setwd("~/PyE12")
library(pacman)
p_load("readr","DT")
datos <- read_csv("datosR.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## `Dia de muertos` = col_double(),
## Catrina = col_double()
## )
Yo pienso que las busquedas de “Dia de muertos” y "Catrina estan relacionadas debido a la gran relación que existe entre estas como tradicion.
Para esto realizaremos una matriz de diagramas de dispersion
pairs(datos)
cor(datos)
## Dia de muertos Catrina
## Dia de muertos 1.0000000 0.9888546
## Catrina 0.9888546 1.0000000
Se hace el ajuste de la tendencia de los puntos a un modelo linal (lm)
regresion <- lm(`Dia de muertos` ~ Catrina, data = datos)
summary(regresion)
##
## Call:
## lm(formula = `Dia de muertos` ~ Catrina, data = datos)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.7090 -0.5432 -0.1183 -0.1183 10.8179
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.11828 0.32688 3.421 0.00125 **
## Catrina 1.23322 0.02626 46.964 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2.286 on 50 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9778, Adjusted R-squared: 0.9774
## F-statistic: 2206 on 1 and 50 DF, p-value: < 2.2e-16
\[ y = 1.11828 + 0.32688 x \]
plot (datos$`Dia de muertos`, datos$Catrina, xlab="Busquedas Dia de muertos", ylab="Busquedas Catrina")
abline(datos)
## Warning: Unknown or uninitialised column: `coefficients`.
En base a las graficas podemos apreciar que las bisquedas si estan relacionadas, ya que las búsquedas se realizan en la epoca de dia de muertos solamente por tradición mexicana.