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Serie storiche: Nascite e morti

In questo report visualizzo l’andamento nel tempo di nascite e morti.

library(ggplot2)

# Import (scegline UNO dei due)
# 1) Se hai il file in cartella di lavoro:
# datim <- read.csv("nascite e morti.csv", sep = ",")

# 2) Se vuoi leggerlo direttamente da GitHub:
datim <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/ProfAI/statistica-descrittiva-per-datascience/main/datasets/nascite%20e%20morti.csv")

str(datim)
## 'data.frame':    21 obs. of  4 variables:
##  $ X      : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ tempo  : int  2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ...
##  $ nascite: int  991 1016 1028 1007 1001 1020 1041 1006 987 1002 ...
##  $ morti  : int  952 972 978 1010 993 1030 996 1058 1032 989 ...
ggplot(datim) +
  geom_line(aes(x = tempo, y = nascite, color = "nascite"), linewidth = 1) +
  geom_line(aes(x = tempo, y = morti,   color = "morti"),   linewidth = 1) +
  geom_point(aes(x = tempo, y = nascite), color = "green", size = 2) +
  geom_point(aes(x = tempo, y = morti),   color = "red",   size = 2) +
  labs(
    x = "Tempo",
    y = "Numero di Nascite/Morti",
    title = "Andamento demografico in Sicilia",
    color = "Legenda"
  ) +
  scale_color_manual(values = c("nascite" = "green", "morti" = "red")) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2000, 2020, 1))