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title: "Datos subsidio año 2018"
author: "Grupo 3"
date: "Junio de 2025"
output: 
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    orientation: rows
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Estadísticas
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Row
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### Estadísticas del conjunto de Datos subsidio 2018

```{r setup, include=FALSE}
datos_subsidio_2018 <- read.csv("datos_subsidio_2018.csv", encoding = "UTF-8")
```
```{r}
head(datos_subsidio_2018)
summary(datos_subsidio_2018)
names(datos_subsidio_2018)

```

Correlación de Pearson
========================================================

Row
-------------------------------------

### Histograma de ingresos mensuales

```{r}
datos_subsidio_2018 <- read.csv("datos_subsidio_2018.csv", sep = ";", encoding = "UTF-8")

library(ggplot2)

ggplot(datos_subsidio_2018, aes(x = INGRESO_MENSUAL))+
  geom_histogram(fill =  "green", color = "lightgreen")+
  labs(
    title = "Histograma de Ingresos Mensuales",
    x = "Ingreso Mensual", 
    y = "Frecuencia"
  )+
  theme_minimal()
```

### Histograma de Valor de Subsidio

```{r}
datos_subsidio_2018 <- read.csv("datos_subsidio_2018.csv", sep = ";", encoding = "UTF-8")

library(ggplot2)

ggplot(datos_subsidio_2018, aes(x = VALOR_SUBSIDIO))+
  geom_histogram(fill =  "steelblue", color = "lightblue")+
  labs(
    title = "Histograma Valor Subsidio",
    x = "Valor de Subsidio", 
    y = "Frecuencia"
  )+
  theme_minimal()
```

Row
-------------------------------------
### Correlación de Pearson

```{r}
### Datos númericos

datos_subsidio_2018$INGRESO_MENSUAL <- as.numeric(datos_subsidio_2018$INGRESO_MENSUAL)
datos_subsidio_2018$VALOR_SUBSIDIO <- as.numeric(datos_subsidio_2018$VALOR_SUBSIDIO)

cor.test(datos_subsidio_2018$INGRESO_MENSUAL, datos_subsidio_2018$VALOR_SUBSIDIO, method = "pearson")
```

### Dispersión Ingreso Mensual Vs. Valor de Subsidio 

```{r}
ggplot(datos_subsidio_2018, aes(x = INGRESO_MENSUAL, y = VALOR_SUBSIDIO))+
  geom_point(alpha = 0.6, color = "brown")+
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, color = "red")+
  labs(
    title = "Dispersión Ingreso Mensual Vs. Valor de subsidio",
    x = "Ingreso Mensual", 
    y = "Valor de Subsidio"
  )

```

Boxplots
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### Diagrama de Cajas Comuna Vs. Número de personas por hogar

```{r}
### Datos categoricos y numericos

datos_subsidio_2018$COMUNA <- as.factor(datos_subsidio_2018$COMUNA)
datos_subsidio_2018$NUM_PERS_HOOGAR <- as.numeric(datos_subsidio_2018$NUM_PERS_HOGAR)

### Diagrama de Caja

ggplot(datos_subsidio_2018, aes(x = COMUNA, y = NUM_PERS_HOGAR))+
  geom_boxplot(fill = "red", color = "darkred")+
  labs(
    title = "    Diagrama de caja Comuna Vs. Número de personas por hogar",
    x = "Comuna",
    y = "Número de personas por hogar"
  )+
  theme_minimal()
```

Tabla cruzada y barras
========================================================

Row
-------------------------------------

### Diagrama de barras 

```{r}
### Conversión a factores
datos_subsidio_2018$OCUPACION <- as.factor(datos_subsidio_2018$OCUPACION)
datos_subsidio_2018$CONDICION_ESPECIAL <- as.factor(datos_subsidio_2018$CONDICION_ESPECIAL)

### Diagrama de barras apiladas
ggplot(datos_subsidio_2018, aes(x = OCUPACION, fill = CONDICION_ESPECIAL)) +
  geom_bar(position = "stack", color = "black") +
  labs(
    title = "Distribución de ocupación de acuerdo a la condición especial",
    x = "Ocupación",
    y = "Frecuencia",
    fill = "Condición especial"
  ) +
  theme_minimal()
```

### Tabla Cruzada de datos

```{r}
tabla_cruzada <- table(datos_subsidio_2018$OCUPACION, datos_subsidio_2018$CONDICION_ESPECIAL)

tabla_cruzada
```