practica calificada 2

library(htmltab)
LINKtennisMen= "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Wimbledon_gentlemen%27s_singles_champions" 
linktabla2 ='//*[@id="mw-content-text"]/div/table[4]' 

openera = htmltab(doc = LINKtennisMen, 
                  which = linktabla2)

names(openera)

## [1] "Year"               "Country"            "Champion"          
## [4] "Country"            "Runner-up"          "Score in the final"

openera=openera[,c(1, 4)]

names(openera)

## [1] "Year"    "Country"

str(openera)

## 'data.frame':    52 obs. of  2 variables:
##  $ Year   : chr  "1968" "1969" "1970" "1971" ...
##  $ Country: chr  " AUS" " AUS" " AUS" " USA" ...

openera[complete.cases(openera$Year),]

##    Year Country
## 2  1968     AUS
## 3  1969     AUS
## 4  1970     AUS
## 5  1971     USA
## 6  1972     ROM
## 7  1973     URS
## 8  1974     AUS
## 9  1975     USA
## 10 1976     ROM
## 11 1977     USA
## 12 1978     USA
## 13 1979     USA
## 14 1980     USA
## 15 1981     SWE
## 16 1982     USA
## 17 1983     NZL
## 18 1984     USA
## 19 1985     USA
## 20 1986     TCH
## 21 1987     TCH
## 22 1988     FRG
## 23 1989     SWE
## 24 1990     FRG
## 25 1991     GER
## 26 1992     CRO
## 27 1993     USA
## 28 1994     CRO
## 29 1995     GER
## 30 1996     USA
## 31 1997     FRA
## 32 1998     CRO
## 33 1999     USA
## 34 2000     AUS
## 35 2001     AUS
## 36 2002     ARG
## 37 2003     AUS
## 38 2004     USA
## 39 2005     USA
## 40 2006     ESP
## 41 2007     ESP
## 42 2008     SUI
## 43 2009     USA
## 44 2010     CZE
## 45 2011     ESP
## 46 2012     GBR
## 47 2013     SRB
## 48 2014     SUI
## 49 2015     SUI
## 50 2016     CAN
## 51 2017     CRO
## 52 2018     RSA
## 53 2019     SUI

producir los datos

table(openera$Country)

## 
##   SUI   ARG   AUS   CAN   CRO   CZE   ESP   FRA   FRG   GBR   GER   NZL 
##     4     1     7     1     4     1     3     1     2     1     2     1 
##   ROM   RSA   SRB   SWE   TCH   URS   USA 
##     2     1     1     2     2     1    15

library(knitr)
dataTable=table(openera$Country)
kable(dataTable)

Var1	Freq
SUI	4
ARG	1
AUS	7
CAN	1
CRO	4
CZE	1
ESP	3
FRA	1
FRG	2
GBR	1
GER	2
NZL	1
ROM	2
RSA	1
SRB	1
SWE	2
TCH	2
URS	1
USA	15

grafico

library(ggplot2)
base = ggplot(data=openera,aes(x=Country))
bar1 = base + geom_bar()
bar1 

estadisticos centrales: moda

library(DescTools)
Mode(openera$Country)

## [1] " USA"

Dispersión

Concentracion: Herfindahl- Hirschman

< 0.01 : indica que la moda no es significativa, las categorias tienen pesos similares. < 0.15 : indica que la moda no es significativa, varias categorias tienen pesos similares. entre 0.15 - 0.25: hay una moda. 0.25: La moda se diferencia de los demas

library(DescTools)
Herfindahl(dataTable)

## [1] 0.1272189

Representatividad Efectiva : Laakso - Taagepera

1/Herfindahl(dataTable)

## [1] 7.860465

hay casi 8 grupos representativos representates

…………………………………..segunda parte…………………………………

LINKtennisLadies= "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Wimbledon_ladies%27_singles_champions" 

linktabla = '//*[@id="mw-content-text"]/div/table[4]'

openeraW = htmltab(doc =LINKtennisLadies,
                  which = linktabla)

names(openeraW)

## [1] "Year"               "Country"            "Champion"          
## [4] "Country"            "Runner-up"          "Score in the final"

openeraW=openeraW[,c(1,4)]

names(openeraW)

## [1] "Year"    "Country"

table(openeraW$Country)

## 
##  ARG  AUS  BEL  CAN  CZE  ESP  FRA  FRG  GER  NED  POL  RUS  TCH  URS  USA 
##    1    5    2    1    2    3    2    1    3    1    1    2    2    1   24 
##  YUG 
##    1

library(knitr)
dataTable=table(openeraW$Country)
kable(dataTable)

Var1	Freq
ARG	1
AUS	5
BEL	2
CAN	1
CZE	2
ESP	3
FRA	2
FRG	1
GER	3
NED	1
POL	1
RUS	2
TCH	2
URS	1
USA	24
YUG	1

grafico. version basica

library(ggplot2)
base = ggplot(data=openeraW,aes(x=Country))
bar1 = base + geom_bar()
bar1 

bar1 = bar1 + labs(x="Pais Ganador", 
                   y="Cantidad",
                  title="List of Wimbledon ladies' singles champions", 
                  subtitle = "open era",
                  caption = "Fuente: Wikipedia")
bar1

bar1 + theme(axis.text.x = element_text(angle = 25,size=7,hjust = 1))

Estadísticos:

Centrales: La Moda

library(DescTools)
Mode(openeraW$Country)

## [1] " USA"

estados unidos es el pais donde mas han ganado en Wimbledon

DISPERSION

Concentracion: Herfindahl- Hirschman

< 0.01 : indica que la moda no es significativa, las categorias tienen pesos similares. < 0.15 : indica que la moda no es significativa, varias categorias tienen pesos similares. entre 0.15 - 0.25: hay una moda. 0.25: la moda se diferencia de los demas

library(DescTools)
Herfindahl(dataTable)

## [1] 0.2389053

0.23: hay moda

Representatividad Efectiva : Laakso - Taagepera

1/Herfindahl(dataTable)

## [1] 4.185759

hay casi 5 grupos representativos.