IEC_TAREA_1_ANDRES_SUAREZ

Gráfico evolución del PIB a precios corrientes y constantes (Volúmenes)

Dado que se pide una relación entre el tiempo (2005 hasta 2023) y el PIB de cada año, lo más conveniente es crear una relación en un plano de 2 dimensiones donde el tiempo (Año) corresponde al eje horizontal y el PIB al eje vertical.

Metodología

Lo más conveniente es simplificar toda la información de archivo excel a un dataframe, de tal manera que a cada Año le corresponda un valor de PIB. Así

# Instalar y cargar las librerías necesarias
install.packages("ggplot2")

Error in install.packages : Updating loaded packages

install.packages("plotly")

Error in install.packages : Updating loaded packages

library(ggplot2)
library(plotly)

# Crear el DataFrame con los datos del PIB total (extraídos del Excel)
pib_total <- data.frame(
  Año = c(2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 
          2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023),
  PIB = c(337958, 381604, 428506, 476554, 501574, 544060, 619023, 666507, 
          714093, 762903, 804692, 863782, 920471, 987791, 1060068, 998471, 
          1192634, 1469791, 1572459)
)

# Crear el gráfico base con ggplot2
grafico <- ggplot(pib_total, aes(x = Año, y = PIB, text = paste("Año:", Año, "<br>PIB:", PIB))) +
  geom_line(color = "blue", size = 1) +   # Línea azul
  geom_point(color = "red", size = 3) +   # Puntos rojos interactivos
  labs(title = "Evolución Interactiva del PIB (2005-2023)",
       x = "Año",
       y = "PIB (millones de COP)") +
  theme_minimal()

# Convertir el gráfico en interactivo con ggplotly
grafico_interactivo <- ggplotly(grafico, tooltip = "text")

# Mostrar el gráfico en RStudio
grafico_interactivo

htmlwidgets::saveWidget(grafico_interactivo, "grafico_pib.html", selfcontained = TRUE)
browseURL("grafico_pib.html")

Gráfico evolución del PIB a precios constantes

# Crear el DataFrame con los datos corregidos del PIB en series encadenadas de volumen
pib_volumen_encadenado <- data.frame(
  Año = c(2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 
          2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023),
  PIB = c(514853, 549435, 586457, 605713, 612616, 640151, 684628, 711415, 
          747939, 781589, 804692, 821489, 832656, 854008, 881224, 817900, 
          906243, 972298, 978233)
)

# Crear el gráfico interactivo
grafico_pib_volumen <- ggplot(pib_volumen_encadenado, aes(x = Año, y = PIB, text = paste("Año:", Año, "<br>PIB:", PIB))) +
  geom_line(color = "blue", size = 1) +   # Línea azul
  geom_point(color = "blue", size = 3) +   # Puntos rojos interactivos
  labs(title = "Evolución Interactiva del PIB en Volumen (2005-2023)",
       x = "Año",
       y = "PIB (millones de COP, encadenados)") +
  theme_minimal()

# Convertir el gráfico en interactivo con ggplotly
grafico_pib_volumen_interactivo <- ggplotly(grafico_pib_volumen, tooltip = "text")

# Mostrar el gráfico interactivo en RStudio
grafico_pib_volumen_interactivo

NA

Punto 2

# Instalar y cargar las librerías necesarias
install.packages("ggplot2")

Error in install.packages : Updating loaded packages

install.packages("plotly")

Error in install.packages : Updating loaded packages

library(ggplot2)
library(plotly)

# Crear el DataFrame con los datos de Ahorro Bruto y Formación Bruta de Capital
df_ahorro_capital <- data.frame(
  Año = c(2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 
          2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023),
  Ahorro_Bruto = c(61808, 73983, 81527, 95192, 95756, 102616, 122209, 125272, 
                    138553, 140794, 150079, 156629, 160837, 170430, 144085, 
                    155820, 199100, 177804, 225610),
  Formacion_Bruta_Capital = c(73189, 87536, 100503, 113043, 110284, 119088, 
                              142348, 147329, 183122, 191305, 200116, 198816, 
                              209367, 226649, 190989, 225610, 290196, 213891, 273280)
)

# Crear el gráfico interactivo
grafico_ahorro_capital <- ggplot(df_ahorro_capital, aes(x = Año)) +
  geom_line(aes(y = Ahorro_Bruto, color = "Ahorro Bruto"), size = 1) +
  geom_point(aes(y = Ahorro_Bruto, color = "Ahorro Bruto"), size = 3) +
  geom_line(aes(y = Formacion_Bruta_Capital, color = "Formación Bruta de Capital"), size = 1, linetype = "dashed") +
  geom_point(aes(y = Formacion_Bruta_Capital, color = "Formación Bruta de Capital"), size = 3) +
  labs(title = "Evolución Interactiva del Ahorro Bruto y la Formación Bruta de Capital (2005-2023)",
       x = "Año",
       y = "Millones de COP") +
  scale_color_manual(values = c("Ahorro Bruto" = "blue", "Formación Bruta de Capital" = "red")) +
  theme_minimal()

# Convertir el gráfico en interactivo con ggplotly
grafico_ahorro_capital_interactivo <- ggplotly(grafico_ahorro_capital) %>% layout(width = 1000, height = 600, xaxis = list(dtick = 1, tickmode = 'array', tickvals = df_ahorro_capital$Año, ticktext = df_ahorro_capital$Año)) %>% layout(width = 1000, height = 600)

Aviso: Specifying width/height in layout() is now deprecated.
Please specify in ggplotly() or plot_ly()
Aviso: Specifying width/height in layout() is now deprecated.
Please specify in ggplotly() or plot_ly()

# Mostrar el gráfico interactivo en RStudio
grafico_ahorro_capital_interactivo