Anexos.

Base de datos de PIB pér capita

IECO1 <- read_excel("C:/Users/Alisson Vaquerano/Desktop/Datos/prueba.xlsx")
## New names:
## * `` -> ...1
print(IECO1)
## # A tibble: 11 x 21
##    ...1    `2000` `2001` `2002` `2003` `2004` `2005` `2006` `2007` `2008` `2009`
##    <chr>    <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
##  1 Argent~  8358.  7816.  2935.  3687.  4311.  5158.  5966.  7302.  9123.  8309.
##  2 Bolivia   998.   949.   904.   908.   967.  1034.  1219.  1373.  1715.  1754.
##  3 Brasil   3750.  3160.  2839.  3070.  3637.  4790.  5886.  7348.  8831.  8598.
##  4 Chile    5074.  4575.  4446.  4773.  6195.  7599.  9465. 10502. 10751. 10209.
##  5 Colomb~  2504.  2424.  2381.  2267.  2765.  3414.  3741.  4714.  5473.  5193.
##  6 Ecuador  1445.  1895.  2172.  2426.  2691.  3002.  3329.  3568.  4249.  4232.
##  7 Guayana  2484.  2487.  2537.  2595.  2749.  2877.  3189.  3658.  4051.  4234.
##  8 Paragu~  1664.  1565.  1301.  1365.  1679.  1844.  2271.  2977.  4041.  3624.
##  9 Perú     1956.  1942.  2022.  2146.  2417.  2730.  3155.  3607.  4223.  4197.
## 10 Uruguay  6875.  6284.  4091.  3624.  4121.  5227.  5888.  7027.  9091.  9452.
## 11 Venezu~  4842.  4987.  3701.  3269.  4326.  5505.  6833.  8433. 11149.  9686.
## # ... with 10 more variables: 2010 <dbl>, 2011 <dbl>, 2012 <dbl>, 2013 <dbl>,
## #   2014 <dbl>, 2015 <chr>, 2016 <chr>, 2017 <chr>, 2018 <chr>, 2019 <chr>