Primer Gráfico

#Lectura de la base
url= "https://raw.githubusercontent.com/bocchienjoyer/MaGODllanes/main/ProyectoMagaDeidad/ano_riesgo.xls"

obras_riesgo= read.csv(url)

summary(obras_riesgo)
##       ano       modalidad_ejecucion    puntaje     
##  Min.   :2005   Length:16297        Min.   : 0.00  
##  1st Qu.:2014   Class :character    1st Qu.:25.90  
##  Median :2017   Mode  :character    Median :32.40  
##  Mean   :2017                       Mean   :33.01  
##  3rd Qu.:2020                       3rd Qu.:39.40  
##  Max.   :2024                       Max.   :71.30
library(ggplot2)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
# Calcular el puntaje promedio por año y modalidad
obras_riesgo_promedio <- obras_riesgo %>%
  group_by(ano, modalidad_ejecucion) %>%
  summarise(puntaje_promedio = mean(puntaje, na.rm = TRUE))
## `summarise()` has grouped output by 'ano'. You can override using the `.groups`
## argument.
# Crear el gráfico
ggplot(data=obras_riesgo_promedio, aes(x=ano, y=puntaje_promedio, color=modalidad_ejecucion)) +
  geom_smooth(se=TRUE, method="loess") +
  scale_color_manual(values=c("Administracion directa" = "red", "Contrata" = "yellow")) +
  theme_light() +
  labs(title="Evolución del puntaje promedio \nde las obras a través de los años",
       x="Año",
       y="Puntaje promedio",
       color="Modalidad de ejecución") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.4, face="bold", size=18))
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'