Personas en situacion de pobreza por carencias de acceso alimenticio:

library(pacman)
library(readxl)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "readr", "ggplot2", "tidyr", "plotly", "DT")
td <- read_excel("twitchdiscord.xlsx")

Análisis de correlación

La correlación aquí, es que Discord y Twitch comparten usarios, y de que si una persona busca “Twitch”, termine buscando “Discord”.

datatable(td)

Correlación con matriz de diagrama de dispersión

pairs(td)

Cuantificar el grado de relación lineal

cor(td)
##            twitch   discord
## twitch  1.0000000 0.8894734
## discord 0.8894734 1.0000000
regresion <- lm(twitch ~ discord , data=td)
summary(regresion)
## 
## Call:
## lm(formula = twitch ~ discord, data = td)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -26.522  -5.127  -1.063   6.182  21.372 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 10.98283    3.01259   3.646 0.000635 ***
## discord      0.69824    0.05073  13.763  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 9.397 on 50 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7912, Adjusted R-squared:  0.787 
## F-statistic: 189.4 on 1 and 50 DF,  p-value: < 2.2e-16

Regresión

plot(td$twitch ~ td$discord, ylab="Twitch", xlab="Discord")
abline(regresion)

Cálculo de Busquedas de Discord y Twitch en el futuro

nuevas.busquedas <- data.frame(discord = seq(60, 80))
predict(regresion, nuevas.busquedas)
##        1        2        3        4        5        6        7        8 
## 52.87707 53.57531 54.27355 54.97178 55.67002 56.36826 57.06650 57.76473 
##        9       10       11       12       13       14       15       16 
## 58.46297 59.16121 59.85944 60.55768 61.25592 61.95416 62.65239 63.35063 
##       17       18       19       20       21 
## 64.04887 64.74711 65.44534 66.14358 66.84182