library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "readr","knitr", "DT","scales", "tidyverse","gridExtra","modeest","fdth")
datos <- read.csv("Casos_Diarios_Estado_Nacional_Confirmados_20200913.csv")
sonora <- t(datos[datos$nombre == "SONORA" ,])
sonora <- as.vector(sonora)
sonora <- sonora[4:248]
sonora <- as.numeric(sonora) #Datos absolutos diarios
asonora <- cumsum(sonora) #Estos son los datos acumulados
chihuahua <- t(datos[datos$nombre == "CHIHUAHUA" ,])
chihuahua <- as.vector(chihuahua)
chihuahua <- chihuahua[4:248]
chihuahua <- as.numeric(chihuahua) #Datos absolutos diarios
achihuahua <- cumsum(chihuahua)
coahuila <- t(datos[datos$nombre == "COAHUILA" ,])
coahuila <- as.vector(coahuila)
coahuila <- coahuila[4:248]
coahuila <- as.numeric(coahuila) #Datos absolutos diarios
acoahuila <- cumsum(coahuila)
#Estructuración de los datos en un marco de datos (DATA FRAME)
Fecha <- seq(from= as.Date("2020-01-12"), to=as.Date("2020-09-12"), by= "day" ) #Vector de fechas desde el 12 de enero al 12 de septiembre de 2020
#Data frame de datos absolutos
coachi <- data.frame(Fecha, chihuahua, coahuila)
#Data frame de datos acumulados
acoachi <- data.frame(Fecha, achihuahua ,acoahuila)
#Tabla interactiva de datos diarios absolutos
datatable(coachi)
#Tabla interactiva de datos diarios acumulados
datatable(acoachi)
Gráficas utilizando GGplot
#Datos absolutos
ggplot(data=coachi)+geom_line(aes(Fecha, chihuahua, colour="Chihuahua"))+geom_line(aes(Fecha, coahuila, colour="Coahuila"))+xlab("Mes del año 2020") + ylab("Casos diarios")+ ggtitle("Casos diarios confirmados de COVID-19 en Chihuahua y Coahuila")
#Datos acumulados
ggplot(data=acoachi)+geom_line(aes(Fecha, achihuahua, colour="Chihuahua"))+geom_line(aes(Fecha, acoahuila, colour="Coahuila"))+xlab("Mes del año 2020") + ylab("Casos diarios acumulados")+ ggtitle("Casos diarios confirmados acumulados de COVID-19 en Chihuahua y Coahuila") + scale_y_continuous(labels= comma)
chihuahua1 <- data.frame(Fecha, chihuahua, achihuahua)
g2 <- ggplot(data=chihuahua1)+geom_col(aes(Fecha, chihuahua))+ xlab("Mes del año 2020")+ ylab("Casos acumulados")+ ggtitle("A) Casos diarios acumulados de COVID-19 en Chihuahua")
g3 <- ggplot(data = chihuahua1)+ geom_line(aes(Fecha, chihuahua))+ xlab("Mes del año 2020")+ ylab("Casos diarios")+ ggtitle("B) Casos diarios de COVID-19 en Chihuahua")
grid.arrange(g2, g3)
coahuila1 <- data.frame(Fecha, coahuila, acoahuila)
g2 <- ggplot(data=coahuila1)+geom_col(aes(Fecha, acoahuila))+ xlab("Mes del año 2020")+ ylab("Casos acumulados")+ ggtitle("A) Casos diarios acumulados de COVID-19 en Coahuila")
g3 <- ggplot(data = coahuila1)+ geom_line(aes(Fecha, coahuila))+ xlab("Mes del año 2020")+ ylab("Casos diarios")+ ggtitle("B) Casos diarios de COVID-19 en Coahuila")
grid.arrange(g2, g3)
mean(chihuahua) #Media para Chihuahua
## [1] 36.65714
mean(coahuila) #Media para Coahuila
## [1] 98.13469
median(chihuahua) #Mediana para Chihuahua
## [1] 31
median(coahuila) #Mediana para Coahuila
## [1] 26
mfv(chihuahua)#Moda para Chihuahua
## [1] 0
mfv(coahuila) #moda pra coahuila
## [1] 0
summary(chihuahua) #Resumen Chihuahua
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 31.00 36.66 68.00 114.00
summary(coahuila) #Resumen Coahuila
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 26.00 98.13 187.00 424.00
boxplot(chihuahua) #
boxplot(coahuila) #
var(chihuahua)
## [1] 1175.57
var(coahuila)
## [1] 15370.71
sd(chihuahua)
## [1] 34.28659
sd(coahuila)
## [1] 123.9787
dist <- fdt(chihuahua, breaks="Sturges")
#Se crea esta variable para obtener la distribución de frecuencia de Chihuahua, aplicando el reglamento de Sturges.
dist1 <- fdt(coahuila, breaks= "Sturges") #Se crea esta variable para obtener la distribución de frecuencia de Coahuila, aplicando el reglamento de Sturges.
hist(chihuahua, breaks= "Sturges") #Histograma de frecuencia absoluta de Chihuahua.
hist(coahuila, type="Sturges") #Histograma de frecuencia absoluta de Coahuila.
## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): graphical parameter "type" is
## obsolete
## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...):
## graphical parameter "type" is obsolete
## Warning in axis(1, ...): graphical parameter "type" is obsolete
## Warning in axis(2, ...): graphical parameter "type" is obsolete
hist(achihuahua, type="Sturges") #Histograma de frecuencua acumuladas de Chihuahua.
## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): graphical parameter "type" is
## obsolete
## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...):
## graphical parameter "type" is obsolete
## Warning in axis(1, ...): graphical parameter "type" is obsolete
## Warning in axis(2, ...): graphical parameter "type" is obsolete
hist(acoahuila, type="Sturges") #Histograma de frecuencua acumuladas de Coahuila.
## Warning in plot.window(xlim, ylim, "", ...): graphical parameter "type" is
## obsolete
## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...):
## graphical parameter "type" is obsolete
## Warning in axis(1, ...): graphical parameter "type" is obsolete
## Warning in axis(2, ...): graphical parameter "type" is obsolete
plot(dist, type="cfh") #Poligono de frecuencia absoluto de Chichuahua.
plot(dist1, type="cfh") #Poligono de frecuencia absoluto de Coahuila.
plot(dist, type="cfp") #Poligono de frecuencia acumulada de Chihuahua.
plot(dist1, type="cfp") #Poligono de frecuencia acumulada de Coahuila.
Gracias a todos los gráficos que hemos desarrollado a lo largo del archivo, se puede apreciar que los casos confirmados de COVID-19 en el estado de Coahuila ha sido mayor que el de su estado vecino Chihuahua. En esta versión actualizada de U1A6, hemos implementado gráficas utilizando GGplot y también la hemos complementado con gráfica que hemos aprendido desde el inicio del curso.