Scrapeo de wikipedia

library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.0     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(zoo)
## 
## Attaching package: 'zoo'
## 
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
library(ggrepel)
library(rvest)
## 
## Attaching package: 'rvest'
## 
## The following object is masked from 'package:readr':
## 
##     guess_encoding
library(rio)
link="https://es.wikipedia.org/wiki/Elecciones_municipales_de_Lima_de_2022"

wiki=read_html(link)
wiki %>%
  html_nodes("table") %>% 
  html_table(fill = TRUE)
## [[1]]
## # A tibble: 58 × 12
##    X1          X2    X3    X4    X5    X6    X7    X8    X9    X10   X11   X12  
##    <chr>       <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
##  1 "← 2018 • … "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2… "← 2…
##  2 "Eleccione… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele… "Ele…
##  3 ""          ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""   
##  4 "Fecha"     "Fec… "Fec… "Fec… "Fec… "Fec… "2 d… "2 d… "2 d… "2 d… "2 d… "2 d…
##  5 "Tipo"      "Tip… "Tip… "Tip… "Tip… "Tip… "Mun… "Mun… "Mun… "Mun… "Mun… "Mun…
##  6 "Lugar"     "Lug… "Lug… "Lug… "Lug… "Lug… "Lim… "Lim… "Lim… "Lim… "Lim… "Lim…
##  7 "Cargos a … "Car… "Car… "Car… "Car… "Car… "Alc… "Alc… "Alc… "Alc… "Alc… "Alc…
##  8 "Período"   "Per… "Per… "Per… "Per… "Per… "202… "202… "202… "202… "202… "202…
##  9 ""          ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""   
## 10 "Demografí… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem… "Dem…
## # ℹ 48 more rows
## 
## [[2]]
## # A tibble: 9 × 3
##   Partidos Partidos                  Regidores
##   <lgl>    <chr>                         <int>
## 1 NA       Acción Popular                   21
## 2 NA       Podemos Perú                      8
## 3 NA       Perú Patria Segura                4
## 4 NA       Partido Popular Cristiano         1
## 5 NA       Perú Libertario[a]​                1
## 6 NA       Somos Perú                        1
## 7 NA       Alianza para el Progreso          1
## 8 NA       Fuerza Popular                    1
## 9 NA       Solidaridad Nacional[b]​           1
## 
## [[3]]
## # A tibble: 9 × 9
##   Candidatura   Candidatura `Partidos yalianzas` Candidatos Candidatos Ideología
##   <chr>         <chr>       <chr>                <chr>      <chr>      <chr>    
## 1 "Candidatura" "Candidatu… "Partidos yalianzas" "Candidat… Candidatos Ideología
## 2 ""            ""          "Lista\nPodemos Per… ""         Daniel Ur… Conserva…
## 3 ""            ""          "Lista\nPerú Libre … ""         Yuri Cast… Socialis…
## 4 ""            ""          "Lista\nSomos Perú … ""         George Fo… Democrac…
## 5 ""            ""          "Lista\nAlianza par… ""         Omar Cheh… Liberali…
## 6 ""            ""          "Lista\nRenovación … ""         Rafael Ló… Ultracon…
## 7 ""            ""          "Lista\nJuntos por … ""         Gonzalo A… Socialis…
## 8 ""            ""          "Lista\nAvanza País… ""         María Sot… Conserva…
## 9 ""            ""          "Lista\nFrente de l… ""         Elizabeth… Reformis…
## # ℹ 3 more variables: `Resultado previo` <chr>, `Resultado previo` <chr>,
## #   Ref. <chr>
## 
## [[4]]
## # A tibble: 8 × 5
##   Candidatos Candidatos               `Partido político` `Lema de campaña` Ref. 
