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 Agosto y Septiembre, el delito en Querétaro creció en 1.24%, en tanto que a nivel nacional lo hizo en 1.84%. Querétaro es en este periodo el decimonoveno estado con la tasa de crecimiento más alta.
  1. En el acumulado de delitos de enero a septiembre, Querétaro alcanzó el sexto lugar nacional en carpetas de investigación por cada 100 mil habitantes, posición que ocupa desde 2018. En los primeros nueve meses del año, la incidencia delictiva alcanza en la entidad los 1705.93 delitos por cada 100 mil habitantes, debajo de Aguascalientes,Baja California,Colima, CDMX y Quintana Roo.
  1. Considerando sólo a las carpetas iniciadas en septiembre, Querétaro fue el quinto estado con mayor tasa de delitos por cada 100 mil habitantes para un sólo mes.

4.Querétaro vuelve a ocupar el primer lugrar nacional en carpetas iniciadas por Acoso sexual (posición en la que se mantiene desde agosto de 2019) y por Otros robos; también es el tercer lugar nacional en Lesiones dolosas, Robo en transporte público individual, Robo en transporte público colectivo, Robo en transporte individual y abortos por cada 100 mil habitantes. También ocupa el lugar 26 en homicidio doloso y el lugar 31 en feminicidio.

  1. Durante septiembre, tres municipios queretanos estuvieron entre los 100 municipios con mayor tasa de carpetas de investigación iniciadas por cada 100 mil habitantes: Querétaro, El Marqués y San Juan del Río, en las posiciones 19,74 y 103, respectivamente. Sólo la capital empeoró respecto de Julio, cuando ocupaba la posición 25; El Marqués no se mueve, y el San Juan del Río mejora. En el acumulado anual, estos muncipios ocupan las posiciones 16, 44 y 78, respectivamente.
  1. Fraude y Otros delitos contra la sociedad alcanzaron máximos históricos para Querétaro en Septiembre (Fraude ya había alcanzado un mpaximo histórico en Agosto, con 279 casos, pero en el noveno mes alcanzó los 292 incidentes). El acoso Sexual había alcanzado un máximo histórico para un sólo mes en la entidad en agosto, con 57 carpetas,, y en septiembre repite con la misma cantidad. Las 54 carpetas por Otros delitos contra la sociedad también representan la mayor cantidad de incidentes de este tipo registrada en Querétaro (en agosto hubo solo 29).

7.En el estado de Querétaro, los 10 motivos más frecuentes para iniciar carpetas de investigación en septiembre fueron: Otros robos,(924), 25 Lesiones dolosas (416), Amenazas (331), Otros delitos del Fuero Común (311), Fraude (292), Robo a negocio (292), Robo de vehículo automotor (281),Violencia familiar (274), Robo a casa habitación (226) y en décimo lugar Daño a la propiedad (131), que sustituye al décimo lugar de agosto, Robo a transeúnte en vía pública.

  1. Los delitos de Abuso de confianza, Daño a la propiedad y Otros delitos contra el patrimonio alcanzaron su máximo del año en septiembre.
  1. En septiembre de 2020, el municipio Colón registró 92 delitos, la mayor cantidad jamás obtenida en un sólo mes en este municipio. Los municipios de Jalpan de Serra y San Joaquín alcanzaron su máximo en lo que va del año, con 49 y 11 casos, respectivamente. El municipio capital también vuelve a sus niveles pre-COVID, con la mayor incidencia registrada desde marzo.
  1. La incidencia de violencia familiar alcanzo máximos en marzo y julio, y en septimbre se mantiene entre los 5 delitos mas frecuentes en todos los municipios excepto en Queretaro, Corregidora y Tequisquiapan.
  1. En Queretaro, Corregidora y Tequisquiapan, la violencia no instrumental es reemplazada por modalidades de robo y de fraude. En el perfil de la capital destaca Robo a negocio y Robo de vehículo automotor; en el de Corregidora, en el acumulado anual destaca el Fraude, delito que alcanzó en septiembre su máximo histórico en el estado (en septiembre también destaca Cadereyta en este delito), y en tequisquiapan el Robo a casa habitación.
  1. En el acumulado enero-septiembre, en el estado se han cometido 17mil 044 robos; el 13.67% de los casos fue con violencia.
  1. La inseguridad en el transporte público sigue aumentando: entre agosto y septiembre, el Robo en transporte público colectivo pasó de 22 a 33 casos, aumento del 50%; en los primeros nueve meses, este delito acumula 282 incidentes, cantidad superior a los 251 registrados en todo 2019. Otro delito con rápido crecimiento es el narcomenudeo, que pasando de 89 casos en agosto a 111 en septiembre creció 24.72%, la cantidad más alta desde febrero, cuando registró 121 casos.
  1. Alerta en noviembre: Los delitos que tienden a aumentar en noviembre son Corrupción de menores,Robo en transporte individual y Violación equiparada.
#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_sep2020.zip", list = TRUE)
elzip<-unzip("Municipal-Delitos-2015-2020_sep2020.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<-"Septiembre"
anterior= "Agosto"
proximo<-"Noviembre" ## Aqui va el mes siguiente al de la publicacion de los datos de SESNSP, no el mes actual

ruta<-"D:/Municipal-Delitos-2015-2020_sep2020/Municipal-Delitos-2015-2020_sep2020.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 25597
Baja California 119944 109109 111722 103028 104011 68634
Baja California Sur 21415 24606 24174 23438 22644 13801
Campeche 1886 2237 2056 2157 2312 1459
Coahuila de Zaragoza 46569 51242 56311 56307 52936 36334
Colima 6561 10877 24425 24494 26554 18563
Chiapas 21618 22189 25364 28892 23294 13140
Chihuahua 61280 57904 68819 68898 71837 51226
Ciudad de México 169701 179720 204078 241030 242849 145031
Durango 29088 32183 34851 31903 30338 20321
Guanajuato 95782 106265 117857 133749 137658 91299
Guerrero 36783 36561 32799 27695 27343 17444
Hidalgo 27504 33754 43963 51222 49750 30607
Jalisco 95331 136820 166599 162756 156654 94922
México 323525 325038 345693 341028 354602 251208
Michoacán de Ocampo 30899 32558 41836 45190 45377 34067
Morelos 49245 45448 44329 44936 43191 29872
Nayarit 6651 3668 3220 4545 4642 3030
Nuevo León 72350 84746 83974 81125 75871 56301
Oaxaca 6127 31607 31938 41989 43788 28952
Puebla 64399 51061 53800 61172 76557 46194
Querétaro 32817 42900 53379 57809 60515 38889
Quintana Roo 32496 18958 26518 34043 45896 30082
San Luis Potosí 21419 28613 35179 38362 52288 34126
Sinaloa 25812 22141 22931 23486 23443 16923
Sonora 28659 39423 25969 18197 23438 22207
Tabasco 57452 59434 60395 58271 56561 33056
Tamaulipas 44527 48528 47163 44048 42413 23584
Tlaxcala 8317 6775 6964 6369 4411 3049
Veracruz de Ignacio de la Llave 45539 42312 66379 60758 89822 58473
Yucatán 34716 34288 24390 13129 16419 6079
Zacatecas 16179 17136 18874 21070 23952 17265

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 1784.22
Baja California 3572.11 3205.94 3226.28 2925.90 2906.50 1888.21
Baja California Sur 2974.94 3338.69 3204.95 3038.79 2873.17 1715.03
Campeche 205.71 239.65 216.32 222.99 234.95 145.81
Coahuila de Zaragoza 1552.01 1683.90 1823.63 1797.79 1666.94 1128.83
Colima 909.11 1480.54 3267.11 3221.48 3435.89 2364.25
Chiapas 407.29 411.37 462.90 519.28 412.46 229.30
Chihuahua 1694.46 1586.66 1865.32 1848.13 1907.86 1347.53
Ciudad de México 1873.34 1984.98 2255.23 2665.85 2689.00 1608.12
Durango 1632.71 1786.00 1915.42 1737.20 1637.28 1087.27
Guanajuato 1615.04 1771.83 1945.29 2186.44 2229.74 1465.90
Guerrero 1028.44 1016.34 907.49 763.00 750.36 477.00
Hidalgo 948.58 1148.58 1476.77 1699.32 1630.76 991.67
Jalisco 1197.13 1698.37 2044.37 1975.44 1881.55 1128.72
México 1966.28 1951.18 2050.24 1999.38 2056.19 1441.42
Michoacán de Ocampo 665.25 694.97 886.01 949.87 946.94 705.99
Morelos 2550.89 2325.04 2241.16 2246.21 2135.45 1461.41
Nayarit 556.34 301.99 261.00 362.91 365.33 235.14
Nuevo León 1389.90 1600.73 1562.24 1487.21 1371.21 1003.56
Oaxaca 152.44 781.10 784.27 1024.87 1062.62 698.72
Puebla 1026.36 804.62 838.87 944.18 1170.15 699.44
Querétaro 1585.70 2029.59 2475.64 2630.15 2702.63 1705.93
Quintana Roo 2131.06 1211.44 1651.84 2069.19 2724.54 1745.65
San Luis Potosí 776.55 1028.71 1254.74 1357.87 1837.27 1190.66
Sinaloa 855.90 726.08 745.13 756.49 748.74 536.10
Sonora 993.46 1348.87 876.79 606.54 771.56 722.24
Tabasco 2367.92 2418.60 2428.49 2316.09 2222.98 1285.08
Tamaulipas 1274.12 1375.86 1325.08 1226.80 1171.34 646.03
Tlaxcala 642.14 515.44 523.07 472.50 323.35 220.94
Veracruz de Ignacio de la Llave 552.57 508.77 792.40 720.38 1058.17 684.71
Yucatán 1630.78 1590.44 1117.65 594.55 735.00 269.09
Zacatecas 1010.11 1059.95 1158.06 1282.89 1447.61 1036.05

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 6

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 Agosto y Septiembre, el delito en Querétaro creció en 1.24%, en tanto que a nivel nacional lo hizo en 1.84%. Querétaro es en este periodo el 19 estado con la tasa de crecimiento más alta.

