Maestria de Investigacion de Operaciones

Econometria 1

Laboratorio 2

Utilizando el archivo primary_results.csv conteste las siguientes preguntas

1. ¿Cuantos candidatos estaban en las primarias?

no_candidatos <- primarias %>%
  select(candidate) %>%
  distinct() %>%
  count()

Hay 16 candidatos que participaron en las primarias

2. ¿Cuantos candidatos estaban en las primarias?

Hay 16 candidatos que participaron en las primarias

3. ¿Qué partido obtuvo la mayor cantidad de votos en Florida?

Los votos en florida quedaron de la siguiente manera:

votes_fl <- primarias %>%
  filter(state_abbreviation == 'FL') %>%
  group_by(party) %>%
  summarise(votos=sum(votes)) %>%
  transmute(partido= party,votos=format(votos, big.mark = ",")) %>%
  arrange(desc(votos))
votes_fl

EL partido con mas votos en Florida fue el Republican con 2,276,926 votos.

4. ¿Qué condado de Florida es el que tiene la mayor cantidad de votantes?

Los votantes en los condados de florida quedan de la siguiente manera:

votes_county_fl <- primarias %>%
  filter(state_abbreviation == 'FL') %>%
  group_by(county) %>%
  summarise(votos=sum(votes)) %>%
  transmute(condado=county, votantes=format(votos, big.mark = ",")) %>%
  arrange(desc(votantes))
votes_county_fl

Siendo el condado Miami-Dade con mas vontantes, para un total de 344,894 de vontantes registrados.

5. En el estado de florida, que condado tuvo la mayor cantidad de votantes, ¿Qué candidato tuvo la mayor cantidad de votos y de qué partido era?

El codado Miami-Dade es el que tiene mas votantes, con un total de 344,894 de vontantes registrados.

party_candidate_fl_votes <- primarias %>%
  filter(state_abbreviation == 'FL') %>%
  group_by(party,candidate) %>%
  summarise(votos=sum(votes)) %>%
  transmute(partido=party, candidato=candidate, votos=format(votos, big.mark =",")) %>%
  arrange(desc(votos))
party_candidate_fl_votes

El candidado con mas votos en florida fue Hillary Clinton del partido Democrat con 1,097,400 votos.

6. ¿Cuantas personas Votaron por Hillary Clinton y cuantas por Donald Trump en estados unidos?

Los votos por Hillary Clinto y Donald Trump en todo Estados Unidos quedaron de la siguiente manera:

primarias %>%
  filter(candidate %in% c("Hillary Clinton", "Donald Trump")) %>%
  group_by(candidate) %>%
  summarise(votos=sum(votes)) %>%
  transmute(candidato=candidate, votos=format(votos, big.mark =","))
NA

7. ¿Cuál es la probabilidad de que si alguien sea republicano en florida haya votado por Jeb Bush?

votes_fl_republican <- primarias %>%
  filter(party == 'Republican' & state_abbreviation == 'FL') %>%
  summarise(votos=sum(votes))
votes_fl_jeb_bush <- primarias %>%
  filter(candidate == 'Jeb Bush'& state_abbreviation == 'FL' & party == 'Republican') %>%
  summarise(votos=sum(votes))
prob_fl_jeb_bush <- votes_fl_jeb_bush$votos[1]/votes_fl_republican$votos[1]

La probabilidad de que un Republicano que vive en Florida de votar por Jeb Bush es de 0%.

8. Dado que una persona voto por Ted Cruz, ¿Cuál es la probabilidad que sea de California?

votes_ted_cruz <- primarias %>%
  filter(candidate=='Ted Cruz') %>%
  summarise(votos=sum(votes))

votes_ca_ted_cruz <- primarias %>%
  filter(candidate=='Ted Cruz' & state_abbreviation == 'CA') %>%
  summarise(votos=sum(votes))

prob_ca_ted_cruz <- votes_ca_ted_cruz$votos[1]/votes_ted_cruz$votos[1]*100

La probabilidad de que alguien que voto por Ted Cruz sea de California es de 1.8956318%.

9. Dado que una persona es de Texas, ¿Cuál es la probabilidad que vote por Donald Trump?

votes_donal_trump <- primarias %>%
  filter(candidate=='Donald Trump') %>%
  summarise(votos=sum(votes))
votes_tx_donald_trump <- primarias %>%
  filter(candidate=='Donald Trump' & state_abbreviation == 'TX') %>%
  summarise(votos=sum(votes))
prob_tx_donald_trump <- votes_tx_donald_trump$votos[1]/votes_donal_trump$votos[1]*100

La probabilidad de que alguien que voto por Donald Trump sea de Texas es de 5.6952878%.

10. ¿Qué condado de los Estados Unidos es el que tuvo la mayor cantidad de votantes?

total_county_votes <- primarias %>%
  group_by(state, county) %>%
  summarise(votos=sum(votes)) %>%
  arrange(desc(votos)) %>%
  transmute(estado=state, condado=county, votos=format(votos, big.mark = ","))
total_county_votes

El condado con mas votos es Los Angeles, California para un total de 1,268,622 votantes.

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