Mi primer Quatro

Quarto

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Running Code

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library(dplyr)
View(unir_datos)
library(readxl)
View(Datos_Covid_1)
View(Datos_Covid_2)
'''

---

A. Del marco de datos escoge dos variables y elabora una tabla resumen con las medidas descriptivas que consideres pertinentes

 summarise( unir_datos,
          First_qu= quantile(x= unir_datos$`Código DIVIPOLA municipio`, probs = 0.75))
'''

————————————————

B. Elabora una tabla resumen de la variable Edad con las medidas descriptivas que consideres necesarias

summary(as.factor(unir_datos$Edad)) 

summarise(unir_datos,
          Cantidad_pacientes = n(),
          mode(unir_datos$Edad),
          first_qu= quantile(x= unir_datos$Edad, probs = 0,25),
          Mean = mean(x = Edad),
          Max= max(x= unir_datos$Edad),
          median(x=unir_datos$Edad),
          Third_qu= quantile(unir_datos$Edad, probs = 0,75))
          '''

---

Agrupa los registros por departamento y calcula el total de casos para cada uno.

casos_por_departamento <- unir_datos %>% 
   group_by(`Nombre departamento`) %>% 
   summarise('numero_de_casos'=n ())'''

---

D. Con el resultado anterior filtra los departamentos con menor y mayor numero de casos: Departamentos con menos casos

#menor númeno de casos <-
 casos_por_departamento %>% 
   filter(numero_de_casos== min(numero_de_casos))''

##Departamento con Mayor numero de casos
 
 casos_por_departamento %>% 
   filter(numero_de_casos ==max(numero_de_casos))
''