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 0 0 0
Baja California 8384 8313 8862 5718 6247 6799 8088 8222 8001 0 0 0
Baja California Sur 1776 1664 1792 1039 1153 1603 1607 1454 1713 0 0 0
Campeche 202 185 198 134 141 128 135 157 179 0 0 0
Coahuila de Zaragoza 4444 4159 4127 3051 3375 4256 4715 4179 4028 0 0 0
Colima 2269 2157 2169 1693 1853 2102 2118 1953 2249 0 0 0
Chiapas 1730 1755 2001 1221 1117 979 1417 1442 1478 0 0 0
Chihuahua 5587 5717 5671 4699 5000 6139 6230 6313 5870 0 0 0
Ciudad de México 18579 20012 20640 11818 10941 13230 16046 16846 16919 0 0 0
Durango 2485 2590 2665 1583 1789 1892 2365 2474 2478 0 0 0
Guanajuato 11628 11212 11622 8065 8637 9718 9936 9960 10521 0 0 0
Guerrero 2306 2390 2339 1496 1396 1560 1863 2022 2072 0 0 0
Hidalgo 4162 4184 4478 2937 2266 2614 2945 3364 3657 0 0 0
Jalisco 11832 11025 11142 8526 9430 10895 10961 10845 10266 0 0 0
México 29429 29815 29960 24907 22883 25990 28262 30027 29935 0 0 0
Michoacán de Ocampo 3991 3897 4416 3086 3590 3599 3845 3875 3768 0 0 0
Morelos 3577 3603 3708 2543 2672 3018 3551 3762 3438 0 0 0
Nayarit 351 401 407 251 292 313 311 331 373 0 0 0
Nuevo León 6305 7266 6710 4850 5044 6165 5556 6855 7550 0 0 0
Oaxaca 3485 3718 3846 2708 2844 2724 3083 3222 3322 0 0 0
Puebla 5224 5216 5624 4532 4736 4784 5419 5151 5508 0 0 0
Querétaro 4657 4692 4837 3722 3587 3810 4472 4528 4584 0 0 0
Quintana Roo 4012 3753 4166 2025 2163 3201 3487 3542 3733 0 0 0
San Luis Potosí 4269 4226 4023 2722 3089 3859 4439 3585 3914 0 0 0
Sinaloa 1998 1980 1960 1231 1605 1869 1860 2180 2240 0 0 0
Sonora 2427 2313 2425 1859 2404 2217 2797 2632 3133 0 0 0
Tabasco 4466 4316 4315 2018 1958 3348 4026 4326 4283 0 0 0
Tamaulipas 2961 3023 3022 1855 2103 2684 2321 2725 2890 0 0 0
Tlaxcala 333 365 331 287 334 313 337 391 358 0 0 0
Veracruz de Ignacio de la Llave 6527 7552 7598 5287 4969 6248 6434 6627 7231 0 0 0
Yucatán 990 867 823 419 387 568 627 571 827 0 0 0
Zacatecas 2151 2059 2071 1441 1558 2201 1933 1947 1904 0 0 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 0 0 0
Baja California 230.65 228.70 243.81 157.31 171.86 187.05 222.51 226.20 220.12 0 0 0
Baja California Sur 220.70 206.78 222.69 129.12 143.28 199.20 199.70 180.69 212.87 0 0 0
Campeche 20.19 18.49 19.79 13.39 14.09 12.79 13.49 15.69 17.89 0 0 0
Coahuila de Zaragoza 138.07 129.21 128.22 94.79 104.86 132.23 146.49 129.83 125.14 0 0 0
Colima 288.99 274.72 276.25 215.63 236.00 267.72 269.76 248.74 286.44 0 0 0
Chiapas 30.19 30.63 34.92 21.31 19.49 17.08 24.73 25.16 25.79 0 0 0
Chihuahua 146.97 150.39 149.18 123.61 131.53 161.49 163.88 166.07 154.41 0 0 0
Ciudad de México 206.01 221.90 228.86 131.04 121.32 146.70 177.92 186.79 187.60 0 0 0
Durango 132.96 138.58 142.59 84.70 95.72 101.23 126.54 132.37 132.58 0 0 0
Guanajuato 186.70 180.02 186.60 129.49 138.68 156.03 159.53 159.92 168.93 0 0 0
Guerrero 63.06 65.35 63.96 40.91 38.17 42.66 50.94 55.29 56.66 0 0 0
Hidalgo 134.85 135.56 145.09 95.16 73.42 84.69 95.42 108.99 118.49 0 0 0
Jalisco 140.69 131.10 132.49 101.38 112.13 129.55 130.34 128.96 122.07 0 0 0
México 168.86 171.08 171.91 142.92 131.30 149.13 162.17 172.29 171.77 0 0 0
Michoacán de Ocampo 82.71 80.76 91.52 63.95 74.40 74.58 79.68 80.30 78.09 0 0 0
Morelos 175.00 176.27 181.40 124.41 130.72 147.65 173.72 184.05 168.19 0 0 0
Nayarit 27.24 31.12 31.59 19.48 22.66 24.29 24.14 25.69 28.95 0 0 0
Nuevo León 112.39 129.52 119.60 86.45 89.91 109.89 99.03 122.19 134.58 0 0 0
Oaxaca 84.11 89.73 92.82 65.35 68.64 65.74 74.40 77.76 80.17 0 0 0
Puebla 79.10 78.98 85.15 68.62 71.71 72.44 82.05 77.99 83.40 0 0 0
Querétaro 204.29 205.82 212.18 163.27 157.35 167.13 196.17 198.63 201.08 0 0 0
Quintana Roo 232.81 217.79 241.75 117.51 125.52 185.75 202.35 205.54 216.62 0 0 0
San Luis Potosí 148.95 147.45 140.36 94.97 107.78 134.64 154.88 125.08 136.56 0 0 0
Sinaloa 63.29 62.72 62.09 39.00 50.84 59.21 58.92 69.06 70.96 0 0 0
Sonora 78.93 75.23 78.87 60.46 78.19 72.10 90.97 85.60 101.89 0 0 0
Tabasco 173.62 167.79 167.75 78.45 76.12 130.16 156.51 168.18 166.51 0 0 0
Tamaulipas 81.11 82.81 82.78 50.81 57.61 73.52 63.58 74.65 79.17 0 0 0
Tlaxcala 24.13 26.45 23.99 20.80 24.20 22.68 24.42 28.33 25.94 0 0 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 0 0 0
Yucatán 43.82 38.38 36.43 18.55 17.13 25.14 27.75 25.28 36.61 0 0 0
Zacatecas 129.08 123.56 124.28 86.47 93.49 132.08 116.00 116.84 114.26 0 0 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 0
Noviembre 0
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 61 112 2735 639 1 3 35 9 0 0 303 0 0 57 159 65 0 309 1797 1268 600 3 1019 0 71 12 21 0 1451 136 3 1417 1127 438 85 2700 238 191 1641 5 121 30 48 2 4 1956 2413 356 0 38 596 29 312 0 981
Baja California 1952 313 4295 1131 27 30 1459 7 1 0 466 1001 0 166 422 232 1 176 2836 7660 37 24 2884 4 4 9 6 6 3210 45 0 4364 1113 349 95 5040 890 612 8017 0 447 358 562 45 39 7474 3032 1742 5 59 243 21 666 0 5057
Baja California Sur 42 40 1088 253 2 7 122 4 0 0 130 212 94 10 134 37 0 73 847 499 18 2 128 58 11 3 4 0 517 68 7 2154 734 198 65 914 269 92 1875 5 495 192 34 1 1 331 1018 116 1 56 81 2 211 0 546
Campeche 58 31 52 47 3 0 13 2 0 0 13 38 0 0 37 100 0 14 132 273 5 3 31 0 0 1 2 0 145 14 1 64 4 0 9 87 4 35 31 0 0 0 2 0 3 83 28 11 0 0 12 1 5 0 65
Coahuila de Zaragoza 152 144 2752 384 18 0 31 7 0 0 36 426 174 7 101 102 0 19 1538 427 97 9 268 30 13 3 20 2 798 32 40 1732 773 347 31 4267 289 757 6889 357 170 125 20 11 0 7670 3261 391 2 16 91 0 450 1 1054
Colima 406 79 858 436 12 2 0 5 0 0 289 246 0 20 99 6 0 32 1332 700 0 0 92 0 0 0 0 0 535 31 0 1894 1010 337 83 1757 294 174 3245 0 570 0 23 0 85 901 1968 139 0 41 97 4 206 2 553
Chiapas 324 473 479 388 18 6 111 11 1 0 115 116 69 13 369 0 0 488 166 1458 1 8 169 66 1 3 3 0 225 57 6 509 184 70 56 582 107 345 3508 1 124 4 38 5 68 819 321 61 1 16 50 42 197 1 887
Chihuahua 1818 207 3188 846 28 7 348 16 2 0 543 1050 0 132 661 174 0 266 1680 2952 520 33 257 77 5 1 17 4 1403 164 102 2789 2017 617 13 5801 644 464 8924 29 1204 15 67 21 0 5748 2333 642 8 122 538 65 1253 0 1411
Ciudad de México 862 461 3274 2551 55 68 157 52 0 12 1319 2342 803 0 805 314 0 501 3167 7587 5319 143 7779 1404 232 2723 2010 17 12135 0 32 15369 9895 2800 287 6239 2775 3348 19969 0 262 14 155 83 1373 4438 10395 576 13 261 2852 467 3706 6 3624
Durango 115 129 1428 643 11 0 55 0 0 0 313 314 71 9 191 2 0 191 2162 802 96 8 305 13 12 4 6 1 880 95 5 2461 896 260 79 1615 237 98 4187 1 74 132 4 1 13 570 891 143 0 11 60 0 63 0 664
Guanajuato 2557 1165 8269 19 14 22 144 9 0 0 0 854 179 30 365 34 0 22 3138 3227 0 8 131 0 0 0 0 0 4979 197 0 14421 2013 912 12 6586 864 21 7424 0 1092 11 161 2 0 10694 6457 274 2 93 291 21 70 0 14515
Guerrero 918 130 1528 206 10 2 10 16 1 0 291 223 53 9 140 108 0 0 262 1618 12 1 150 19 2 10 1 11 412 29 3 1758 404 180 197 1211 338 9 2191 241 253 115 11 14 0 540 1613 136 0 33 168 5 128 2 1722
Hidalgo 236 174 3203 845 15 16 239 18 0 5 1411 531 0 40 291 237 0 29 1729 2446 70 21 544 129 35 13 52 1 1227 72 0 2383 818 317 113 1635 559 80 4448 0 420 5 18 8 13 270 1985 169 3 44 111 1 342 48 3188
Jalisco 1316 646 5598 1856 39 12 0 10 1 0 777 1648 200 46 260 0 0 251 3584 9930 1520 307 8131 74 89 83 0 24 7809 113 65 8488 5138 1447 571 5172 1402 0 9139 0 0 789 102 9 7 783 7466 191 0 93 1229 69 276 3 8159
México 1854 760 32322 7174 106 112 830 115 1 0 2044 2044 793 83 840 537 0 73 6004 28540 1928 3633 12417 219 649 4888 7179 26 14321 175 30 22351 8232 2429 2284 9136 3339 90 12236 1460 1322 5 110 76 2898 2858 0 1271 14 36 958 367 2908 4 47127
Michoacán de Ocampo 1442 699 4914 720 14 8 146 35 1 0 341 398 20 78 268 71 0 91 1094 4302 34 757 455 92 25 118 16 12 654 60 97 2775 1388 436 18 2249 663 242 911 0 77 0 30 11 3 1482 2942 271 0 25 300 125 279 1 2877
Morelos 596 174 667 1855 28 7 352 46 0 3 163 328 21 40 305 14 0 61 1083 2746 941 322 590 53 27 51 31 20 1884 35 12 3470 1038 406 97 1445 824 242 3721 0 156 250 25 1 12 672 3301 224 1 49 172 9 33 1 1268
Nayarit 116 90 118 40 10 0 9 2 0 0 73 0 4 0 99 14 0 96 91 251 20 0 0 1 1 0 0 0 118 4 1 99 119 20 5 66 22 0 623 0 199 6 8 5 3 110 50 14 1 3 4 0 11 0 504
Nuevo León 665 361 2643 960 50 72 187 14 1 71 1546 957 332 33 603 249 1 538 1866 1417 88 474 704 383 52 14 30 5 1552 74 30 5221 2089 528 286 3625 737 54 13436 0 290 4042 136 30 8 2828 2310 169 2 135 674 0 1649 12 2068
Oaxaca 618 616 3020 648 25 7 165 21 0 0 137 397 149 37 302 184 0 48 941 1833 138 41 1123 128 68 141 20 19 984 64 22 2292 1085 358 84 1957 586 299 4736 2 90 165 33 11 393 212 3042 203 1 144 185 2 341 41 794
Puebla 682 263 3230 546 40 5 321 19 0 0 180 546 179 48 304 238 0 520 1468 7887 205 759 1312 0 61 143 470 25 2512 97 247 3636 1677 692 112 1865 1016 227 6941 0 191 597 22 3 377 834 2951 305 2 38 184 45 819 7 1346
Querétaro 136 211 3703 606 4 19 783 7 0 0 76 405 449 0 310 120 0 40 2033 2666 539 0 1080 80 96 282 292 0 2303 130 15 7528 1895 421 181 1032 630 35 2707 14 392 153 0 0 221 861 2846 224 0 60 227 2 0 14 3061
Quintana Roo 463 595 1658 486 9 12 199 9 1 0 436 423 145 26 447 0 0 134 1392 1999 30 36 1140 140 76 31 59 6 3093 29 164 3511 317 1391 180 2321 447 189 3540 0 334 419 60 17 1 811 1595 169 2 154 167 50 395 14 760
San Luis Potosí 463 267 2866 383 21 9 181 14 0 0 444 386 140 20 474 0 0 212 883 2486 822 262 595 21 20 38 4 4 1111 166 61 3056 1409 520 114 3220 482 885 5863 0 296 2 26 13 0 1084 2187 365 3 0 66 45 488 1 1648
Sinaloa 556 451 1631 422 20 4 419 7 1 0 920 260 59 0 109 61 0 24 424 2466 3 3 12 0 5 2 8 13 652 26 0 1190 295 150 40 1219 232 24 3663 0 73 56 30 5 37 220 729 64 1 11 71 0 155 3 97
Sonora 978 272 1081 563 17 4 189 3 0 2 346 384 45 10 145 37 0 58 948 2024 57 10 225 217 2 0 16 4 605 75 65 3007 356 116 36 1546 211 204 3699 9 890 92 28 1 54 2050 395 152 0 14 13 0 41 0 911
Tabasco 387 216 2895 565 13 2 478 24 0 0 381 118 0 166 205 0 0 419 1356 1808 9 8 2901 0 8 4 15 1 1107 500 0 1867 622 426 79 1603 335 105 4738 0 619 19 33 2 0 59 2943 324 3 15 133 0 210 1 5334
Tamaulipas 472 501 1528 589 10 29 164 16 0 0 312 392 56 28 307 0 0 82 1069 1712 10 0 86 0 0 0 0 2 946 54 1 2633 769 307 98 2262 352 22 4877 0 725 481 23 3 0 152 1128 155 0 48 95 5 317 0 766
Tlaxcala 87 34 169 66 4 0 6 11 0 0 8 22 2 1 27 0 0 1 203 1141 4 94 56 1 2 2 2 1 223 24 37 96 44 6 1 149 24 12 9 0 16 2 0 11 0 178 15 37 2 1 5 0 0 0 213
Veracruz de Ignacio de la Llave 970 632 4942 1134 67 18 140 101 0 0 527 503 16 207 290 11 1 973 2024 4987 91 155 1550 216 50 49 53 25 4123 362 69 2913 2407 848 550 4638 1555 647 7683 818 807 1270 21 6 0 453 4951 421 1 96 302 151 295 10 3344
Yucatán 33 78 164 39 6 0 199 0 0 0 4 48 3 0 28 0 0 2 227 105 1 0 50 0 0 0 0 0 75 4 3 0 310 284 0 1050 9 208 478 0 128 25 2 15 0 129 1585 52 0 12 21 1 14 0 687
Zacatecas 544 100 1466 411 7 1 163 30 0 0 285 155 71 17 117 80 0 67 265 1088 23 6 15 13 0 1 7 0 125 127 21 2876 730 224 268 1486 270 63 2519 0 327 88 12 6 0 237 922 139 6 74 51 2 193 3 1564

