Expansión de la CASEN sobre el CENSO (Región 03)

De ingresos sobre una categoría de respuesta

DataIntelligence

Abstract

Expandiremos los ingresos promedios comunales obtenidos de la CASEN sobre la categoría de respuesta: “tejas o tejuelas de arcilla, metálicas, de cemento, de madera, asfálticas o plásticas” del campo P03B del CENSO de viviendas, que fue la categoría de respuesta que más alto correlaciona con los ingresos expandidos (obtenidos de la multiplicación del ingreso promedio y los habitantes), ambos a nivel comunal.

Haremos el análisis sobre la región 01.

Ensayaremos diferentes modelos dentro del análisis de regresión cuya variable independiente será: “frecuencia de población que posee la variable Censal respecto a la zona” y la dependiente: “ingreso expandido por zona”

Lo anterior para elegir el que posea el mayor coeficiente de determinación y así contruir una tabla de valores predichos.

1 Variable CENSO

Necesitamos calcular las frecuencias a nivel censal de las respuestas correspondientes a la categoría: “tejas o tejuelas de arcilla, metálicas, de cemento, de madera, asfálticas o plásticas” del campo P03B del Censo de viviendas. Recordemos que ésta fué la más alta correlación en relación a los ingresos expandidos (ver punto 1.2 aquí).

1.1 Lectura y filtrado de la tabla censal de viviendas

Leemos la tabla Casen 2017 de viviendas que ya tiene integrada la clave zonal:

tabla_con_clave <- readRDS("censo_viviendas_con_clave_17.rds")
r3_100 <- tabla_con_clave[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

REGION	PROVINCIA	COMUNA	DC	AREA	ZC_LOC	ID_ZONA_LOC	NVIV	P01	P02	P03A	P03B	P03C	P04	P05	CANT_HOG	CANT_PER	REGION_15R	PROVINCIA_15R	COMUNA_15R	clave
15	152	15202	1	2	6	13225	1	3	1	5	3	5	1	4	1	1	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	2	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	3	1	1	5	3	5	2	3	1	4	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	4	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	5	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	6	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	7	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	8	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	9	3	1	5	3	5	1	4	1	4	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	10	1	1	5	3	4	1	4	1	1	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	11	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	12	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	13	1	1	5	3	4	1	4	1	3	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	14	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	15	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	16	1	1	5	3	5	1	3	1	3	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	17	1	1	5	3	5	2	4	1	8	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	18	3	1	5	3	5	1	1	1	1	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	19	3	1	5	3	5	1	3	1	1	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	20	1	1	5	3	5	2	1	1	2	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	21	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	22	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	23	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	24	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	25	1	1	5	3	5	1	4	1	2	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	26	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	27	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	28	3	1	5	3	5	1	4	1	5	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	29	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	30	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	31	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	32	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	33	1	1	5	3	5	3	4	1	4	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	34	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	35	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	36	1	1	5	3	5	3	2	1	9	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	37	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	38	1	1	5	3	5	99	4	1	1	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	39	1	1	5	3	5	1	4	1	2	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	40	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	41	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	42	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	43	3	1	5	3	5	2	1	1	5	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	44	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	6	13225	45	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012006
15	152	15202	1	2	8	13910	1	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	2	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	3	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	4	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	5	3	1	5	3	5	2	3	1	3	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	6	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	7	1	1	5	99	5	2	4	1	2	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	8	3	1	5	3	5	3	3	1	2	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	9	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	10	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	11	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	12	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	13	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	14	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	15	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	16	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	17	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	18	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	19	3	1	99	99	99	99	99	1	1	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	20	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	21	1	1	5	3	5	1	4	1	2	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	22	3	1	5	3	5	2	4	1	1	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	23	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	24	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	25	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	26	1	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	27	1	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	28	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	29	1	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	8	13910	30	1	1	5	1	4	2	4	1	1	15	152	15202	15202012008
15	152	15202	1	2	12	8394	1	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	2	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	3	3	1	5	3	5	2	3	1	4	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	4	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	5	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	6	3	3	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	7	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	8	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	9	3	1	5	3	5	1	4	1	1	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	10	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	11	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	12	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	13	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	14	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	15	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	16	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	17	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	18	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	19	3	1	99	99	99	99	99	1	1	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	20	3	1	5	3	5	3	99	1	1	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	21	3	1	5	99	5	1	4	1	2	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	22	3	2	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	23	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	24	3	1	5	3	5	1	2	1	2	15	152	15202	15202012012
15	152	15202	1	2	12	8394	25	3	4	98	98	98	98	98	0	0	15	152	15202	15202012012