##   <lgl>      <chr>                    <chr>              <chr>             <chr>
## 1 NA         Daniel Urresti Elera     Podemos Perú       "Lima Merece Seg… "[29…
## 2 NA         Yuri Castro Romero       Perú Libre         "Una Lima para t… "[30…
## 3 NA         George Forsyth Sommer    Somos Perú         "Lima Somos Todo… "[31…
## 4 NA         Omar Chehade Moya        Alianza para el P… "Lima En Buenas … "[32…
## 5 NA         Rafael López-Aliaga Caz… Renovación Popular "Lima Potencia M… "[33…
## 6 NA         Gonzalo Alegría Varona   Juntos por el Perú "#YoVotoConAlegr… "[34…
## 7 NA         María Soto Velásquez[e]​  Avanza País        "Por una Lima Se… ""   
## 8 NA         Elizabeth León Chinchay  Frente de la Espe… ""                ""   
## 
## [[5]]
## # A tibble: 6 × 12
##   Fecha            Organizador           `Moderador/a/es` P  Presente[f]​    S …¹
##   <chr>            <chr>                 <chr>            <chr>                 
## 1 Fecha            Organizador           Moderador/a/es   "Urresti"             
## 2 Fecha            Organizador           Moderador/a/es   ""                    
## 3 28 de agosto     América TelevisiónCa… Sol CarreñoMari… "A"                   
## 4 8 de septiembre  Cámara de Comercio d… Fernando Chevar… "A"                   
## 5 11 de septiembre Latina Televisión     Mónica DeltaPed… "P"                   
## 6 25 de septiembre Jurado Nacional de E… Carlos CornejoJ… "P"                   
## # ℹ abbreviated name:
## #   ¹​`P  Presente[f]​    S  Sustituto[g]​     A  Ausente   NI  No invitado`
## # ℹ 8 more variables:
## #   `P  Presente[f]​    S  Sustituto[g]​     A  Ausente   NI  No invitado` <chr>,
## #   `P  Presente[f]​    S  Sustituto[g]​     A  Ausente   NI  No invitado` <chr>,
## #   `P  Presente[f]​    S  Sustituto[g]​     A  Ausente   NI  No invitado` <chr>,
## #   `P  Presente[f]​    S  Sustituto[g]​     A  Ausente   NI  No invitado` <chr>, …
## 
## [[6]]
## # A tibble: 66 × 12
##    `Encuestadora/Medio`     Fecha Muestra `Rafael López Aliaga` `Daniel Urresti`
##    <chr>                    <chr> <chr>                   <dbl>            <dbl>
##  1 "Encuestadora/Medio"     "Fec… "Muest…                  NA               NA  
##  2 ""                       ""    ""                       NA               NA  
##  3 "Elecciones municipales… "2 o… "—"                      26.3             25.3
##  4 ""                       ""    ""                       NA               NA  
##  5 "Ipsos Perú/América[p 1… "2 o… "?"                      25.9             25.9
##  6 "Ipsos Perú/América[p 2… "2 o… "?"                      26.8             25.8
##  7 "Ipsos Perú[p 3]​"        "1 o… "3500"                   25.4             25.4
##  8 "Sensor[p 4]​"            "1 o… "1200"                   26.5             26.1
##  9 "CPI[p 5]​"               "30 … "1600"                   26.2             25.8
## 10 "CIT[p 6]​"               "30 … "1200"                   29.6             28.3
## # ℹ 56 more rows
## # ℹ 7 more variables: `George Forsyth` <dbl>, `Elizabeth León` <chr>,
## #   `Omar Chehade` <chr>, `Gonzalo Alegría` <chr>, `María Soto[e]​` <chr>,
## #   YuriCastro <chr>, Dif. <chr>
## 
## [[7]]
## # A tibble: 68 × 14
##    `Encuestadora/Medio`     Fecha Muestra `Rafael López Aliaga` `Daniel Urresti`
##    <chr>                    <chr> <chr>                   <dbl>            <dbl>
##  1 "Encuestadora/Medio"     "Fec… "Muest…                  NA               NA  
##  2 ""                       ""    ""                       NA               NA  
##  3 "Elecciones municipales… "2 o… "—"                      23.5             22.6
##  4 ""                       ""    ""                       NA               NA  
##  5 "Ipsos Perú[p 3]​[l]​"     "1 o… "3500"                   21.8             21.8
##  6 "Sensor[p 4]​[l]​"         "1 o… "1200"                   21.3             21  
##  7 "CPI[l]​"                 "30 … "1600"                   21.5             21.2
##  8 "CPI/Panamericana[p 7]​[… "24–… "4150"                   23.1             25  
##  9 "Ipsos Perú/América[p 8… "22–… "802"                    22.4             23.9
## 10 "Ipsos Perú/América[p 8… "22–… "782"                    23               25  
## # ℹ 58 more rows
## # ℹ 9 more variables: `George Forsyth` <dbl>, `Elizabeth León` <chr>,
## #   `Omar Chehade` <chr>, `Gonzalo Alegría` <chr>, `María Soto[e]​` <chr>,
## #   YuriCastro <chr>, `B/V` <chr>, `NS/NO` <chr>, Dif. <chr>
## 
## [[8]]
## # A tibble: 25 × 10
##    X1                      X2    X3    X4    X5    X6    X7    X8    X9    X10  
##    <chr>                   <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
##  1 ""                      ""    ""    ""    ""    ""    ""    <NA>  <NA>  <NA> 
##  2 "Partidos y coalicione… "Par… "Vot… "Vot… "Vot… "Reg… "Reg… <NA>  <NA>  <NA> 
##  3 "Partidos y coalicione… "Par… "Vot… "%"   "+/−" "Tot… "+/−" <NA>  <NA>  <NA> 
##  4 ""                      "Ren… "1,4… "26.… "+23… "21"  "+20" <NA>  <NA>  <NA> 
##  5 ""                      "Pod… "1,3… "25.… "+5.… "7"   "–1"  <NA>  <NA>  <NA> 
##  6 ""                      "Som… "1,0… "18.… "+15… "5"   "+4"  <NA>  <NA>  <NA> 
##  7 ""                      "Fre… "581… "10.… "Nue… "3"   "+3"  <NA>  <NA>  <NA> 
##  8 ""                      "Ali… "378… "7.1… "+3.… "2"   "+1"  <NA>  <NA>  <NA> 
##  9 ""                      "Jun… "339… "6.3… "+5.… "1"   "+1"  <NA>  <NA>  <NA> 
## 10 ""                      "Ava… "186… "3.5… "+2.… "0"   "±0"  <NA>  <NA>  <NA> 
## # ℹ 15 more rows
## 
## [[9]]
## # A tibble: 1 × 2
##   `Notas al pie:`                                                `Notas al pie:`
##   <chr>                                                          <lgl>          
## 1 1 Comparado con los resultados de Solidaridad Nacional (SN) e… NA             
## 
## [[10]]
## # A tibble: 46 × 17
##    Distrito    RP    RP    PP    PP    SP    SP    FE    FE    APP   APP   JP   
##    <chr>       <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
##  1 Distrito    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""   
##  2 Distrito    "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"  
##  3 Ancón       "3,7… "13.… "9,3… "33.… "5,9… "21.… "2,0… "7.2… "3,5… "12.… "1,6…
##  4 Ate         "57,… "17.… "98,… "29.… "52,… "15.… "27,… "8.5… "26,… "7.9… "25,…
##  5 Barranco    "11,… "36.… "5,7… "18.… "6,4… "20.… "2,7… "8.8… "2,1… "6.9… "1,6…
##  6 Breña       "22,… "31.… "18,… "25.… "14,… "19.… "8,2… "11.… "2,4… "3.3… "3,8…
##  7 Carabayllo  "30,… "19.… "43,… "27.… "33,… "21.… "15,… "9.9… "16,… "10.… "11,…
##  8 Chaclacayo  "8,1… "28.… "6,4… "22.… "5,3… "18.… "3,0… "10.… "1,3… "4.5… "1,7…
##  9 Chorrillos  "47,… "25.… "45,… "24.… "37,… "20.… "19,… "10.… "19,… "10.… "10,…
## 10 Cieneguilla "3,9… "20.