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 4.25 7.81 190.64 44.54 0.07 0.21 2.44 0.63 0.00 0.00 21.12 0.00 0.00 3.97 11.08 4.53 0.00 21.54 125.26 88.38 41.82 0.21 71.03 0.00 4.95 0.84 1.46 0.00 101.14 9.48 0.21 98.77 78.56 30.53 5.92 188.20 16.59 13.31 114.38 0.35 8.43 2.09 3.35 0.14 0.28 136.34 168.20 24.81 0.00 2.65 41.54 2.02 21.75 0.00 68.38
Baja California 53.70 8.61 118.16 31.12 0.74 0.83 40.14 0.19 0.03 0.00 12.82 27.54 0.00 4.57 11.61 6.38 0.03 4.84 78.02 210.74 1.02 0.66 79.34 0.11 0.11 0.25 0.17 0.17 88.31 1.24 0.00 120.06 30.62 9.60 2.61 138.66 24.49 16.84 220.56 0.00 12.30 9.85 15.46 1.24 1.07 205.62 83.41 47.92 0.14 1.62 6.69 0.58 18.32 0.00 139.12
Baja California Sur 5.22 4.97 135.20 31.44 0.25 0.87 15.16 0.50 0.00 0.00 16.15 26.34 11.68 1.24 16.65 4.60 0.00 9.07 105.26 62.01 2.24 0.25 15.91 7.21 1.37 0.37 0.50 0.00 64.25 8.45 0.87 267.67 91.21 24.61 8.08 113.58 33.43 11.43 233.00 0.62 61.51 23.86 4.23 0.12 0.12 41.13 126.51 14.42 0.12 6.96 10.07 0.25 26.22 0.00 67.85
Campeche 5.80 3.10 5.20 4.70 0.30 0.00 1.30 0.20 0.00 0.00 1.30 3.80 0.00 0.00 3.70 9.99 0.00 1.40 13.19 27.28 0.50 0.30 3.10 0.00 0.00 0.10 0.20 0.00 14.49 1.40 0.10 6.40 0.40 0.00 0.90 8.69 0.40 3.50 3.10 0.00 0.00 0.00 0.20 0.00 0.30 8.29 2.80 1.10 0.00 0.00 1.20 0.10 0.50 0.00 6.50
Coahuila de Zaragoza 4.72 4.47 85.50 11.93 0.56 0.00 0.96 0.22 0.00 0.00 1.12 13.24 5.41 0.22 3.14 3.17 0.00 0.59 47.78 13.27 3.01 0.28 8.33 0.93 0.40 0.09 0.62 0.06 24.79 0.99 1.24 53.81 24.02 10.78 0.96 132.57 8.98 23.52 214.03 11.09 5.28 3.88 0.62 0.34 0.00 238.29 101.31 12.15 0.06 0.50 2.83 0.00 13.98 0.03 32.75
Colima 51.71 10.06 109.28 55.53 1.53 0.25 0.00 0.64 0.00 0.00 36.81 31.33 0.00 2.55 12.61 0.76 0.00 4.08 169.65 89.15 0.00 0.00 11.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 68.14 3.95 0.00 241.23 128.64 42.92 10.57 223.78 37.44 22.16 413.30 0.00 72.60 0.00 2.93 0.00 10.83 114.75 250.65 17.70 0.00 5.22 12.35 0.51 26.24 0.25 70.43
Chiapas 5.65 8.25 8.36 6.77 0.31 0.10 1.94 0.19 0.02 0.00 2.01 2.02 1.20 0.23 6.44 0.00 0.00 8.52 2.90 25.44 0.02 0.14 2.95 1.15 0.02 0.05 0.05 0.00 3.93 0.99 0.10 8.88 3.21 1.22 0.98 10.16 1.87 6.02 61.22 0.02 2.16 0.07 0.66 0.09 1.19 14.29 5.60 1.06 0.02 0.28 0.87 0.73 3.44 0.02 15.48
Chihuahua 47.82 5.45 83.86 22.25 0.74 0.18 9.15 0.42 0.05 0.00 14.28 27.62 0.00 3.47 17.39 4.58 0.00 7.00 44.19 77.65 13.68 0.87 6.76 2.03 0.13 0.03 0.45 0.11 36.91 4.31 2.68 73.37 53.06 16.23 0.34 152.60 16.94 12.21 234.75 0.76 31.67 0.39 1.76 0.55 0.00 151.20 61.37 16.89 0.21 3.21 14.15 1.71 32.96 0.00 37.12
Ciudad de México 9.56 5.11 36.30 28.29 0.61 0.75 1.74 0.58 0.00 0.13 14.63 25.97 8.90 0.00 8.93 3.48 0.00 5.56 35.12 84.13 58.98 1.59 86.25 15.57 2.57 30.19 22.29 0.19 134.55 0.00 0.35 170.41 109.72 31.05 3.18 69.18 30.77 37.12 221.42 0.00 2.91 0.16 1.72 0.92 15.22 49.21 115.26 6.39 0.14 2.89 31.62 5.18 41.09 0.07 40.18
Durango 6.15 6.90 76.40 34.40 0.59 0.00 2.94 0.00 0.00 0.00 16.75 16.80 3.80 0.48 10.22 0.11 0.00 10.22 115.68 42.91 5.14 0.43 16.32 0.70 0.64 0.21 0.32 0.05 47.08 5.08 0.27 131.67 47.94 13.91 4.23 86.41 12.68 5.24 224.02 0.05 3.96 7.06 0.21 0.05 0.70 30.50 47.67 7.65 0.00 0.59 3.21 0.00 3.37 0.00 35.53
Guanajuato 41.06 18.71 132.77 0.31 0.22 0.35 2.31 0.14 0.00 0.00 0.00 13.71 2.87 0.48 5.86 0.55 0.00 0.35 50.38 51.81 0.00 0.13 2.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 79.94 3.16 0.00 231.54 32.32 14.64 0.19 105.75 13.87 0.34 119.20 0.00 17.53 0.18 2.59 0.03 0.00 171.70 103.67 4.40 0.03 1.49 4.67 0.34 1.12 0.00 233.05
Guerrero 25.10 3.55 41.78 5.63 0.27 0.05 0.27 0.44 0.03 0.00 7.96 6.10 1.45 0.25 3.83 2.95 0.00 0.00 7.16 44.24 0.33 0.03 4.10 0.52 0.05 0.27 0.03 0.30 11.27 0.79 0.08 48.07 11.05 4.92 5.39 33.11 9.24 0.25 59.91 6.59 6.92 3.14 0.30 0.38 0.00 14.77 44.11 3.72 0.00 0.90 4.59 0.14 3.50 0.05 47.09
Hidalgo 7.65 5.64 103.78 27.38 0.49 0.52 7.74 0.58 0.00 0.16 45.72 17.20 0.00 1.30 9.43 7.68 0.00 0.94 56.02 79.25 2.27 0.68 17.63 4.18 1.13 0.42 1.68 0.03 39.75 2.33 0.00 77.21 26.50 10.27 3.66 52.97 18.11 2.59 144.12 0.00 13.61 0.16 0.58 0.26 0.42 8.75 64.31 5.48 0.10 1.43 3.60 0.03 11.08 1.56 103.29
Jalisco 15.65 7.68 66.57 22.07 0.46 0.14 0.00 0.12 0.01 0.00 9.24 19.60 2.38 0.55 3.09 0.00 0.00 2.98 42.62 118.08 18.07 3.65 96.69 0.88 1.06 0.99 0.00 0.29 92.86 1.34 0.77 100.93 61.10 17.21 6.79 61.50 16.67 0.00 108.67 0.00 0.00 9.38 1.21 0.11 0.08 9.31 88.78 2.27 0.00 1.11 14.61 0.82 3.28 0.04 97.02
México 10.64 4.36 185.46 41.16 0.61 0.64 4.76 0.66 0.01 0.00 11.73 11.73 4.55 0.48 4.82 3.08 0.00 0.42 34.45 163.76 11.06 20.85 71.25 1.26 3.72 28.05 41.19 0.15 82.17 1.00 0.17 128.25 47.23 13.94 13.11 52.42 19.16 0.52 70.21 8.38 7.59 0.03 0.63 0.44 16.63 16.40 0.00 7.29 0.08 0.21 5.50 2.11 16.69 0.02 270.41
Michoacán de Ocampo 29.88 14.49 101.84 14.92 0.29 0.17 3.03 0.73 0.02 0.00 7.07 8.25 0.41 1.62 5.55 1.47 0.00 1.89 22.67 89.15 0.70 15.69 9.43 1.91 0.52 2.45 0.33 0.25 13.55 1.24 2.01 57.51 28.76 9.04 0.37 46.61 13.74 5.02 18.88 0.00 1.60 0.00 0.62 0.23 0.06 30.71 60.97 5.62 0.00 0.52 6.22 2.59 5.78 0.02 59.62
