delitosQRO2020$Subtipo.de.delito==catalogoDelitos[j,1])
    delmesano<-aggregate(formula=delmes$value~delmes$Ano, data = delmes, FUN = sum)
    cuantos<-nrow(delmesano)-1
    delmesano<-delmesano[1:cuantos,]
    pobs<-ent[22,2:(2+cuantos-1)]
    pobs<-t(pobs)
    delmesano$pob<-NA
    delmesano$tasa<-NA
    delmesano$logtasa<-NA
    delmesano$pob<-pobs[,1]
    delmesano$tasa<-(delmesano[,2])/delmesano$pob*100000
    delmesano$logtasa<-log(delmesano$tasa+1)
    mimedia<-mean(delmesano$logtasa)
    miEE<-1.96*(sd(delmesano$logtasa)/sqrt(cuantos))
    mediamesEntodo<-c(mediamesEntodo,mimedia)
  }
  canalDelitos<-cbind(canalDelitos,as.numeric(mediamesEntodo))
}
canalDelitos<-as.data.frame(canalDelitos)
names(canalDelitos)<-c("Delito",levels(meses2))

for(i in 1:55){
  for(j in 2:13){
    canalDelitos[i,j]<-as.numeric(canalDelitos[i,j])
  }
}


aumentan<-canalDelitos[c("Delito", esteMes,proximo)]
aumentan$aumentan<-NA
aumentan$max<-NA
aumentan$max<-apply(canalDelitos[,2:13],1, max)
aumentan$aumentan<-aumentan[,3]>aumentan[,2]
aumentan$enMaximoAnual<-NA
aumentan$enMaximoAnual<-aumentan$enMaximoAnual<-aumentan$max==aumentan[c(proximo)]
alerta<-cbind(aumentan$Delito[aumentan$enMaximoAnual==TRUE & aumentan$enMaximoAnual!=0],aumentan[aumentan$enMaximoAnual ==TRUE  & aumentan$enMaximoAnual!=0,3])
alerta<-as.data.frame(alerta)
names(alerta)<-c("Delito","logTasaPromedio")
miAlerta<-alerta[alerta$logTasaPromedio!=0,]
kable(miAlerta[,1], caption=paste0("Delitos que, en promedio, aumentan en ",proximo))
Delitos que, en promedio, aumentan en Enero
x
Contra el medio ambiente
Robo a transportista 
cual<-miAlerta$Delito[miAlerta$logTasaPromedio==max(miAlerta$logTasaPromedio)]

Comportamiento mensual del delito de mayor riesgo (Robo a transportista)

esteDelito<-subset(delitosQRO2020,delitosQRO2020$Subtipo.de.delito==cual)
mismeses2<-as.data.frame(levels(delitosQRO2020$meses))
for (i in 1:length(anos2)) {
  miano1<-subset(esteDelito,esteDelito$Ano==anos2[i])
  aggregate(miano1$value~miano1$meses,miano1,sum)
  mismeses2<-cbind(mismeses2,as.data.frame(aggregate(miano1$value~miano1$meses,miano1,sum))[2])
}
names(mismeses2)<-c("Mes",paste0("año ",anos2))
kable(mismeses2, caption = paste0("Serie de tiempo anual y mensual para ",cual))
Serie de tiempo anual y mensual para Robo a transportista
Mes año 2015 año 2016 año 2017 año 2018 año 2019 año 2020
Enero 8 20 10 33 0 0
Febrero 20 22 7 17 0 0
Marzo 9 8 8 21 0 0
Abril 10 10 2 18 0 0
Mayo 10 15 3 11 0 0
Junio 13 14 6 2 0 0
Julio 8 10 10 2 0 0
Agosto 10 1 11 0 0 0
Septiembre 6 7 11 0 0 0
Octubre 16 11 16 0 0 0
Noviembre 17 4 4 0 0 0
Diciembre 14 3 10 0 0 0