… "6,7… "35.… "4,5… "23.… "1,1… "6.1… "821" "4.3… "1,2…
## # ℹ 36 more rows
## # ℹ 5 more variables: JP <chr>, AvP <chr>, AvP <chr>, PL <chr>, PL <chr>
## 
## [[11]]
## # A tibble: 40 × 4
##    Cargo                `Autoridad electa` `Partido político` `Partido político`
##    <chr>                <chr>              <lgl>              <chr>             
##  1 Alcalde Metropolita… Rafael López-Alia… NA                 Renovación Popular
##  2 Regidor Metropolita… Renzo Reggiardo B… NA                 Renovación Popular
##  3 Regidora Metropolit… Fabiola Morales C… NA                 Renovación Popular
##  4 Regidor Metropolita… Julio Gagó Pérez   NA                 Renovación Popular
##  5 Regidora Metropolit… Roxana Rocha Gall… NA                 Renovación Popular
##  6 Regidor Metropolita… José Tisoc Lindley NA                 Renovación Popular
##  7 Regidora Metropolit… Rosario Payet Bed… NA                 Renovación Popular
##  8 Regidor Metropolita… Guillermo Valdivi… NA                 Renovación Popular
##  9 Regidora Metropolit… María Marcet Yarr… NA                 Renovación Popular
## 10 Regidor Metropolita… Efraín Aguilar Pa… NA                 Renovación Popular
## # ℹ 30 more rows
## 
## [[12]]
## # A tibble: 27 × 10
##    `Partidos y coaliciones` Partidos y coalicion…¹ `Voto popular` `Voto popular`
##    <chr>                    <chr>                  <chr>          <chr>         
##  1 "Partidos y coaliciones" Partidos y coaliciones Votos          %             
##  2 ""                       Podemos Perú (PP)      952,288        18.75         
##  3 ""                       Renovación Popular (R… 881,817        17.37         
##  4 ""                       Alianza para el Progr… 844,884        16.64         
##  5 ""                       Somos Perú (SP)        797,434        15.70         
##  6 ""                       Avanza País (AvP)      457,824        9.02          
##  7 ""                       Frente de la Esperanz… 368,289        7.25          
##  8 ""                       Juntos por el Perú (J… 187,511        3.69          
##  9 ""                       Fuerza Popular (FP)    175,780        3.46          
## 10 ""                       Partido Morado (PM)    147,557        2.91          
## # ℹ 17 more rows
## # ℹ abbreviated name: ¹​`Partidos y coaliciones`
## # ℹ 6 more variables: `Voto popular` <chr>, Alcaldías <chr>, Alcaldías <chr>,
## #   `` <chr>, `` <chr>, `` <chr>
## 
## [[13]]
## # A tibble: 1 × 2
##   `Notas al pie:`                                                `Notas al pie:`
##   <chr>                                                          <lgl>          
## 1 1 Comparado con los resultados de Solidaridad Nacional (SN) e… NA             
## 
## [[14]]
## # A tibble: 42 × 7
##    Distrito    `Alcalde(sa) titular`      `Partido político` `Partido político` 
##    <chr>       <chr>                      <lgl>              <chr>              
##  1 Ancón       Pedro Barrera Bernui       NA                 Somos Perú         
##  2 Ate         Edde Cuéllar Alegría       NA                 Acción Popular     
##  3 Barranco    José Rodríguez Cárdenas    NA                 Siempre Unidos     
##  4 Breña       José Li Bravo              NA                 Acción Popular     
##  5 Carabayllo  Marcos Espinoza Ortiz      NA                 Alianza para el Pr…
##  6 Chaclacayo  