Morelos 29.16 8.51 32.63 90.75 1.37 0.34 17.22 2.25 0.00 0.15 7.97 16.05 1.03 1.96 14.92 0.68 0.00 2.98 52.98 134.34 46.04 15.75 28.86 2.59 1.32 2.50 1.52 0.98 92.17 1.71 0.59 169.76 50.78 19.86 4.75 70.69 40.31 11.84 182.04 0.00 7.63 12.23 1.22 0.05 0.59 32.88 161.49 10.96 0.05 2.40 8.41 0.44 1.61 0.05 62.03
Nayarit 9.00 6.98 9.16 3.10 0.78 0.00 0.70 0.16 0.00 0.00 5.67 0.00 0.31 0.00 7.68 1.09 0.00 7.45 7.06 19.48 1.55 0.00 0.00 0.08 0.08 0.00 0.00 0.00 9.16 0.31 0.08 7.68 9.24 1.55 0.39 5.12 1.71 0.00 48.35 0.00 15.44 0.47 0.62 0.39 0.23 8.54 3.88 1.09 0.08 0.23 0.31 0.00 0.85 0.00 39.11
Nuevo León 11.85 6.43 47.11 17.11 0.89 1.28 3.33 0.25 0.02 1.27 27.56 17.06 5.92 0.59 10.75 4.44 0.02 9.59 33.26 25.26 1.57 8.45 12.55 6.83 0.93 0.25 0.53 0.09 27.66 1.32 0.53 93.06 37.24 9.41 5.10 64.61 13.14 0.96 239.49 0.00 5.17 72.05 2.42 0.53 0.14 50.41 41.18 3.01 0.04 2.41 12.01 0.00 29.39 0.21 36.86
Oaxaca 14.91 14.87 72.88 15.64 0.60 0.17 3.98 0.51 0.00 0.00 3.31 9.58 3.60 0.89 7.29 4.44 0.00 1.16 22.71 44.24 3.33 0.99 27.10 3.09 1.64 3.40 0.48 0.46 23.75 1.54 0.53 55.31 26.19 8.64 2.03 47.23 14.14 7.22 114.30 0.05 2.17 3.98 0.80 0.27 9.48 5.12 73.41 4.90 0.02 3.48 4.46 0.05 8.23 0.99 19.16
Puebla 10.33 3.98 48.91 8.27 0.61 0.08 4.86 0.29 0.00 0.00 2.73 8.27 2.71 0.73 4.60 3.60 0.00 7.87 22.23 119.42 3.10 11.49 19.87 0.00 0.92 2.17 7.12 0.38 38.03 1.47 3.74 55.05 25.39 10.48 1.70 28.24 15.38 3.44 105.10 0.00 2.89 9.04 0.33 0.05 5.71 12.63 44.68 4.62 0.03 0.58 2.79 0.68 12.40 0.11 20.38
Querétaro 5.97 9.26 162.44 26.58 0.18 0.83 34.35 0.31 0.00 0.00 3.33 17.77 19.70 0.00 13.60 5.26 0.00 1.75 89.18 116.95 23.64 0.00 47.38 3.51 4.21 12.37 12.81 0.00 101.02 5.70 0.66 330.23 83.13 18.47 7.94 45.27 27.64 1.54 118.75 0.61 17.20 6.71 0.00 0.00 9.69 37.77 124.84 9.83 0.00 2.63 9.96 0.09 0.00 0.61 134.28
Quintana Roo 26.87 34.53 96.21 28.20 0.52 0.70 11.55 0.52 0.06 0.00 25.30 24.55 8.41 1.51 25.94 0.00 0.00 7.78 80.78 116.00 1.74 2.09 66.15 8.12 4.41 1.80 3.42 0.35 179.49 1.68 9.52 203.74 18.40 80.72 10.45 134.69 25.94 10.97 205.42 0.00 19.38 24.31 3.48 0.99 0.06 47.06 92.56 9.81 0.12 8.94 9.69 2.90 22.92 0.81 44.10
San Luis Potosí 16.15 9.32 100.00 13.36 0.73 0.31 6.32 0.49 0.00 0.00 15.49 13.47 4.88 0.70 16.54 0.00 0.00 7.40 30.81 86.74 28.68 9.14 20.76 0.73 0.70 1.33 0.14 0.14 38.76 5.79 2.13 106.62 49.16 18.14 3.98 112.35 16.82 30.88 204.56 0.00 10.33 0.07 0.91 0.45 0.00 37.82 76.30 12.73 0.10 0.00 2.30 1.57 17.03 0.03 57.50
Sinaloa 17.61 14.29 51.67 13.37 0.63 0.13 13.27 0.22 0.03 0.00 29.14 8.24 1.87 0.00 3.45 1.93 0.00 0.76 13.43 78.12 0.10 0.10 0.38 0.00 0.16 0.06 0.25 0.41 20.65 0.82 0.00 37.70 9.35 4.75 1.27 38.62 7.35 0.76 116.04 0.00 2.31 1.77 0.95 0.16 1.17 6.97 23.09 2.03 0.03 0.35 2.25 0.00 4.91 0.10 3.07
Sonora 31.81 8.85 35.16 18.31 0.55 0.13 6.15 0.10 0.00 0.07 11.25 12.49 1.46 0.33 4.72 1.20 0.00 1.89 30.83 65.83 1.85 0.33 7.32 7.06 0.07 0.00 0.52 0.13 19.68 2.44 2.11 97.80 11.58 3.77 1.17 50.28 6.86 6.63 120.30 0.29 28.95 2.99 0.91 0.03 1.76 66.67 12.85 4.94 0.00 0.46 0.42 0.00 1.33 0.00 29.63
Tabasco 15.04 8.40 112.55 21.96 0.51 0.08 18.58 0.93 0.00 0.00 14.81 4.59 0.00 6.45 7.97 0.00 0.00 16.29 52.72 70.29 0.35 0.31 112.78 0.00 0.31 0.16 0.58 0.04 43.04 19.44 0.00 72.58 24.18 16.56 3.07 62.32 13.02 4.08 184.19 0.00 24.06 0.74 1.28 0.08 0.00 2.29 114.41 12.60 0.12 0.58 5.17 0.00 8.16 0.04 207.36
Tamaulipas 12.93 13.72 41.86 16.13 0.27 0.79 4.49 0.44 0.00 0.00 8.55 10.74 1.53 0.77 8.41 0.00 0.00 2.25 29.28 46.90 0.27 0.00 2.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 25.91 1.48 0.03 72.13 21.07 8.41 2.68 61.96 9.64 0.60 133.59 0.00 19.86 13.18 0.63 0.08 0.00 4.16 30.90 4.25 0.00 1.31 2.60 0.14 8.68 0.00 20.98
Tlaxcala 6.30 2.46 12.25 4.78 0.29 0.00 0.43 0.80 0.00 0.00 0.58 1.59 0.14 0.07 1.96 0.00 0.00 0.07 14.71 82.68 0.29 6.81 4.06 0.07 0.14 0.14 0.14 0.07 16.16 1.74 2.68 6.96 3.19 0.43 0.07 10.80 1.74 0.87 0.65 0.00 1.16 0.14 0.00 0.80 0.00 12.90 1.09 2.68 0.14 0.07 0.36 0.00 0.00 0.00 15.43
Veracruz de Ignacio de la Llave 11.36 7.40 57.87 13.28 0.78 0.21 1.64 1.18 0.00 0.00 6.17 5.89 0.19 2.42 3.40 0.13 0.01 11.39 23.70 58.40 1.07 1.82 18.15 2.53 0.59 0.57 0.62 0.29 48.28 4.24 0.81 34.11 28.19 9.93 6.44 54.31 18.21 7.58 89.97 9.58 9.45 14.87 0.25 0.07 0.00 5.30 57.98 4.93 0.01 1.12 3.54 1.77 3.45 0.12 39.16
Yucatán 1.46 3.45 7.26 1.73 0.27 0.00 8.81 0.00 0.00 0.00 0.18 2.12 0.13 0.00 1.24 0.00 0.00 0.09 10.05 4.65 0.04 0.00 2.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.32 0.18 0.13 0.00 13.72 12.57 0.00 46.48 0.40 9.21 21.16 0.00 5.67 1.11 0.09 0.66 0.00 5.71 70.16 2.30 0.00 0.53 0.93 0.04 0.62 0.00 30.41
Zacatecas 32.64 6.00 87.97 24.66 0.42 0.06 9.78 1.80 0.00 0.00 17.10 9.30 4.26 1.02 7.02 4.80 0.00 4.02 15.90 65.29 1.38 0.36 0.90 0.78 0.00 0.06 0.42 0.00 7.50 7.62 1.26 172.58 43.81 13.44 16.08 89.17 16.20 3.78 151.16 0.00 19.62 5.28 0.72 0.36 0.00 14.22 55.33 8.34 0.36 4.44 3.06 0.12 11.58 0.18 93.85