Despleguemos los códigos de regiones de nuestra tabla:

regiones <- unique(tabla_con_clave$REGION)
regiones

##  [1] 15 14 13 12 11 10  9 16  8  7  6  5  4  3  2  1

Hagamos un subset con la 1:

tabla_con_clave <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$REGION == 3) 

1.2 Cálculo de frecuencias

tabla_con_clave_f <- tabla_con_clave[,-c(1,2,4,5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,16,17,18,19,20),drop=FALSE] 
names(tabla_con_clave_f)[2] <- "Tipo de techo" 
# Ahora filtramos por Tipo de techo = 1.
tabla_con_clave_ff <- filter(tabla_con_clave_f, tabla_con_clave_f$`Tipo de techo` == 1)
# Determinamos las frecuencias por zona:
b <- tabla_con_clave_ff$clave
c <- tabla_con_clave_ff$`Tipo de techo`
d <- tabla_con_clave_ff$COMUNA
cross_tab =  xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c)+ unlist(d))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
names(d)[1] <- "zona" 
d$anio <- "2017"

Veamos los primeros 100 registros:

r3_100 <- d[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

	zona	unlist.c.	unlist.d.	Freq	anio
1	3101011001	1	3101	59	2017
2	3101021001	1	3101	77	2017
3	3101031001	1	3101	45	2017
4	3101041001	1	3101	91	2017
5	3101051001	1	3101	71	2017
6	3101061001	1	3101	55	2017
7	3101061002	1	3101	12	2017
8	3101061003	1	3101	25	2017
9	3101061004	1	3101	87	2017
10	3101061005	1	3101	75	2017
11	3101061006	1	3101	89	2017
12	3101061007	1	3101	35	2017
13	3101061008	1	3101	30	2017
14	3101061009	1	3101	109	2017
15	3101071001	1	3101	162	2017
16	3101071002	1	3101	162	2017
17	3101081001	1	3101	68	2017
18	3101091001	1	3101	102	2017
19	3101101001	1	3101	2	2017
20	3101102901	1	3101	2	2017
21	3101111001	1	3101	665	2017
22	3101111002	1	3101	187	2017
23	3101111003	1	3101	640	2017
24	3101122013	1	3101	54	2017
25	3101122047	1	3101	1	2017
26	3101122901	1	3101	1	2017
27	3101132901	1	3101	1	2017
28	3101161001	1	3101	186	2017
29	3101161002	1	3101	654	2017
30	3101161003	1	3101	264	2017
31	3101161004	1	3101	334	2017
32	3101162050	1	3101	2	2017
33	3101172013	1	3101	11	2017
34	3101172017	1	3101	18	2017
35	3101172021	1	3101	1	2017
36	3101172026	1	3101	16	2017
37	3101172035	1	3101	15	2017
38	3101172037	1	3101	12	2017
39	3101182901	1	3101	1	2017
40	3101211001	1	3101	367	2017
41	3101211002	1	3101	80	2017
42	3101211003	1	3101	108	2017
43	3101211004	1	3101	169	2017
44	3101211005	1	3101	301	2017
45	3101211006	1	3101	219	2017
46	3101211007	1	3101	248	2017
47	3101222015	1	3101	1	2017
48	3101222048	1	3101	1	2017
49	3101231001	1	3101	16	2017
50	3101231002	1	3101	81	2017
51	3101231003	1	3101	122	2017
52	3101231004	1	3101	81	2017
53	3101231005	1	3101	36	2017
54	3101241001	1	3101	515	2017
55	3101241002	1	3101	719	2017
56	3101241003	1	3101	149	2017
57	3101241004	1	3101	98	2017
58	3101241005	1	3101	287	2017
251	3102011001	1	3102	179	2017
252	3102011002	1	3102	148	2017
253	3102011003	1	3102	228	2017
254	3102011007	1	3102	343	2017
255	3102012001	1	3102	66	2017
256	3102012004	1	3102	2	2017
257	3102022010	1	3102	22	2017
258	3102022901	1	3102	2	2017
259	3102032003	1	3102	10	2017
260	3102032007	1	3102	4	2017
261	3102042002	1	3102	1	2017
262	3102991999	1	3102	9	2017
455	3103011001	1	3103	73	2017
456	3103011002	1	3103	19	2017
457	3103011003	1	3103	127	2017
458	3103012003	1	3103	2	2017
459	3103012022	1	3103	5	2017
460	3103012029	1	3103	1	2017
461	3103032006	1	3103	1	2017
462	3103032009	1	3103	1	2017
463	3103032014	1	3103	1	2017
464	3103042028	1	3103	1	2017
465	3103052020	1	3103	4	2017
466	3103062901	1	3103	1	2017
467	3103072012	1	3103	1	2017
468	3103991999	1	3103	2	2017
661	3201011001	1	3201	49	2017
662	3201011002	1	3201	65	2017
663	3201011003	1	3201	44	2017
664	3201011004	1	3201	15	2017
665	3201011005	1	3201	31	2017
666	3201011006	1	3201	11	2017
667	3201012003	1	3201	4	2017
668	3201012005	1	3201	1	2017
669	3201022006	1	3201	6	2017
670	3201032007	1	3201	3	2017
863	3202011001	1	3202	81	2017
864	3202011002	1	3202	38	2017
865	3202011003	1	3202	89	2017
866	3202021001	1	3202	56	2017
867	3202021002	1	3202	231	2017
868	3202021003	1	3202	119	2017