Manuel Campos Sologuren    NA                 Alianza para el Pr…
##  7 Chorrillos  Augusto Miyashiro Ushikubo NA                 Solidaridad Nacion…
##  8 Cieneguilla Edwin Subileti Areche      NA                 Democracia Directa 
##  9 Comas       Raúl Díaz Pérez            NA                 Unión por el Perú  
## 10 El Agustino Víctor Salcedo Ríos        NA                 Alianza para el Pr…
## # ℹ 32 more rows
## # ℹ 3 more variables: `Alcalde(sa) electo(a)` <chr>, `Partido político` <lgl>,
## #   `Partido político` <lgl>
## 
## [[15]]
## # A tibble: 1 × 2
##   X1                     X2                                       
##   <chr>                  <chr>                                    
## 1 Control de autoridades "Proyectos Wikimedia\n Datos: Q109425206"
wiki %>%
  html_nodes("table") %>% 
  .[10] %>%
  html_table(fill = TRUE)
## [[1]]
## # A tibble: 46 × 17
##    Distrito    RP    RP    PP    PP    SP    SP    FE    FE    APP   APP   JP   
##    <chr>       <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
##  1 Distrito    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""   
##  2 Distrito    "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"  
##  3 Ancón       "3,7… "13.… "9,3… "33.… "5,9… "21.… "2,0… "7.2… "3,5… "12.… "1,6…
##  4 Ate         "57,… "17.… "98,… "29.… "52,… "15.… "27,… "8.5… "26,… "7.9… "25,…
##  5 Barranco    "11,… "36.… "5,7… "18.… "6,4… "20.… "2,7… "8.8… "2,1… "6.9… "1,6…
##  6 Breña       "22,… "31.… "18,… "25.… "14,… "19.… "8,2… "11.… "2,4… "3.3… "3,8…
##  7 Carabayllo  "30,… "19.… "43,… "27.… "33,… "21.… "15,… "9.9… "16,… "10.… "11,…
##  8 Chaclacayo  "8,1… "28.… "6,4… "22.… "5,3… "18.… "3,0… "10.… "1,3… "4.5… "1,7…
##  9 Chorrillos  "47,… "25.… "45,… "24.… "37,… "20.… "19,… "10.… "19,… "10.… "10,…
## 10 Cieneguilla "3,9… "20.… "6,7… "35.… "4,5… "23.… "1,1… "6.1… "821" "4.3… "1,2…
## # ℹ 36 more rows
## # ℹ 5 more variables: JP <chr>, AvP <chr>, AvP <chr>, PL <chr>, PL <chr>
tablawiki= wiki %>%
  html_nodes("table") %>% 
  .[10] %>%
  html_table(fill = TRUE)
tablawiki
## [[1]]
## # A tibble: 46 × 17
##    Distrito    RP    RP    PP    PP    SP    SP    FE    FE    APP   APP   JP   
##    <chr>       <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
##  1 Distrito    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""    ""   
##  2 Distrito    "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"   "%"   "V"  
##  3 Ancón       "3,7… "13.… "9,3… "33.… "5,9… "21.… "2,0… "7.2… "3,5… "12.… "1,6…
##  4 Ate         "57,… "17.… "98,… "29.… "52,… "15.… "27,… "8.5… "26,… "7.9… "25,…
##  5 Barranco    "11,… "36.… "5,7… "18.… "6,4… "20.… "2,7… "8.8… "2,1… "6.9… "1,6…
##  6 Breña       "22,… "31.… "18,… "25.… "14,… "19.… "8,2… "11.… "2,4… "3.3… "3,8…
##  7 Carabayllo  "30,… "19.… "43,… "27.… "33,… "21.… "15,… "9.9… "16,… "10.… "11,…
##  8 Chaclacayo  "8,1… "28.… "6,4… "22.… "5,3… "18.… "3,0… "10.… "1,3… "4.5… "1,7…
##  9 Chorrillos  "47,… "25.… "45,… "24.… "37,… "20.… "19,… "10.… "19,… "10.… "10,…
## 10 Cieneguilla "3,9… "20.… "6,7… "35.… "4,5… "23.… "1,1… "6.1… "821" "4.3… "1,2…
## # ℹ 36 more rows
## # ℹ 5 more variables: JP <chr>, AvP <chr>, AvP <chr>, PL <chr>, PL <chr>
tablawiki=as.data.frame(tablawiki[[1]])
# Esto es para que se cree la tabla o data
tablawiki=tablawiki[, c(1:3)]
tablawiki=tablawiki[-c(1:2,46),]
tablawiki=tablawiki[, c(1,3)]
library(stringi)