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
3 Lesiones dolosas 3
6 Aborto 3
25 Robo en transporte público individual 3
26 Robo en transporte público colectivo 3
27 Robo en transporte individual 3
16 Violación equiparada 4
29 Robo a negocio 4
33 Fraude 4
45 Otros delitos contra la sociedad 4
54 Electorales 4
19 Robo a casa habitación 5
21 Robo de autopartes 5
37 Despojo 5
47 Amenazas 5
55 Otros delitos del Fuero Común 5
15 Violación simple 6
20 Robo de vehículo automotor 6
30 Robo de ganado 6
35 Extorsión 6
24 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 7
34 Abuso de confianza 7
40 Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 7
12 Abuso sexual 8
23 Robo a transeúnte en vía pública 8
51 Falsificación 8
2 Homicidio culposo 9
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
31 Robo de maquinaria 13
46 Narcomenudeo 13
39 Violencia familiar 18
8 Secuestro 19
52 Contra el medio ambiente 21
18 Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 22
38 Otros delitos contra el patrimonio 23
11 Otros delitos que atentan contra la libertad personal 24
36 Daño a la propiedad 25
1 Homicidio doloso 26
5 Feminicidio 31

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 6738 169188 3982.55
227 2 Chihuahua Santa Isabel 137 4293 3191.24
1821 3 Quintana Roo Tulum 1040 36866 2821.03
908 4 Morelos Cuernavaca 10841 399426 2714.14
1556 5 Oaxaca Tlacolula de Matamoros 646 24027 2688.64
284 6 Ciudad de México Cuauhtémoc 20538 776217 2645.91
969 7 Nuevo León Doctor Coss 47 1845 2547.43
16 8 Baja California Playas de Rosarito 2724 107859 2525.52
501 9 Hidalgo Pachuca de Soto 6936 280312 2474.39
1072 10 Oaxaca Oaxaca de Juárez 6371 258636 2463.31
285 11 Ciudad de México Miguel Hidalgo 9073 379624 2390.00
913 12 Morelos Jojutla 1428 61366 2327.02
14 13 Baja California Tecate 2645 113857 2323.09
77 14 Colima Manzanillo 4680 203306 2301.95
333 15 Guanajuato Celaya 12205 530820 2299.27
1807 16 Querétaro Querétaro 21926 976939 2244.36
1343 17 Oaxaca Villa de Etla 250 11426 2187.99
769 18 México Toluca 20299 948950 2139.10
907 19 Morelos Cuautla 4487 210529 2131.30
13 20 Baja California Mexicali 22910 1087478 2106.71
11 21 Aguascalientes San Francisco de los Romo 1073 51568 2080.75
6 22 Aguascalientes Pabellón de Arteaga 1029 50032 2056.68
2469 23 Zacatecas Zacatecas 3193 155533 2052.94
773 24 México Valle de Bravo 1438 70192 2048.67
1820 25 Quintana Roo Solidaridad 4830 239850 2013.76
264 26 Chihuahua Satevó 68 3381 2011.24
576 27 Jalisco Guadalajara 29996 1503505 1995.07
1851 28 San Luis Potosí San Luis Potosí 17018 870578 1954.79
672 29 México Amecameca 1058 54548 1939.58
1 30 Aguascalientes Aguascalientes 18498 961977 1922.91
762 31 México Texcoco 5029 262015 1919.36
331 32 Guanajuato Apaseo el Grande 1900 99036 1918.49
784 33 México Cuautitlán Izcalli 11022 577190 1909.60
341 34 Guanajuato Guanajuato 3773 198035 1905.22
80 35 Colima Villa de Álvarez 2876 151019 1904.40
696 36 México Ecatepec de Morelos 32433 1707754 1899.16
74 37 Colima Coquimatlán 416 22167 1876.66
724 38 México Nopaltepec 183 9753 1876.35
688 39 México Chalco 7379 397344 1857.08
788 40 México Tonanitla 202 10960 1843.07
720 41 México Naucalpan de Juárez 16773 910187 1842.81
732 42 México Papalotla 80 4367 1831.92
910 43 Morelos Huitzilac 373 20372 1830.94
1804 44 Querétaro El Marqués 3261 178672 1825.13
514 45 Hidalgo Tepeapulco 1058 58776 1800.05
767 46 México Tlalnepantla de Baz 13595 756537 1797.00
271 47 Ciudad de México Azcapotzalco 7298 408441 1786.79
346 48 Guanajuato León 29936 1679610 1782.32
10 49 Aguascalientes El Llano 388 21947 1767.90
1977 50 Tabasco Centro 13026 739611 1761.20

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
1552 1 Oaxaca Teotongo 5 986 507.10
956 2 Nuevo León Agualeguas 13 2599 500.19
72 3 Colima Colima 825 169188 487.62
1821 4 Quintana Roo Tulum 160 36866 434.00
981 5 Nuevo León Los Herreras 7 1998 350.35
2312 6 Yucatán Bokobá 8 2349 340.57
977 7 Nuevo León General Treviño 4 1194 335.01
693 8 México Chiconcuac 92 27570 333.70
16 9 Baja California Playas de Rosarito 348 107859 322.64
1556 10 Oaxaca Tlacolula de Matamoros 75 24027 312.15
773 11 México Valle de Bravo 214 70192 304.88
284 12 Ciudad de México Cuauhtémoc 2343 776217 301.85
908 13 Morelos Cuernavaca 1203 399426 301.18
501 14 Hidalgo Pachuca de Soto 844 280312 301.09
679 15 México Axapusco 85 30040 282.96
742 16 México Soyaniquilpan de Juárez 40 14339 278.96
285 17 Ciudad de México Miguel Hidalgo 1058 379624 278.70
1408 18 Oaxaca Santa María Coyotepec 9 3255 276.50
1807 19 Querétaro Querétaro 2691 976939 275.45
672 20 México Amecameca 142 54548 260.32
77 21 Colima Manzanillo 522 203306 256.76
1072 22 Oaxaca Oaxaca de Juárez 664 258636 256.73
80 23 Colima Villa de Álvarez 383 151019 253.61
333 24 Guanajuato Celaya 1339 530820 252.25
769 25 México Toluca 2383 948950 251.12
74 26 Colima Coquimatlán 55 22167 248.12
762 27 México Texcoco 650 262015 248.08
724 28 México Nopaltepec 24 9753 246.08
13 29 Baja California Mexicali 2650 1087478 243.68
14 30 Baja California Tecate 277 113857 243.29
1547 31 Oaxaca Taniche 2 833 240.10
963 32 Nuevo León Cadereyta Jiménez 250 105145 237.77
1820 33 Quintana Roo Solidaridad 568 239850 236.81
1977 34 Tabasco Centro 1751 739611 236.75
341 35 Guanajuato Guanajuato 467 198035 235.82
370 36 Guanajuato Villagrán 163 69481 234.60
227 37 Chihuahua Santa Isabel 10 4293 232.94
1226 38 Oaxaca San Juan Teposcolula 3 1295 231.66
688 39 México Chalco 915 397344 230.28
2469 40 Zacatecas Zacatecas 358 155533 230.18
974 41 Nuevo León General Bravo 14 6127 228.50
966 42 Nuevo León Ciénega de Flores 115 50563 227.44
783 43 México Zumpango 493 217166 227.02
755 44 México Teotihuacán 138 60992 226.26
39 45 Coahuila de Zaragoza Cuatro Ciénegas 33 14623 225.67
784 46 México Cuautitlán Izcalli 1296 577190 224.54
1851 47 San Luis Potosí San Luis Potosí 1954 870578 224.45
720 48 México Naucalpan de Juárez 2032 910187 223.25
1816 49 Quintana Roo Othón P. Blanco 589 265298 222.01
991 50 Nuevo León Mina 13 5882 221.01

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 16 Querétaro Querétaro 21926 976939 2244.36
1804 44 Querétaro El Marqués 3261 178672 1825.13
1809 78 Querétaro San Juan del Río 5143 316169 1626.66
1799 131 Querétaro Corregidora 2805 208076 1348.07
1801 219 Querétaro Huimilpan 492 42305 1162.98
1810 220 Querétaro Tequisquiapan 915 78742 1162.02
1802 254 Querétaro Jalpan de Serra 328 29625 1107.17
1805 285 Querétaro Pedro Escobedo 795 76411 1040.43
1800 323 Querétaro Ezequiel Montes 454 45877 989.60
1794 325 Querétaro Amealco de Bonfil 673 68441 983.33
1798 346 Querétaro Colón 652 69112 943.40
1797 551 Querétaro Cadereyta de Montes 561 76829 730.19
1806 616 Querétaro Peñamiller 149 21988 677.64
1795 676 Querétaro Pinal de Amoles 175 28189 620.81
1808 678 Querétaro San Joaquín 64 10323 619.97
1796 719 Querétaro Arroyo Seco 87 14789 588.28
1803 724 Querétaro Landa de Matamoros 119 20313 585.83
1811 925 Querétaro Tolimán 202 42391 476.52
1812 2463 Querétaro No Especificado 88 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 19 Querétaro Querétaro 2691 976939 275.45
1804 74 Querétaro El Marqués 369 178672 206.52
1809 103 Querétaro San Juan del Río 601 316169 190.09
1802 154 Querétaro Jalpan de Serra 49 29625 165.40
1799 192 Querétaro Corregidora 319 208076 153.31
1798 264 Querétaro Colón 92 69112 133.12
1810 380 Querétaro Tequisquiapan 90 78742 114.30
1794 399 Querétaro Amealco de Bonfil 76 68441 111.04
1808 426 Querétaro San Joaquín 11 10323 106.56
1805 498 Querétaro Pedro Escobedo 74 76411 96.84
1801 607 Querétaro Huimilpan 36 42305 85.10
1797 621 Querétaro Cadereyta de Montes 64 76829 83.30
1800 627 Querétaro Ezequiel Montes 38 45877 82.83
1806 725 Querétaro Peñamiller 16 21988 72.77
1803 844 Querétaro Landa de Matamoros 13 20313 64.00
1795 928 Querétaro Pinal de Amoles 16 28189 56.76
1796 1077 Querétaro Arroyo Seco 7 14789 47.33
1811 1440 Querétaro Tolimán 12 42391 28.31
1812 2463 Querétaro No Especificado 10 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 Agosto y Septiembre