Agregamos un cero a los códigos comunales de cuatro dígitos:

codigos <- d$unlist.d.
rango <- seq(1:nrow(d))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(2,3),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[4] <- "código" 
r3_100 <- comuna_corr[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

	zona	Freq	anio	código
1	3101011001	59	2017	03101
2	3101021001	77	2017	03101
3	3101031001	45	2017	03101
4	3101041001	91	2017	03101
5	3101051001	71	2017	03101
6	3101061001	55	2017	03101
7	3101061002	12	2017	03101
8	3101061003	25	2017	03101
9	3101061004	87	2017	03101
10	3101061005	75	2017	03101
11	3101061006	89	2017	03101
12	3101061007	35	2017	03101
13	3101061008	30	2017	03101
14	3101061009	109	2017	03101
15	3101071001	162	2017	03101
16	3101071002	162	2017	03101
17	3101081001	68	2017	03101
18	3101091001	102	2017	03101
19	3101101001	2	2017	03101
20	3101102901	2	2017	03101
21	3101111001	665	2017	03101
22	3101111002	187	2017	03101
23	3101111003	640	2017	03101
24	3101122013	54	2017	03101
25	3101122047	1	2017	03101
26	3101122901	1	2017	03101
27	3101132901	1	2017	03101
28	3101161001	186	2017	03101
29	3101161002	654	2017	03101
30	3101161003	264	2017	03101
31	3101161004	334	2017	03101
32	3101162050	2	2017	03101
33	3101172013	11	2017	03101
34	3101172017	18	2017	03101
35	3101172021	1	2017	03101
36	3101172026	16	2017	03101
37	3101172035	15	2017	03101
38	3101172037	12	2017	03101
39	3101182901	1	2017	03101
40	3101211001	367	2017	03101
41	3101211002	80	2017	03101
42	3101211003	108	2017	03101
43	3101211004	169	2017	03101
44	3101211005	301	2017	03101
45	3101211006	219	2017	03101
46	3101211007	248	2017	03101
47	3101222015	1	2017	03101
48	3101222048	1	2017	03101
49	3101231001	16	2017	03101
50	3101231002	81	2017	03101
51	3101231003	122	2017	03101
52	3101231004	81	2017	03101
53	3101231005	36	2017	03101
54	3101241001	515	2017	03101
55	3101241002	719	2017	03101
56	3101241003	149	2017	03101
57	3101241004	98	2017	03101
58	3101241005	287	2017	03101
251	3102011001	179	2017	03102
252	3102011002	148	2017	03102
253	3102011003	228	2017	03102
254	3102011007	343	2017	03102
255	3102012001	66	2017	03102
256	3102012004	2	2017	03102
257	3102022010	22	2017	03102
258	3102022901	2	2017	03102
259	3102032003	10	2017	03102
260	3102032007	4	2017	03102
261	3102042002	1	2017	03102
262	3102991999	9	2017	03102
455	3103011001	73	2017	03103
456	3103011002	19	2017	03103
457	3103011003	127	2017	03103
458	3103012003	2	2017	03103
459	3103012022	5	2017	03103
460	3103012029	1	2017	03103
461	3103032006	1	2017	03103
462	3103032009	1	2017	03103
463	3103032014	1	2017	03103
464	3103042028	1	2017	03103
465	3103052020	4	2017	03103
466	3103062901	1	2017	03103
467	3103072012	1	2017	03103
468	3103991999	2	2017	03103
661	3201011001	49	2017	03201
662	3201011002	65	2017	03201
663	3201011003	44	2017	03201
664	3201011004	15	2017	03201
665	3201011005	31	2017	03201
666	3201011006	11	2017	03201
667	3201012003	4	2017	03201
668	3201012005	1	2017	03201
669	3201022006	6	2017	03201
670	3201032007	3	2017	03201
863	3202011001	81	2017	03202
864	3202011002	38	2017	03202
865	3202011003	89	2017	03202
866	3202021001	56	2017	03202
867	3202021002	231	2017	03202
868	3202021003	119	2017	03202