Acumulados anuales por delito, en Querétaro

delitosQro<-delitos2[delitos2$Clave_Ent=="22",]
delitoAnualQueretaro<-as.data.frame(losDelitos)
names(delitoAnualQueretaro)[1]<-c("Delito")
for(i in 1:length(losAnos)){
  x=as.data.frame(aggregate(delitosQro$value ~delitosQro$Subtipo.de.delito,delitoAnualQueretaro,sum, subset=delitosQro$Ano==losAnos[i] ))
    names(x)<-c("Delito", paste("AÑO ", losAnos[i]))
  delitoAnualQueretaro<-merge(delitoAnualQueretaro,x,by=c("Delito"))
}
kable(delitoAnualQueretaro)
Delito AÑO 2015 AÑO 2016 AÑO 2017 AÑO 2018 AÑO 2019 AÑO 2020
Aborto 5 10 12 14 22 25
Abuso de confianza 459 564 635 622 681 526
Abuso sexual 250 294 358 413 540 509
Acoso sexual 23 40 44 128 294 551
Allanamiento de morada 101 149 172 232 315 273
Amenazas 1108 1710 2665 3361 4242 3442
Contra el medio ambiente 3 4 2 2 3 2
Corrupción de menores 1 0 0 0 1 0
Daño a la propiedad 1982 3862 5200 5421 3660 1262
Delitos cometidos por servidores públicos 3 0 1 0 0 0
Despojo 483 511 597 720 850 783
Electorales 5 7 2 49 0 16
Evasión de presos 1 0 0 2 3 0
Extorsión 6 11 18 104 259 225
Falsedad 37 95 79 88 101 80
Falsificación 642 556 438 580 695 282
Feminicidio 8 1 1 7 10 11
Fraude 1486 1692 2034 2119 2480 2482
Homicidio culposo 316 303 296 310 327 263
Homicidio doloso 131 118 175 180 176 170
Hostigamiento sexual 0 0 0 0 0 0
Incesto 0 0 0 0 0 0
Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 812 829 848 663 697 509
Lesiones culposas 541 784 793 893 972 776
Lesiones dolosas 2804 3572 4734 5194 5690 4437
Narcomenudeo 224 826 942 1149 1579 1047
Otros delitos contra el patrimonio 33 28 38 37 48 43
Otros delitos contra la familia 66 112 164 211 207 178
Otros delitos contra la sociedad 108 124 132 132 183 331
Otros delitos del Fuero Común 1513 2561 3532 4294 4922 3728
Otros delitos que atentan contra la libertad personal 33 26 44 30 52 94
Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 53 45 47 29 51 48
Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 659 626 764 767 940 950
Otros robos 6668 7819 9879 10493 11495 9195
Rapto 0 0 0 0 0 0
Robo a casa habitación 2417 3282 3852 3929 3409 2517
Robo a institución bancaria 3 3 0 0 0 0
Robo a negocio 1850 2613 3363 3052 3379 2926
Robo a transeúnte en espacio abierto al público 8 54 203 217 158 93
Robo a transeúnte en vía pública 1129 1655 1976 2000 1614 1310
Robo a transportista 141 125 98 104 0 0
Robo de autopartes 428 445 808 1094 831 624
Robo de ganado 319 266 224 205 258 162
Robo de maquinaria 20 23 22 16 7 15
Robo de vehículo automotor 3872 4880 5738 6165 4922 3311
Robo en transporte individual 236 306 355 375 357 353
Robo en transporte público colectivo 487 593 400 92 251 326
Robo en transporte público individual 55 55 102 94 135 122
Secuestro 19 12 11 12 8 8
Tráfico de menores 0 0 0 0 0 0
Trata de personas 2 8 14 9 2 2
Violación equiparada 29 49 81 73 102 159
Violación simple 294 285 296 262 445 369
Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 2 2 4 1 7 15
Violencia familiar 942 965 1186 1865 3135 3303

Movilidad

gmr=read.csv("Global_Mobility_Report_12_2020.csv",header = T,sep = ",")

gmrMex=gmr[gmr$country_region=="Mexico",]
gmrQro<-gmrMex[gmrMex$sub_region_1==unique(gmrMex$sub_region_1)[22],]
gmrQro$mes<-substr(x = gmrQro$date,start = 6,7)

movMesQro<-as.data.frame(aggregate(gmrQro$residential_percent_change_from_baseline~gmrQro$mes,gmrQro,mean))
kable(movMesQro)
gmrQro\(mes | gmrQro\)residential_percent_change_from_baseline
02 -1.600000
03 6.354839
04 21.333333
05 21.064516
06 16.333333
07 13.000000
08 11.032258
09 11.166667
10 9.935484
11 10.233333
12 10.444444