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 Agosto Carpetas en Septiembre Tasa de cambio (%)
34 Otros robos 886 924 4.29
25 Lesiones dolosas 394 416 5.58
6 Amenazas 350 331 -5.43
30 Otros delitos del Fuero Común 292 311 6.51
18 Fraude 279 292 4.66
38 Robo a negocio 293 292 -0.34
45 Robo de vehículo automotor 300 281 -6.33
55 Violencia familiar 294 274 -6.80
36 Robo a casa habitación 227 226 -0.44
9 Daño a la propiedad 131 131 0.00
40 Robo a transeúnte en vía pública 141 127 -9.93
26 Narcomenudeo 89 111 24.72
33 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 106 101 -4.72
24 Lesiones culposas 64 82 28.12
11 Despojo 86 70 -18.60
2 Abuso de confianza 48 65 35.42
4 Acoso sexual 57 57 0.00
29 Otros delitos contra la sociedad 29 54 86.21
3 Abuso sexual 41 52 26.83
42 Robo de autopartes 62 49 -20.97
23 Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 46 45 -2.17
46 Robo en transporte individual 31 39 25.81
47 Robo en transporte público colectivo 22 33 50.00
53 Violación simple 30 31 3.33
28 Otros delitos contra la familia 19 22 15.79
14 Extorsión 20 22 10.00
19 Homicidio culposo 18 21 16.67
5 Allanamiento de morada 29 21 -27.59
16 Falsificación 33 21 -36.36
43 Robo de ganado 19 16 -15.79
52 Violación equiparada 20 14 -30.00
31 Otros delitos que atentan contra la libertad personal 6 12 100.00
20 Homicidio doloso 23 12 -47.83
39 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 9 8 -11.11
15 Falsedad 5 5 0.00
27 Otros delitos contra el patrimonio 5 5 0.00
32 Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 2 4 100.00
48 Robo en transporte público individual 10 3 -70.00
17 Feminicidio 2 1 -50.00
54 Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 3 1 -66.67
1 Aborto 4 0 -100.00
7 Contra el medio ambiente 1 0 -100.00
12 Electorales 2 0 -100.00

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

kable(DelitosEnMaximoAbsoluto)
x
Acoso sexual
Fraude
Otros delitos contra la sociedad

Querétaro: Los delitos más frecuentes en Septiembre

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 Septiembre Septiembre
34 Otros robos 924
25 Lesiones dolosas 416
6 Amenazas 331
30 Otros delitos del Fuero Común 311
18 Fraude 292
38 Robo a negocio 292
45 Robo de vehículo automotor 281
55 Violencia familiar 274
36 Robo a casa habitación 226
9 Daño a la propiedad 131
40 Robo a transeúnte en vía pública 127
26 Narcomenudeo 111
33 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 101
24 Lesiones culposas 82
11 Despojo 70
2 Abuso de confianza 65
4 Acoso sexual 57
29 Otros delitos contra la sociedad 54
3 Abuso sexual 52
42 Robo de autopartes 49
23 Incumplimiento de obligaciones de asistencia familiar 45
46 Robo en transporte individual 39
47 Robo en transporte público colectivo 33
53 Violación simple 31
14 Extorsión 22
28 Otros delitos contra la familia 22
5 Allanamiento de morada 21
16 Falsificación 21
19 Homicidio culposo 21
43 Robo de ganado 16
52 Violación equiparada 14
20 Homicidio doloso 12
31 Otros delitos que atentan contra la libertad personal 12
39 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 8
15 Falsedad 5
27 Otros delitos contra el patrimonio 5
32 Otros delitos que atentan contra la libertad y la seguridad sexual 4
48 Robo en transporte público individual 3
17 Feminicidio 1
44 Robo de maquinaria 1
49 Secuestro 1
54 Violencia de género en todas sus modalidades distinta a la violencia familiar 1
1 Aborto 0
7 Contra el medio ambiente 0
8 Corrupción de menores 0
10 Delitos cometidos por servidores públicos 0
12 Electorales 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
50 Tráfico de menores 0
51 Trata de personas 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 0 0 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 54 48 55 38 26 33 54 48 65 0 0 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 34 39 69 22 47 45 56 41 52 0 0 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 54 52 54 43 50 48 57 57 0 0 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 26 21 30 29 21 0 0 0
Amenazas 78 81 95 94 88 85 103 98 95 102 103 86 71 67 89 106 113 189 187 223 159 184 148 174 169 186 176 189 294 231 208 281 241 245 230 215 233 210 287 263 315 276 315 297 273 341 278 273 319 307 333 376 417 344 399 391 308 367 353 328 342 390 379 251 201 279 323 350 331 0 0 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 167 153 186 178 172 168 158 132 165 143 186 174 155 183 159 185 213 391 430 461 477 402 394 412 407 387 432 395 477 447 385 455 412 522 437 444 478 395 433 426 436 510 487 462 473 465 430 426 451 436 484 481 506 452 272 116 120 112 102 128 113 128 105 115 97 108 104 131 131 0 0 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 66 77 58 45 53 71 104 86 70 0 0 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 0 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 0 0 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 5 5 0 0 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 0 0 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 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0
Fraude 115 113 138 114 134 138 134 106 110 124 130 130 104 106 117 141 172 153 153 167 167 132 161 119 157 171 181 159 192 186 152 188 143 195 184 126 143 157 211 156 189 172 189 209 185 182 174 152 189 164 221 207 222 180 257 224 206 210 192 208 242 192 170 123 154 201 242 279 292 0 0 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 22 24 26 24 25 18 21 0 0 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 21 9 12 15 12 11 26 11 18 8 15 23 12 0 0 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 0 0 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 0 0 0
Lesiones dolosas 176 194 205 244 236 240 235 246 227 245 290 266 172 173 219 239 286 322 320 405 357 366 304 409 367 315 366 356 561 458 389 422 375 399 355 371 325 335 448 459 504 432 519 419 421 509 400 423 402 413 503 483 614 522 499 448 498 461 380 467 352 417 488 433 327 398 478 394 416 0 0 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 76 78 72 79 89 111 0 0 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 0 0 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 0 0 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 29 54 0 0 0
Otros delitos del Fuero Común 106 112 121 96 107 142 130 120 114 136 166 163 122 133 163 148 202 233 268 245 267 269 236 275 252 259 317 252 304 350 300 323 287 321 262 305 302 348 388 382 366 355 349 339 373 428 318 346 376 364 359 397 469 424 465 461 414 453 401 339 402 405 399 295 327 329 301 292 311 0 0 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 6 12 0 0 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 0 0 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 0 0 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 937 908 934 736 727 680 796 886 924 0 0 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 165 161 215 220 236 202 184 212 223 192 201 206 194 204 213 218 213 285 292 317 289 383 309 365 308 291 351 282 304 331 327 327 327 345 356 303 369 271 344 331 312 270 352 361 357 320 282 360 340 260 278 303 320 265 303 290 266 267 264 253 317 261 217 188 180 190 227 227 226 0 0 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 177 129 192 191 140 152 153 157 136 151 140 132 154 132 154 152 185 220 294 244 249 296 264 269 257 256 314 252 261 229 271 295 294 294 292 348 296 267 262 249 262 215 224 237 223 292 299 226 257 248 268 281 312 272 312 319 252 297 299 262 286 238 270 214 219 232 259 293 292 0 0 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 0 0 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 0 0 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 0 0 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 0 0 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 313 275 274 273 326 340 320 364 389 350 311 337 326 305 378 347 372 415 408 504 458 478 440 449 423 412 457 411 500 516 513 516 496 510 494 490 508 398 468 474 535 525 556 632 480 527 468 594 472 442 441 473 426 399 402 372 355 357 376 407 347 338 329 272 224 236 339 300 281 0 0 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 0 0 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 0 0 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 11 9 7 10 3 0 0 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 0 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 0 0 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 14 0 0 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 46 39 48 30 25 26 35 30 31 0 0 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 1 0 0 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 97 136 178 179 154 177 175 182 188 142 144 150 159 221 236 245 216 385 354 286 338 283 262 260 297 375 298 307 261 341 294 274 0 0 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
Acoso sexual
Allanamiento de morada
Amenazas
Daño a la propiedad
Despojo
Extorsión
Fraude
Otros delitos contra la familia
Otros delitos contra la sociedad
Otros delitos que atentan contra la libertad personal
Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal
Otros robos
Robo a negocio
Robo en transporte individual
Robo en transporte público colectivo
Violación equiparada
Violación simple

Delitos en su máximo del año en Querétaro

#MAximo en el año
stop3<-stop1-(stop1 %% 12)+2
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
Abuso de confianza
Acoso sexual
Daño a la propiedad
Fraude
Otros delitos contra el patrimonio
Otros delitos contra la sociedad

Municipal

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

#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
Amealco de Bonfil
Pinal de Amoles
Arroyo Seco
Colón
Jalpan de Serra
Landa de Matamoros
Peñamiller
San Joaquín
Tequisquiapan

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 Agosto Septiembre Tasa de cambio respecto del mes anterior (%)
Amealco de Bonfil 76 76 0.00
Pinal de Amoles 20 16 -20.00
Arroyo Seco 10 7 -30.00
Cadereyta de Montes 55 64 16.36
Colón 66 92 39.39
Corregidora 305 319 4.59
Ezequiel Montes 44 38 -13.64
Huimilpan 61 36 -40.98
Jalpan de Serra 40 49 22.50
Landa de Matamoros 13 13 0.00
El Marqués 358 369 3.07
Pedro Escobedo 107 74 -30.84
Peñamiller 21 16 -23.81
Querétaro 2575 2691 4.50
San Joaquín 6 11 83.33
San Juan del Río 633 601 -5.06
Tequisquiapan 106 90 -15.09
Tolimán 22 12 -45.45

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
Colón
Jalpan de Serra
San Joaquín

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
Colón

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
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 75 84 93 75 53 74 67 76 76
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 16
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
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 64
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 92
22006 Corregidora 176 166 186 179 200 218 189 183 189 210 211 182 185 192 183 213 226 297 338 359 302 304 308 306 321 311 368 283 361 304 343 306 342 352 298 330 345 329 397 362 379 387 390 373 349 365 329 373 353 333 396 374 399 379 382 364 346 394 377 333 397 358 347 260 252 253 314 305 319
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 44 44 38
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
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 33 37 28 36 36 40 49
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
22011 El Marqués 133 161 158 184 158 171 166 168 197 169 158 173 152 151 148 170 189 222 279 322 287 289 276 266 262 279 294 313 338 325 328 325 285 291 268 307 365 308 334 352 390 376 378 381 337 393 347 372 441 457 437 474 488 392 473 387 380 417 379 408 377 395 403 319 291 347 402 358 369
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 77 115 66 90 84 102 107 74
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
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 2622 2676 2741 2064 2013 2062 2482 2575 2691
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
22016 San Juan del Río 371 314 404 425 440 410 366 312 354 400 406 364 339 380 400 437 430 392 398 356 392 371 403 479 518 478 569 457 543 558 514 560 537 617 574 535 594 604 695 677 714 650 631 605 594 664 589 611 624 561 684 702 788 664 736 687 631 660 579 579 616 612 624 491 443 478 645 633 601
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 87 101 110 117 111 100 79 103 99 106 90
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 12