2 Variable CASEN

2.1 Tabla de ingresos expandidos

Hemos calculado ya éste valor como conclusión del punto 1.1 de aquí

h_y_m_2017_censo <- readRDS("ingresos_expandidos_17.rds")
tablamadre <- head(h_y_m_2017_censo,50)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

código	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos
01101	Iquique	354820.7	2017	1101	191468	67936815240
01107	Alto Hospicio	301933.4	2017	1107	108375	32722034397
01401	Pozo Almonte	285981.8	2017	1401	15711	4493059532
01402	Camiña	262850.3	2017	1402	1250	328562901
01404	Huara	253968.5	2017	1404	2730	693334131
01405	Pica	313007.5	2017	1405	9296	2909717399
02101	Antofagasta	347580.2	2017	2101	361873	125779893517
02102	Mejillones	369770.7	2017	2102	13467	4979702302
02103	Sierra Gorda	403458.5	2017	2103	10186	4109628188
02104	Taltal	364539.1	2017	2104	13317	4854566842
02201	Calama	409671.3	2017	2201	165731	67895226712
02203	San Pedro de Atacama	426592.0	2017	2203	10996	4690805471
02301	Tocopilla	246615.3	2017	2301	25186	6211253937
02302	María Elena	466266.9	2017	2302	6457	3010685220
03101	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03102	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03103	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03201	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03202	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03301	Vallenar	304336.7	2017	3301	51917	15800246795
03302	Alto del Carmen	227130.4	2017	3302	5299	1203563833
03303	Freirina	253086.7	2017	3303	7041	1781983257
03304	Huasco	287406.6	2017	3304	10149	2916889629
04101	La Serena	270221.9	2017	4101	221054	59733627577
04102	Coquimbo	261852.6	2017	4102	227730	59631700074
04103	Andacollo	248209.3	2017	4103	11044	2741223967
04104	La Higuera	228356.8	2017	4104	4241	968461330
04105	Paiguano	205942.1	2017	4105	4497	926121774
04106	Vicuña	211431.9	2017	4106	27771	5871675449
04201	Illapel	238674.4	2017	4201	30848	7362627007
04202	Canela	207933.6	2017	4202	9093	1890740321
04203	Los Vilos	255200.4	2017	4203	21382	5456695139
04204	Salamanca	242879.5	2017	4204	29347	7127783272
04301	Ovalle	266522.9	2017	4301	111272	29656533187
04302	Combarbalá	210409.7	2017	4302	13322	2803077721
04303	Monte Patria	211907.9	2017	4303	30751	6516380780
04304	Punitaqui	194997.8	2017	4304	10956	2136395349
04305	Río Hurtado	182027.2	2017	4305	4278	778712384
05101	Valparaíso	298720.7	2017	5101	296655	88616992249
05102	Casablanca	312802.7	2017	5102	26867	8404070481
05103	Concón	318496.3	2017	5103	42152	13425257057
05105	Puchuncaví	288737.2	2017	5105	18546	5354920887
05107	Quintero	316659.1	2017	5107	31923	10108709691
05109	Viña del Mar	337006.1	2017	5109	334248	112643604611
05301	Los Andes	338182.5	2017	5301	66708	22559476922
05302	Calle Larga	245165.4	2017	5302	14832	3636293159
05303	Rinconada	281633.2	2017	5303	10207	2874630315
05304	San Esteban	220958.4	2017	5304	18855	4166170587
05401	La Ligua	229623.7	2017	5401	35390	8126381563
05402	Cabildo	249717.7	2017	5402	19388	4841527150

