pobMur15

R Markdown

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1. (1 punto) Leer el fichero de datos pobMur15.csv y asignarlo al objeto df. Comprueba que lo has leído bien. ¿Cómo son los datos?

df<-read.csv("pobMur15.csv", header = TRUE, sep = ";")

head(df)

##   codMun      Mun year pobHom pobMuj
## 1      1 Abanilla 2000   3050   3056
## 2      1 Abanilla 2001   3030   3003
## 3      1 Abanilla 2002   3045   2995
## 4      1 Abanilla 2003   3151   3088
## 5      1 Abanilla 2004   3084   3061
## 6      1 Abanilla 2005   3171   3094

str(df)

## 'data.frame':    720 obs. of  5 variables:
##  $ codMun: int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Mun   : Factor w/ 45 levels "Águilas","Abanilla",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ year  : int  2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ...
##  $ pobHom: int  3050 3030 3045 3151 3084 3171 3212 3350 3390 3315 ...
##  $ pobMuj: int  3056 3003 2995 3088 3061 3094 3121 3218 3252 3274 ...

2. (1 punto) Selecciona de df la información correspondiente al año 2000 (todos los registros para ese año). Utilízala para calcular la población total de la Región de Murcia.

library("dplyr")

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

pob2000<-(filter(df,year ==2000))

## Warning: package 'bindrcpp' was built under R version 3.4.4

sum(pob2000$pobHom + pob2000$pobMuj)

## [1] 1149328

3. (2 puntos) Calcula ahora, para cada año y municipio, la población total (mujeres + hombres) y guárdalo pobTotal, variable que debes añadir a df.

df<-data.frame(mutate(df, pobTotal = df$pobHom + df$pobMuj))

head(df)

##   codMun      Mun year pobHom pobMuj pobTotal
## 1      1 Abanilla 2000   3050   3056     6106
## 2      1 Abanilla 2001   3030   3003     6033
## 3      1 Abanilla 2002   3045   2995     6040
## 4      1 Abanilla 2003   3151   3088     6239
## 5      1 Abanilla 2004   3084   3061     6145
## 6      1 Abanilla 2005   3171   3094     6265

4. (2 puntos) Filtra a partir de df la información correspondiente a un municipio, el que prefieras, y calcula la media de las 3 poblaciones (total, hombres y mujeres)

Cartagena<-data.frame(filter( df, df$codMun=="16"))

head(Cartagena)

##   codMun       Mun year pobHom pobMuj pobTotal
## 1     16 Cartagena 2000  89098  90841   179939
## 2     16 Cartagena 2001  91519  92280   183799
## 3     16 Cartagena 2002  93836  94167   188003
## 4     16 Cartagena 2003  97497  96706   194203
## 5     16 Cartagena 2004  99404  98261   197665
## 6     16 Cartagena 2005 103600 100345   203945

summarise(Cartagena, Hombres = median(Cartagena$pobHom), Mujeres = median(Cartagena$pobMuj), Total = median(Cartagena$pobTotal))

##   Hombres Mujeres    Total
## 1  106401  103249 209492.5

5. (4 puntos) Con los datos del municipio seleccionado reproduce el siguiente gráfico.

plot(Cartagena$year, Cartagena$pobTotal, type = "l" , xlab="Años", ylab="Número de habitantes", main="Población de Cartagena",  ylim=c(40000,220000),xlim =c(2000,2015),  col="black", pch=1)
lines(Cartagena$year,Cartagena$pobHom, type = "l", col="brown", pch=5) 
lines(Cartagena$year,Cartagena$pobMuj, type = "l", col="orange", pch=7)
legend("bottomright",legend=c("Todos","Hombres","Mujeres"),
  col=c("black","brown","orange"),pch=c(1,5,7),title = "Población por sexo"  )

Sys.info()

##                      sysname                      release 
##                    "Windows"                      "7 x64" 
##                      version                     nodename 
## "build 7601, Service Pack 1"                  "LA-GLORIA" 
##                      machine                        login 
##                     "x86-64"                   "Operador" 
##                         user               effective_user 
##                   "Operador"                   "Operador"