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 91 Lesiones dolosas 43 Amenazas 17 Lesiones dolosas 95 Otros robos 123 Otros robos 504 Otros robos 75 Otros robos 68 Violencia familiar 68 Violencia familiar 24 Otros robos 660 Otros robos 129 Lesiones dolosas 28 Otros robos 4593 Amenazas 11 Otros robos 939 Otros robos 161 Violencia familiar 55
25 Segundo Lesiones dolosas 90 Violencia familiar 31 Violencia familiar 15 Violencia familiar 75 Violencia familiar 106 Lesiones dolosas 262 Violencia familiar 48 Amenazas 67 Otros robos 50 Lesiones dolosas 16 Lesiones dolosas 367 Lesiones dolosas 114 Violencia familiar 26 Lesiones dolosas 1862 Otros robos 11 Amenazas 523 Robo a casa habitación 103 Lesiones dolosas 32
55 Tercero Violencia familiar 79 Amenazas 18 Otros robos 11 Otros robos 53 Lesiones dolosas 82 Amenazas 242 Otros delitos del Fuero Común 42 Lesiones dolosas 60 Lesiones dolosas 37 Otros robos 14 Amenazas 267 Violencia familiar 68 Amenazas 15 Robo a negocio 1792 Robo a casa habitación 8 Lesiones dolosas 468 Lesiones dolosas 92 Amenazas 13
6 Cuarto Amenazas 67 Otros robos 17 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 7 Amenazas 51 Otros delitos del Fuero Común 47 Otros delitos del Fuero Común 239 Lesiones dolosas 40 Violencia familiar 43 Amenazas 34 Amenazas 13 Violencia familiar 267 Otros delitos del Fuero Común 66 Otros robos 14 Robo de vehículo automotor 1745 Violencia familiar 6 Otros delitos del Fuero Común 457 Amenazas 82 Otros robos 12
30 Quinto Otros delitos del Fuero Común 66 Daño a la propiedad 10 Lesiones dolosas 6 Otros delitos del Fuero Común 38 Amenazas 45 Fraude 204 Robo de vehículo automotor 31 Daño a la propiedad 41 Otros delitos del Fuero Común 25 Despojo 7 Otros delitos del Fuero Común 210 Amenazas 59 Otros delitos del Fuero Común 10 Otros delitos del Fuero Común 1708 Lesiones dolosas 5 Violencia familiar 452 Otros delitos del Fuero Común 62 Otros delitos del Fuero Común 11

Top 5 municipal durante Septiembre

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 Septiembre
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
55 Primero Violencia familiar 14 Lesiones dolosas 5 Amenazas 2 Lesiones dolosas 11 Otros robos 21 Otros robos 62 Otros robos 7 Otros delitos del Fuero Común 5 Lesiones dolosas 7 Otros robos 4 Otros robos 79 Lesiones dolosas 11 Lesiones dolosas 5 Otros robos 568 Amenazas 3 Otros robos 117 Otros robos 22 Violencia familiar 6
25 Segundo Lesiones dolosas 11 Violencia familiar 4 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 2 Violencia familiar 10 Lesiones dolosas 14 Lesiones dolosas 35 Fraude 4 Robo a casa habitación 5 Otros robos 7 Otros delitos que atentan contra la vida y la integridad corporal 2 Lesiones dolosas 39 Otros robos 10 Violencia familiar 3 Robo a negocio 230 Lesiones dolosas 3 Amenazas 61 Amenazas 11 Amenazas 1
34 Tercero Otros robos 9 Daño a la propiedad 2 Otros delitos contra la sociedad 1 Otros robos 9 Violencia familiar 12 Amenazas 28 Violencia familiar 4 Amenazas 4 Otros delitos contra la sociedad 6 Robo a casa habitación 2 Amenazas 32 Amenazas 6 Allanamiento de morada 2 Lesiones dolosas 208 Robo a casa habitación 2 Lesiones dolosas 50 Lesiones dolosas 7 Fraude 1
6 Cuarto Amenazas 6 Amenazas 1 Otros delitos del Fuero Común 1 Amenazas 5 Amenazas 7 Robo de vehículo automotor 24 Daño a la propiedad 3 Lesiones dolosas 4 Violencia familiar 6 Amenazas 1 Otros delitos del Fuero Común 25 Violencia familiar 6 Amenazas 1 Robo de vehículo automotor 203 Extorsión 1 Otros delitos del Fuero Común 49 Robo a casa habitación 7 Lesiones dolosas 1
9 Quinto Daño a la propiedad 6 Otros delitos del Fuero Común 1 Violencia familiar 1 Fraude 4 Otros delitos del Fuero Común 6 Robo a casa habitación 23 Otros delitos del Fuero Común 3 Otros robos 4 Otros delitos del Fuero Común 5 Fraude 1 Violencia familiar 24 Daño a la propiedad 5 Lesiones culposas 1 Fraude 199 Otros robos 1 Violencia familiar 48 Daño a la propiedad 6 Otros delitos del Fuero Común 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 7798
2 48838 48708 51385 40705 37180 21089
3 9113 11365 10797 10350 8625 4316
4 858 1091 883 981 1063 671
5 13140 10628 10438 8866 6653 5009
6 2986 7086 8336 8163 7547 4584
7 7930 8996 9160 9336 6410 2672
8 16139 13475 17366 16509 16186 10004
9 77435 81555 102714 123514 109429 57917
10 10363 9835 11158 10629 10060 6850
11 31655 35063 39809 42982 42732 26101
12 12600 11613 10286 8383 7564 4288
13 9866 11403 14400 14641 14873 8722
14 27501 58804 88606 85035 76243 40217
15 168652 149203 161155 167529 157281 102360
16 16001 16313 18262 18611 17106 10491
17 20564 19641 17686 17313 16301 11265
18 1468 795 584 1172 735 586
19 14534 19000 16877 15793 14235 11910
20 1737 9919 10887 12541 13153 7814
21 23166 21691 29621 32477 35887 18822
22 17633 22119 27020 27836 26816 17044
23 12652 7102 11441 14318 20050 11706
24 6033 7854 11850 13991 16495 9529
25 10115 8628 9885 8608 7155 4804
26 9997 16021 10456 7470 7291 7255
27 18091 23178 25469 25059 20167 9584
28 19273 15541 16175 14098 13019 6513
29 4736 4703 5360 4296 2822 1886
30 17841 16902 28262 23595 29887 16667
31 3625 2664 2218 2371 2625 465
32 7386 7047 7348 7733 7378 4567

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 746
2 9250 10360 12544 9908 10497 6242
3 698 827 1037 924 889 476
4 185 137 150 226 210 192
5 2221 1466 1471 1124 511 475
6 418 1123 1136 1015 447 90
7 5767 5701 5268 5528 3883 1270
8 2241 1592 1949 1562 1626 1153
9 23710 21483 28456 42686 37558 18661
10 1890 1180 1001 1016 694 520
11 6549 8497 10257 12737 14903 10127
12 3383 4089 5530 4733 3655 1984
13 1390 2126 3634 4609 4830 2661
14 6376 7494 30525 28849 27471 16307
15 88064 58336 93723 97255 86549 56523
16 4207 5367 6884 7379 6950 4480
17 6736 5769 4967 4083 3510 3146
18 369 167 121 191 163 115
19 4148 5935 4398 3752 3072 2061
20 814 2758 3782 4683 4170 2644
21 9133 9249 14862 18552 19754 9428
22 3455 2927 2682 2718 2953 2331
23 1721 1419 2614 4297 5910 3510
24 1288 1590 2777 3396 3562 2329
25 3506 3454 4622 4669 3827 2355
26 2569 7642 4675 3213 3552 4183
27 9278 10331 10586 14303 11973 5619
28 5716 4894 5953 5173 4908 2637
29 1331 1590 2066 2101 1120 642
30 5171 5402 12911 11496 15880 7368
31 230 114 66 59 95 18
32 1871 1599 1775 1796 1710 1119