3 Unión Censo-Casen

Integramos a la tabla censal de frecuencias la tabla de ingresos expandidos de la Casen.

comunas_con_ing_exp = merge( x = comuna_corr, y = h_y_m_2017_censo, by = "código", all.x = TRUE)
r3_100 <- comunas_con_ing_exp[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

código	zona	Freq	anio	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos
03101	3101011001	59	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101021001	77	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101031001	45	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101041001	91	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101051001	71	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061001	55	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061002	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061003	25	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061004	87	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061005	75	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061006	89	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061007	35	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061008	30	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061009	109	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101071001	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101071002	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101081001	68	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101091001	102	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101101001	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101102901	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101111001	665	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101111002	187	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101111003	640	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101122013	54	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101122047	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101122901	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101132901	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161001	186	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161002	654	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161003	264	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161004	334	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101162050	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172013	11	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172017	18	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172021	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172026	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172035	15	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172037	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101182901	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211001	367	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211002	80	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211003	108	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211004	169	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211005	301	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211006	219	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211007	248	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101222015	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101222048	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231001	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231002	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231003	122	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231004	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231005	36	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241001	515	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241002	719	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241003	149	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241004	98	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241005	287	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03102	3102011001	179	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102011002	148	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102011003	228	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102011007	343	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102012001	66	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102012004	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102022010	22	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102022901	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102032003	10	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102032007	4	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102042002	1	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102991999	9	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03103	3103011001	73	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103011002	19	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103011003	127	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103012003	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103012022	5	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103012029	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103032006	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103032009	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103032014	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103042028	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103052020	4	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103062901	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103072012	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103991999	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03201	3201011001	49	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011002	65	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011003	44	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011004	15	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011005	31	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011006	11	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201012003	4	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201012005	1	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201022006	6	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201032007	3	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03202	3202011001	81	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202011002	38	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202011003	89	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202021001	56	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202021002	231	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202021003	119	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047

4 Proporción poblacional zonal respecto a la comunal

Del censo obtenemos la cantidad de población a nivel de zona y estimamos su proporción a nivel comunal. Ya hemos calculado ésta proporción aquí.

prop_pob <- readRDS("tabla_de_prop_pob.rds")
names(prop_pob)[1] <- "zona"
names(prop_pob)[3] <- "p_poblacional" 

Veamos los 100 primeros registros:

