Este es mi primer documento creado en RMarkDown.
library(readxl)
Datos_Vivienda = read_excel("~/Documents/Javeriana 2020_1/virtuales/Datos/Datos_Vivienda.xlsx")
tabla1=table(Datos_Vivienda$Zona)
tabla1
##
## Zona Centro Zona Norte Zona Oeste Zona Oriente Zona Sur
## 124 1920 1198 351 4726
prop.table(tabla1)*100
##
## Zona Centro Zona Norte Zona Oeste Zona Oriente Zona Sur
## 1.490564 23.079697 14.400769 4.219257 56.809713
pie(tabla1)
Se observa en la Figura del grafico de torta que la mayor cantidad de ofertas de vivienda se encuentran en la zona sur seguido del norte de la ciudad.
hist(Datos_Vivienda$precio_millon,col="gray",main="Histograma del Precio en Millones")
require(ggplot2)
## Loading required package: ggplot2
g1=ggplot(Datos_Vivienda,aes(x=precio_millon))+geom_histogram()+theme_bw()
require(plotly)
## Loading required package: plotly
## Warning: package 'plotly' was built under R version 3.6.2
##
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout
g1
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).
ggplotly(g1)
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).
summary(Datos_Vivienda$precio_millon)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 58.0 220.0 330.0 433.9 540.0 1999.0 2
sd(Datos_Vivienda$precio_millon,na.rm=TRUE)
## [1] 328.6472
Datos_Vivienda$Estrato=as.character(Datos_Vivienda$Estrato)
Datos_Vivienda2=na.omit(Datos_Vivienda)
g2=ggplot(Datos_Vivienda2,aes(y=precio_millon,x=Estrato,fill=Estrato))+geom_boxplot()+theme_bw()
ggplotly(g2)
g3=ggplot(Datos_Vivienda2,aes(y=precio_millon,x=Estrato,fill=Estrato))+geom_boxplot()+theme_bw()+facet_grid(~Tipo)
ggplotly(g3)
g4=ggplot(Datos_Vivienda2,aes(x=Area_contruida,y=precio_millon))+geom_point()+theme_bw()+geom_smooth(method = "lm")
g4
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
cor(Datos_Vivienda2$precio_millon,Datos_Vivienda2$Area_contruida)
## [1] 0.687352
g5=ggplot(Datos_Vivienda2,aes(x=Area_contruida,y=precio_millon,color=Estrato))+geom_point()+theme_bw()+geom_smooth(method = "lm")+facet_grid(~Estrato)
g5
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
ggplotly(g5)
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'