##Informe de casos de violencia en Cali

Se presenta un diagnóstico de los casos de violencia registrados en Cali con un enfoque espacio temporal

require(raster)
require(ggplot2)
require(plotly)

comunas=shapefile("C:/Users/Lucia/Documents/TratamientoEspacialesDatos/Clase12/Comunas/bcs_lim_comunas_WGS84.shp")
homicidios=shapefile("C:/Users/Lucia/Documents/TratamientoEspacialesDatos/Clase12/Homicidios/homicidios.shp")
plot(comunas)
points(homicidios, col="red",pch=16,cex=0.5)

En la figura anterior se observa el mapa de Cali con los puntos de homicidio ocurridos en la ciudad

##Mapa de casos por comuna

casos=over(comunas, homicidios[,1], fn=length) ##operacion espacial de contar la cantidad de homicidios por comuna
comunas@data$casos=casos[,1] ##agrega a comunas la columna de la cantidad de casos

lbls <- as.character(comunas$COMUNA)
spl <- list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.6)
spplot(comunas[,6], col.regions= heat.colors(20,.95,.4), sp.layout = spl)

Se observa el mapa de los casos de homicidios, se enfoca principalmente en las comunas del oriente de la ciudad (comunas 13, 14, 15 y 21) y la zona de ladera en el occidente (comuna20)

##Serie de tiempo de casos

homicidios$fecha=substr(homicidios$fechah,start=1, stop=7)
homicidios_tabla=homicidios@data
g1=ggplot(homicidios_tabla,aes(x=fecha))+geom_bar()+theme_bw()+theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

ggplotly(g1)

Se observa en la serie de tiempo que algunos meses presentan índices de violencia mas altos que otros como por ejemplo diciembre de 2015 que alcanzó 161 muertes. La serie no muestra un patrón de tendencia (creciente o decreciente)en general se mantiene los casos durante el periodo

##Caracteristicas de las victimas

g2=ggplot(homicidios_tabla,aes(x=EDAD))+geom_histogram()+theme_bw()
ggplotly(g2)

summary(homicidios_tabla$EDAD)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00   20.00   26.00   29.52   36.00  100.00

Se observa que la mayoria de victimas de homicidio son jovenes con edades entre los 25 y 30 años de edad.

g3=ggplot(homicidios_tabla,aes(y=EDAD, x=SEXO, fill=SEXO))+geom_boxplot()+theme_bw()
ggplotly(g3)

Se observa que en el caso de la edad no se presentan diferencias significativas entre hombres y mujeres. En ambos grupos la mayoría de los casos ocurre en personas jovenes.