tablawiki$Distrito = stri_trans_general(tablawiki$Distrito, "Latin-ASCII")
tablawiki$Distrito = gsub("[[:punct:]]", "", tablawiki$Distrito)
tablawiki = data.frame(lapply(tablawiki, function(variables) {if (is.character(variables)) {return(toupper(variables))} else {return(variables) }}), stringsAsFactors = FALSE)
colnames(tablawiki) = c("DISTRITO", "% RP")

Residuos

residuos=import("residuosPeru.xlsx")
## New names:
## • `` -> `...2`
## • `` -> `...3`
## • `` -> `...4`
## • `` -> `...5`
## • `` -> `...6`
## • `` -> `...7`
## • `` -> `...8`
## • `` -> `...9`
## • `` -> `...10`
## • `` -> `...11`
## • `` -> `...12`
## • `` -> `...13`
## • `` -> `...14`
## • `` -> `...15`
residuos=residuos[, c(5:15)]
residuos=residuos[, -c(4:8)]
residuos=residuos[, -c(5)]
colnames(residuos) = c("DEPARTAMENTO", "PROVINCIA", "DISTRITO", "RESIDUOS_NO_DOMICI", "FECHA")
residuos=residuos[-c(1),]

Filtrar por año

residuos= residuos %>%
  filter(FECHA=="2021")
residuos= residuos %>%
  filter(PROVINCIA=="LIMA")
residuos=residuos[,-c(1)]
residuos=residuos[,-c(1)]
residuos=residuos[,-c(3)]
residuos$DISTRITO <- stri_trans_general(residuos$DISTRITO, "Latin-ASCII")

Aquí tuve que cambiar el nombre de Magdalena vieja a Pueblo Libre en excel

Data de denuncias

denuncias=import("denunciaas.xlsx")
## New names:
## • `` -> `...1`
denuncias=denuncias[,-c(2)]
denuncias=denuncias[-c(1),]
colnames(denuncias) = c("DISTRITO", "TASA")
denuncias$DISTRITO = str_remove(denuncias$DISTRITO, "^[0-9]+ ")
denuncias$DISTRITO <- stri_trans_general(denuncias$DISTRITO, "Latin-ASCII")

UNIENDO TODAS LAS DATAS

Base_final <- merge(residuos, denuncias, by = "DISTRITO")
Base_final <- merge(Base_final, tablawiki, by = "DISTRITO")

Analisis de la data con la base ya armada

str(Base_final)
## 'data.frame':    43 obs. of  4 variables:
##  $ DISTRITO          : chr  "ANCON" "ATE" "BARRANCO" "BRENA" ...
##  $ RESIDUOS_NO_DOMICI: chr  "8855.2900000000009" "74218.22" "2604.85" "10610.63" ...
##  $ TASA              : num  114 101 554 219 111 ...
##  $ % RP              : chr  "13.28" "17.49" "36.92" "31.15" ...
Base_final$`% RP`=as.numeric(Base_final$`% RP`)
Base_final$RESIDUOS_NO_DOMICI=as.numeric(Base_final$RESIDUOS_NO_DOMICI)
str(Base_final)
## 'data.frame':    43 obs. of  4 variables:
##  $ DISTRITO          : chr  "ANCON" "ATE" "BARRANCO" "BRENA" ...
##  $ RESIDUOS_NO_DOMICI: num  8855 74218 2605 10611 43245 ...
##  $ TASA              : num  114 101 554 219 111 ...
##  $ % RP              : num  13.3 17.5 36.9 31.1 19.2 ...

Ya que todas las variables están listas se puede realizar la regresión necesaria. En este caso sería una Gaussiana por el tipo de VD

Hipotesis: Votos de RP = Cantidad de residuos + Tasa de denuncias

h1=formula(`% RP`~ RESIDUOS_NO_DOMICI + TASA)
rg1= lm(h1, data=Base_final)
summary(rg1)
## 
## Call:
## lm(formula = h1, data = Base_final)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -20.480  -7.015  -2.962   6.356  30.658 
## 
## Coefficients:
##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)         2.672e+01  4.128e+00   6.473 1.02e-07 ***
## RESIDUOS_NO_DOMICI -1.216e-04  7.204e-05  -1.688   0.0991 .  
## TASA                2.736e-02  1.641e-02   1.667   0.1034    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 11.97 on 40 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1448, Adjusted R-squared:  0.102 
## F-statistic: 3.386 on 2 and 40 DF,  p-value: 0.04381
library(lm.beta)
library(modelsummary)
## `modelsummary` 2.0.0 now uses `tinytable` as its default table-drawing
##   backend. Learn more at: https://vincentarelbundock.github.io/tinytable/
## 
## Revert to `kableExtra` for one session:
## 
##   options(modelsummary_factory_default = 'kableExtra')
##   options(modelsummary_factory_latex = 'kableExtra')
##   options(modelsummary_factory_html = 'kableExtra')
## 
## Silence this message forever:
## 
##   config_modelsummary(startup_message = FALSE)
rg1_esc=list("regresión escalada" = lm.beta(rg1))
modelsummary(rg1_esc, title = "Reg. escalada 1", stars = TRUE, output = "kableExtra")
Reg. escalada 1
regresión escalada
RESIDUOS_NO_DOMICI -0.250
(0.000)
TASA 0.247
(0.016)
Num.Obs. 43
R2 0.145
R2 Adj. 0.102
AIC 340.4
BIC 347.5
Log.Lik. -166.223
RMSE 11.55
+ p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

No hay influencia de ninguna variable.

Pero …

Se puede decir que la respuesta correcta es que a más basura no domiciliaria en un distrito, RP recibirá menos votos, esto con una significancia de 0.1

(La segunda opción del examen)