Introducción

Este proyecto analiza la relación entre la natalidad, el crecimiento económico y la corrupción usando datos procesados en R. El objetivo es identificar tendencias, correlaciones y posibles patrones entre países durante el periodo 2012-2023.

Análisis de natalidad

replacement_rate_countries %>%
  filter(name %in% c("Peru", "Chile", "Colombia", "Argentina", "Brazil")) %>%
  ggplot(aes(x = year, y = value, color = name)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 2.1, linetype = "dashed") +
  labs(
    title = "Evolución de la natalidad",
    x = "Año",
    y = "Hijos por mujer",
    color = "País"
  ) +
  theme_minimal()

Natalidad por continente

ggplot(replacement_rate_continents, aes(x = year, y = value, color = name)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 2.1, linetype = "dashed") +
  labs(
    title = "Tasa de natalidad por continente",
    x = "Año",
    y = "Hijos por mujer",
    color = "Continente"
  ) +
  theme_minimal()

Relación entre natalidad y PBI

df_natalidad_pbi <- replacement_rate_countries_gdp %>%
  filter(year == 2023) %>%
  filter(!is.na(value_natality), !is.na(value_gdp))

ggplot(df_natalidad_pbi, aes(x = value_natality, y = value_gdp)) +
  geom_point(alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(
    title = "Relación entre natalidad y PBI per cápita en 2023",
    x = "Natalidad",
    y = "PBI per cápita"
  ) +
  theme_minimal()

cor_natalidad_pbi <- cor(
  df_natalidad_pbi$value_natality,
  df_natalidad_pbi$value_gdp,
  use = "complete.obs"
)

cor_natalidad_pbi
## [1] -0.3889867

Relación entre corrupción y PBI

df_corrupcion_pbi <- corruption_gdp %>%
  filter(year == 2023) %>%
  filter(!is.na(value_corruption), !is.na(value_gdp))

ggplot(df_corrupcion_pbi, aes(x = value_corruption, y = value_gdp)) +
  geom_point(alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(
    title = "Relación entre corrupción y PBI per cápita en 2023",
    x = "Índice de corrupción",
    y = "PBI per cápita"
  ) +
  theme_minimal()

cor_corrupcion_pbi <- cor(
  df_corrupcion_pbi$value_corruption,
  df_corrupcion_pbi$value_gdp,
  use = "complete.obs"
)

cor_corrupcion_pbi
## [1] 0.7575928

Modelo estadístico

Se construye un modelo de regresión lineal para evaluar la relación entre natalidad y PBI per cápita.

modelo_natalidad <- lm(value_gdp ~ value_natality, data = df_natalidad_pbi)

summary(modelo_natalidad)
## 
## Call:
## lm(formula = value_gdp ~ value_natality, data = df_natalidad_pbi)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -34168 -16478  -6477   4894 431214 
## 
## Coefficients:
##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       58459       6064   9.641  < 2e-16 ***
## value_natality   -12812       2196  -5.835 2.26e-08 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 37340 on 191 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1513, Adjusted R-squared:  0.1469 
## F-statistic: 34.05 on 1 and 191 DF,  p-value: 2.263e-08

Pronóstico de natalidad

Ejemplo con Perú:

pais_foco <- "Peru"

df_pais <- replacement_rate_countries %>%
  filter(name == pais_foco)

modelo_pronostico <- lm(value ~ year, data = df_pais)

futuro <- data.frame(year = 2024:2030)

predicciones <- futuro %>%
  mutate(
    value = predict(modelo_pronostico, newdata = futuro),
    name = pais_foco,
    tipo = "Predicción"
  )

historico <- df_pais %>%
  mutate(tipo = "Histórico")

df_pronostico <- bind_rows(historico, predicciones)

ggplot(df_pronostico, aes(x = year, y = value, color = tipo)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 2.1, linetype = "dashed") +
  labs(
    title = paste("Pronóstico de natalidad en", pais_foco),
    x = "Año",
    y = "Hijos por mujer",
    color = "Tipo"
  ) +
  theme_minimal()

https://bayonadrian.shinyapps.io/Natality-and-GDP---es/

Integrantes

  • Luis Flavio Choquenaira Choquenaira
  • Henry Durand Huamani
  • Adrian Ronaldo Hermoza Bayona
  • Ramiro Elard Zea Ponce
  • Sebastian David Villalba Bouroncle