Genere un documento R markdown para resolver los ejercicios.
En su documento R markdown, incluya como texto el enunciado del ejercicio y en el chunk incluya el código y los resultados.
Suba a classroom únicamente el documento renderizado con los las funciones requeridas y resultados (impresos en el reporte) para resolver los ejercicios.
1- Cargue el archivo unemploymentClaims.csv proveido por el profesor en el siguiente link(Debe hacerlo directamente desde la función read.csv:
https://raw.githubusercontent.com/DFJL/Datasets/master/unemploymentClaims.csv
2- Copie y pegue el siguiente código para resumir el dataframe:
library(dplyr)
library(lubridate)
#Previanmente he cargado el archivo con el nombre de claims
claims$date <- as.Date(claims$Filed.week.ended, format = '%m/%d/%Y')
claims2 <- claims %>%
filter(month(date)==4) %>%
mutate(year= year(date)) %>%
group_by(State,year) %>%
summarise(claims= sum(Continued.Claims)) %>%
ungroup()3- Indique mediante la utilización de una función, si alguna de las variables tiene valores nulos.
4- Indique mediante la utilización de una función, si alguna de las variables tiene valores negativos.
5- Obtenga un nuevo data frame con los datos solamente del 2020.
Para los datos filtrados según el ejercicio anterior:
6- Diagnostique la variable claims, mediante la función utilizada en clase.Analice los resultados
7- Obtenga la distribución de frecuencias de la variable claims
8- Obtenga el histograma de la variable claims.Analicelo los resultados.
Bonus Explique que hace el código del chunk adjuntado en este documento.