## [1] "player" "country" "height" "weight"
## [5] "age" "club" "ball_control" "dribbling"
## [9] "marking" "slide_tackle" "stand_tackle" "aggression"
## [13] "reactions" "att_position" "interceptions" "vision"
## [17] "composure" "crossing" "short_pass" "long_pass"
## [21] "acceleration" "stamina" "strength" "balance"
## [25] "sprint_speed" "agility" "jumping" "heading"
## [29] "shot_power" "finishing" "long_shots" "curve"
## [33] "fk_acc" "penalties" "volleys" "gk_positioning"
## [37] "gk_diving" "gk_handling" "gk_kicking" "gk_reflexes"
## [41] "value"
Arqueros.Utilizando el conjunto de datos FIFA Football Players, construya un gráfico de dispersión para analizar la relación entre el desempeño propio de arqueros y su valor de mercado. a) Considere únicamente jugadores cuya posición sea Goalkeeper. Defina para cada jugador i el puntaje de arquero como la suma de los cinco atributos específicos: Si = Goalkeeper Positioningi + Goalkeeper Divingi + Goalkeeper Handlingi + Goalkeeper Kickingi + Goalkeeper Reflexesi
Seleccione los 10 mejores arqueros según \(S_i\) (de mayor a menor).
Elabore un gráfico de dispersión que relacione \(S_i\) con Value.
Identifique los arqueros de mejor calidad-precio, definiendo el índice
\[ Q_i=\frac{S_i}{Value_i} \]
top10_arqueros <- arqueros %>%
arrange(desc(Si)) %>% # Ordena a los jugadores de mayor a menor según Si
slice(1:10) %>% # Toma solo los 10 primeros
mutate(Qi = Si / value_num) # Calcula el índice calidad-precio Q_i = Si / Value
knitr::kable(
top10_arqueros %>%
arrange(desc(Si)) %>%
select(player, Si, value_num),
caption = "Top 10 Arqueros según puntaje Si"
)
| player | Si | value_num |
|---|---|---|
| Gianluigi Donnarumma | 426 | 78000000 |
| Keylor Navas | 420 | 9000000 |
| Koen Casteels | 415 | 28000000 |
| Yassine Bounou | 413 | 28500000 |
| Lucas Mantela | 409 | 27000000 |
| Alejandro Remiro Gargallo | 407 | 23500000 |
| Gerónimo Rulli | 405 | 20500000 |
| Stefan Ortega | 401 | 14500000 |
| Kasper Schmeichel | 400 | 3400000 |
| Anthony Lopes | 399 | 16000000 |
| player | Si | value_num | Qi |
|---|---|---|---|
| Kasper Schmeichel | 400 | 3400000 | 0.0001176 |
| Keylor Navas | 420 | 9000000 | 0.0000467 |
| Stefan Ortega | 401 | 14500000 | 0.0000277 |
| Anthony Lopes | 399 | 16000000 | 0.0000249 |
| Gerónimo Rulli | 405 | 20500000 | 0.0000198 |
| Alejandro Remiro Gargallo | 407 | 23500000 | 0.0000173 |
| Lucas Mantela | 409 | 27000000 | 0.0000151 |
| Koen Casteels | 415 | 28000000 | 0.0000148 |
| Yassine Bounou | 413 | 28500000 | 0.0000145 |
| Gianluigi Donnarumma | 426 | 78000000 | 0.0000055 |