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 0 0 0
2 3080 2690 2966 1856 1907 1982 2242 2171 2195 0 0 0
3 670 565 574 358 337 459 495 383 475 0 0 0
4 99 80 74 72 76 69 67 69 65 0 0 0
5 502 507 526 382 506 620 705 622 639 0 0 0
6 584 561 500 427 397 458 518 500 639 0 0 0
7 412 346 344 247 239 239 286 270 289 0 0 0
8 1342 1275 1238 961 943 1019 1074 1077 1075 0 0 0
9 8048 8107 8182 4710 4550 5297 6234 6426 6363 0 0 0
10 952 885 782 588 660 654 775 747 807 0 0 0
11 3761 3263 3170 2387 2623 2669 2724 2722 2782 0 0 0
12 673 622 524 376 348 374 450 478 443 0 0 0
13 1354 1246 1225 823 725 693 803 896 957 0 0 0
14 5673 4857 4659 3628 3820 4215 4620 4448 4297 0 0 0
15 12833 12050 11787 10474 10134 10693 11410 11503 11476 0 0 0
16 1465 1273 1361 886 1050 1060 1181 1139 1076 0 0 0
17 1410 1349 1477 1010 1059 1176 1286 1290 1208 0 0 0
18 76 73 92 45 65 49 71 60 55 0 0 0
19 1493 1582 1488 1202 1194 1236 1153 1236 1326 0 0 0
20 1037 1110 1015 728 730 730 844 797 823 0 0 0
21 2384 2206 2326 1901 1883 1892 2099 2007 2124 0 0 0
22 2171 2045 2074 1640 1592 1605 1918 2000 1999 0 0 0
23 1894 1555 1602 852 839 1203 1301 1210 1250 0 0 0
24 1458 1303 1125 773 821 948 1090 949 1062 0 0 0
25 569 536 535 365 479 525 496 644 655 0 0 0
26 967 797 754 704 822 751 961 697 802 0 0 0
27 1585 1355 1259 648 592 892 1040 1133 1080 0 0 0
28 983 900 831 519 575 741 607 669 688 0 0 0
29 188 192 186 176 193 208 244 265 234 0 0 0
30 2205 2185 2147 1469 1376 1828 1772 1750 1935 0 0 0
31 133 71 55 36 30 55 22 32 31 0 0 0
32 712 591 575 366 402 472 495 472 482 0 0 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 0 0 0
2 904 845 955 580 588 545 566 620 639 0 0 0
3 56 74 87 63 33 43 49 32 39 0 0 0
4 26 24 22 22 22 18 14 23 21 0 0 0
5 24 41 47 26 55 81 68 74 59 0 0 0
6 11 10 7 10 5 11 13 9 14 0 0 0
7 207 178 177 117 103 134 137 131 86 0 0 0
8 138 142 148 116 101 123 115 134 136 0 0 0
9 2526 2531 2690 1670 1614 1668 2027 2005 1930 0 0 0
10 73 66 80 34 34 32 69 67 65 0 0 0
11 1400 1126 1185 963 1128 1085 1150 1031 1059 0 0 0
12 296 266 227 174 180 182 242 221 196 0 0 0
13 378 347 310 224 224 209 279 340 350 0 0 0
14 2032 1795 1857 1735 1793 1721 1828 1824 1722 0 0 0
15 6777 6395 6372 6064 5751 6169 6514 6272 6209 0 0 0
16 582 473 620 462 489 466 495 460 433 0 0 0
17 324 310 345 328 373 401 387 381 297 0 0 0
18 16 12 14 13 7 7 15 17 14 0 0 0
19 263 274 236 204 204 215 206 211 248 0 0 0
20 310 358 270 274 269 280 344 252 287 0 0 0
21 1153 1083 1158 985 996 979 1096 976 1002 0 0 0
22 262 251 285 235 237 265 298 254 244 0 0 0
23 585 397 493 403 362 416 325 250 279 0 0 0
24 334 281 247 200 174 265 281 258 289 0 0 0
25 252 240 295 188 236 280 225 318 321 0 0 0
26 570 479 445 392 474 437 512 423 451 0 0 0
27 914 833 752 361 319 492 615 662 671 0 0 0
28 386 339 338 218 242 309 252 291 262 0 0 0
29 53 63 70 65 59 70 98 97 67 0 0 0
30 887 904 878 677 701 875 839 796 811 0 0 0
31 3 0 3 3 2 1 1 3 2 0 0 0
32 167 148 115 108 95 126 136 99 125 0 0 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 NaN NaN NaN
2 29.35 31.41 32.20 31.25 30.83 27.50 25.25 28.56 29.11 NaN NaN NaN
3 8.36 13.10 15.16 17.60 9.79 9.37 9.90 8.36 8.21 NaN NaN NaN
4 26.26 30.00 29.73 30.56 28.95 26.09 20.90 33.33 32.31 NaN NaN NaN
5 4.78 8.09 8.94 6.81 10.87 13.06 9.65 11.90 9.23 NaN NaN NaN
6 1.88 1.78 1.40 2.34 1.26 2.40 2.51 1.80 2.19 NaN NaN NaN
7 50.24 51.45 51.45 47.37 43.10 56.07 47.90 48.52 29.76 NaN NaN NaN
8 10.28 11.14 11.95 12.07 10.71 12.07 10.71 12.44 12.65 NaN NaN NaN
9 31.39 31.22 32.88 35.46 35.47 31.49 32.52 31.20 30.33 NaN NaN NaN
10 7.67 7.46 10.23 5.78 5.15 4.89 8.90 8.97 8.05 NaN NaN NaN
11 37.22 34.51 37.38 40.34 43.00 40.65 42.22 37.88 38.07 NaN NaN NaN
12 43.98 42.77 43.32 46.28 51.72 48.66 53.78 46.23 44.24 NaN NaN NaN
13 27.92 27.85 25.31 27.22 30.90 30.16 34.74 37.95 36.57 NaN NaN NaN
14 35.82 36.96 39.86 47.82 46.94 40.83 39.57 41.01 40.07 NaN NaN NaN
15 52.81 53.07 54.06 57.90 56.75 57.69 57.09 54.52 54.10 NaN NaN NaN
16 39.73 37.16 45.55 52.14 46.57 43.96 41.91 40.39 40.24 NaN NaN NaN
17 22.98 22.98 23.36 32.48 35.22 34.10 30.09 29.53 24.59 NaN NaN NaN
18 21.05 16.44 15.22 28.89 10.77 14.29 21.13 28.33 25.45 NaN NaN NaN
19 17.62 17.32 15.86 16.97 17.09 17.39 17.87 17.07 18.70 NaN NaN NaN
20 29.89 32.25 26.60 37.64 36.85 38.36 40.76 31.62 34.87 NaN NaN NaN
21 48.36 49.09 49.79 51.81 52.89 51.74 52.22 48.63 47.18 NaN NaN NaN
22 12.07 12.27 13.74 14.33 14.89 16.51 15.54 12.70 12.21 NaN NaN NaN
23 30.89 25.53 30.77 47.30 43.15 34.58 24.98 20.66 22.32 NaN NaN NaN
24 22.91 21.57 21.96 25.87 21.19 27.95 25.78 27.19 27.21 NaN NaN NaN
25 44.29 44.78 55.14 51.51 49.27 53.33 45.36 49.38 49.01 NaN NaN NaN
26 58.95 60.10 59.02 55.68 57.66 58.19 53.28 60.69 56.23 NaN NaN NaN
27 57.67 61.48 59.73 55.71 53.89 55.16 59.13 58.43 62.13 NaN NaN NaN
28 39.27 37.67 40.67 42.00 42.09 41.70 41.52 43.50 38.08 NaN NaN NaN
29 28.19 32.81 37.63 36.93 30.57 33.65 40.16 36.60 28.63 NaN NaN NaN
30 40.23 41.37 40.89 46.09 50.94 47.87 47.35 45.49 41.91 NaN NaN NaN
31 2.26 0.00 5.45 8.33 6.67 1.82 4.55 9.38 6.45 NaN NaN NaN
32 23.46 25.04 20.00 29.51 23.63 26.69 27.47 20.97 25.93 NaN NaN 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 38.67
Agosto 37.58
Septiembre 36.71
Octubre NaN
Noviembre NaN
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 9.57
2 18.94 21.27 24.41 24.34 28.23 29.60
3 7.66 7.28 9.60 8.93 10.31 11.03
4 21.56 12.56 16.99 23.04 19.76 28.61
5 16.90 13.79 14.09 12.68 7.68 9.48
6 14.00 15.85 13.63 12.43 5.92 1.96
7 72.72 63.37 57.51 59.21 60.58 47.53
8 13.89 11.81 11.22 9.46 10.05 11.53
9 30.62 26.34 27.70 34.56 34.32 32.22
10 18.24 12.00 8.97 9.56 6.90 7.59
11 20.69 24.23 25.77 29.63 34.88 38.80
12 26.85 35.21 53.76 56.46 48.32 46.27
13 14.09 18.64 25.24 31.48 32.47 30.51
14 23.18 12.74 34.45 33.93 36.03 40.55
15 52.22 39.10 58.16 58.05 55.03 55.22
16 26.29 32.90 37.70 39.65 40.63 42.70
17 32.76 29.37 28.08 23.58 21.53 27.93
18 25.14 21.01 20.72 16.30 22.18 19.62
19 28.54 31.24 26.06 23.76 21.58 17.30
20 46.86 27.81 34.74 37.34 31.70 33.84
21 39.42 42.64 50.17 57.12 55.05 50.09
22 19.59 13.23 9.93 9.76 11.01 13.68
23 13.60 19.98 22.85 30.01 29.48 29.98
24 21.35 20.24 23.43 24.27 21.59 24.44
25 34.66 40.03 46.76 54.24 53.49 49.02
26 25.70 47.70 44.71 43.01 48.72 57.66
27 51.29 44.57 41.56 57.08 59.37 58.63
28 29.66 31.49 36.80 36.69 37.70 40.49
29 28.10 33.81 38.54 48.91 39.69 34.04
30 28.98 31.96 45.68 48.72 53.13 44.21
31 6.34 4.28 2.98 2.49 3.62 3.87
32 25.33 22.69 24.16 23.23 23.18 24.50 
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 6025 1105 7130 84.50 15.50
17 Robo en transporte público colectivo 6873 1756 8629 79.65 20.35
6 Robo a transeúnte en vía pública 36340 9859 46199 78.66 21.34
18 Robo en transporte público individual 1226 391 1617 75.82 24.18
5 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 2471 967 3438 71.87 28.13
3 Robo a institución bancaria 148 81 229 64.63 35.37
4 Robo a negocio 37670 34444 72114 52.24 47.76
16 Robo en transporte individual 4979 5365 10344 48.13 51.87
15 Robo de tractores 64 73 137 46.72 53.28
10 Robo de coche de 4 ruedas 36159 51070 87229 41.45 58.55
14 Robo de motocicleta 7126 15924 23050 30.92 69.08
1 Otros robos 26464 101860 128324 20.62 79.38
13 Robo de herramienta industrial o agrícola 87 343 430 20.23 79.77
11 Robo de embarcaciones pequeñas y grandes 4 22 26 15.38 84.62
2 Robo a casa habitación 5247 42494 47741 10.99 89.01
12 Robo de ganado 145 2914 3059 4.74 95.26
9 Robo de cables, tubos y otros objetos destinados a servicios públicos 22 550 572 3.85 96.15
8 Robo de autopartes 362 12876 13238 2.73 97.27

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
5 Robo a transeúnte en espacio abierto al público 44 36 80 55.00 45.00
16 Robo en transporte individual 160 132 292 54.79 45.21
6 Robo a transeúnte en vía pública 566 514 1080 52.41 47.59
18 Robo en transporte público individual 50 46 96 52.08 47.92
17 Robo en transporte público colectivo 142 140 282 50.35 49.65
15 Robo de tractores 3 5 8 37.50 62.50
4 Robo a negocio 665 1638 2303 28.88 71.12
13 Robo de herramienta industrial o agrícola 2 5 7 28.57 71.43
10 Robo de coche de 4 ruedas 463 1698 2161 21.43 78.57
14 Robo de motocicleta 33 472 505 6.53 93.47
2 Robo a casa habitación 100 1933 2033 4.92 95.08
1 Otros robos 103 7425 7528 1.37 98.63
8 Robo de autopartes 0 539 539 0.00 100.00
12 Robo de ganado 0 130 130 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 Noviembre

Aquí se presentan los delitos que en promedio aumentan durante Noviembre; 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 Noviembre.

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 Noviembre
x
Corrupción de menores
Robo en transporte individual
Violación equiparada 
cual<-miAlerta$Delito[miAlerta$logTasaPromedio==max(miAlerta$logTasaPromedio)]

Comportamiento mensual del delito de mayor riesgo (Robo en transporte individual)

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 en transporte individual
Mes año 2015 año 2016 año 2017 año 2018 año 2019 año 2020
Enero 22 26 17 33 22 27
Febrero 12 24 25 33 20 27
Marzo 16 25 41 28 19 28
Abril 12 15 25 21 36 17
Mayo 16 35 27 34 35 32
Junio 22 19 22 38 42 42
Julio 11 22 27 24 27 49
Agosto 23 32 29 30 28 31
Septiembre 26 19 37 37 35 39
Octubre 19 25 31 31 43 0
Noviembre 29 36 33 37 23 0
Diciembre 28 28 41 29 27 0