r3_100 <- prop_pob[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

zona	Freq	p_poblacional	código
1101011001	2491	0.0130100	01101
1101011002	1475	0.0077036	01101
1101021001	1003	0.0052385	01101
1101021002	54	0.0002820	01101
1101021003	2895	0.0151200	01101
1101021004	2398	0.0125243	01101
1101021005	4525	0.0236332	01101
1101031001	2725	0.0142321	01101
1101031002	3554	0.0185618	01101
1101031003	5246	0.0273988	01101
1101031004	3389	0.0177001	01101
1101041001	1800	0.0094010	01101
1101041002	2538	0.0132555	01101
1101041003	3855	0.0201339	01101
1101041004	5663	0.0295767	01101
1101041005	4162	0.0217373	01101
1101041006	2689	0.0140441	01101
1101051001	3296	0.0172144	01101
1101051002	4465	0.0233198	01101
1101051003	4656	0.0243174	01101
1101051004	2097	0.0109522	01101
1101051005	3569	0.0186402	01101
1101051006	2741	0.0143157	01101
1101061001	1625	0.0084871	01101
1101061002	4767	0.0248971	01101
1101061003	4826	0.0252053	01101
1101061004	4077	0.0212934	01101
1101061005	2166	0.0113126	01101
1101071001	2324	0.0121378	01101
1101071002	2801	0.0146291	01101
1101071003	3829	0.0199981	01101
1101071004	1987	0.0103777	01101
1101081001	5133	0.0268087	01101
1101081002	3233	0.0168853	01101
1101081003	2122	0.0110828	01101
1101081004	2392	0.0124929	01101
1101092001	57	0.0002977	01101
1101092004	247	0.0012900	01101
1101092005	76	0.0003969	01101
1101092006	603	0.0031494	01101
1101092007	84	0.0004387	01101
1101092010	398	0.0020787	01101
1101092012	58	0.0003029	01101
1101092014	23	0.0001201	01101
1101092016	20	0.0001045	01101
1101092017	8	0.0000418	01101
1101092018	74	0.0003865	01101
1101092019	25	0.0001306	01101
1101092021	177	0.0009244	01101
1101092022	23	0.0001201	01101
1101092023	288	0.0015042	01101
1101092024	14	0.0000731	01101
1101092901	30	0.0001567	01101
1101101001	2672	0.0139553	01101
1101101002	4398	0.0229699	01101
1101101003	4524	0.0236280	01101
1101101004	3544	0.0185096	01101
1101101005	4911	0.0256492	01101
1101101006	3688	0.0192617	01101
1101111001	3886	0.0202958	01101
1101111002	2312	0.0120751	01101
1101111003	4874	0.0254560	01101
1101111004	4543	0.0237272	01101
1101111005	4331	0.0226200	01101
1101111006	3253	0.0169898	01101
1101111007	4639	0.0242286	01101
1101111008	4881	0.0254925	01101
1101111009	5006	0.0261454	01101
1101111010	366	0.0019115	01101
1101111011	4351	0.0227244	01101
1101111012	2926	0.0152819	01101
1101111013	3390	0.0177053	01101
1101111014	2940	0.0153550	01101
1101112003	33	0.0001724	01101
1101112013	104	0.0005432	01101
1101112019	34	0.0001776	01101
1101112025	21	0.0001097	01101
1101112901	6	0.0000313	01101
1101991999	1062	0.0055466	01101
1107011001	4104	0.0378685	01107
1107011002	4360	0.0402307	01107
1107011003	8549	0.0788835	01107
1107012003	3	0.0000277	01107
1107012901	17	0.0001569	01107
1107021001	6701	0.0618316	01107
1107021002	3971	0.0366413	01107
1107021003	6349	0.0585836	01107
1107021004	5125	0.0472895	01107
1107021005	4451	0.0410704	01107
1107021006	3864	0.0356540	01107
1107021007	5235	0.0483045	01107
1107021008	4566	0.0421315	01107
1107031001	4195	0.0387082	01107
1107031002	7099	0.0655040	01107
1107031003	4720	0.0435525	01107
1107032005	38	0.0003506	01107
1107032006	2399	0.0221361	01107
1107032008	4	0.0000369	01107
1107041001	3630	0.0334948	01107
1107041002	5358	0.0494394	01107

5 Ingreso medio

Deseamos el valor del ingreso promedio a nivel comunal, pero expandido a nivel zonal. Ésta información está contenida en el campo promedio_i de la tabla obtenida en el punto 3.

r3_100 <- comunas_con_ing_exp[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

código	zona	Freq	anio	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos
03101	3101011001	59	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101021001	77	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101031001	45	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101041001	91	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101051001	71	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061001	55	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061002	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061003	25	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061004	87	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061005	75	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061006	89	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061007	35	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061008	30	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101061009	109	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101071001	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101071002	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101081001	68	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101091001	102	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101101001	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101102901	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101111001	665	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101111002	187	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101111003	640	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101122013	54	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101122047	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101122901	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101132901	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161001	186	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161002	654	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161003	264	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101161004	334	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101162050	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172013	11	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172017	18	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172021	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172026	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172035	15	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101172037	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101182901	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211001	367	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211002	80	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211003	108	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211004	169	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211005	301	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211006	219	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101211007	248	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101222015	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101222048	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231001	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231002	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231003	122	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231004	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101231005	36	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241001	515	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241002	719	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241003	149	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241004	98	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03101	3101241005	287	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473
03102	3102011001	179	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102011002	148	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102011003	228	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102011007	343	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102012001	66	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102012004	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102022010	22	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102022901	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102032003	10	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102032007	4	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102042002	1	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03102	3102991999	9	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241
03103	3103011001	73	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103011002	19	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103011003	127	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103012003	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103012022	5	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103012029	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103032006	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103032009	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103032014	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103042028	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103052020	4	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103062901	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103072012	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03103	3103991999	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711
03201	3201011001	49	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011002	65	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011003	44	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011004	15	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011005	31	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201011006	11	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201012003	4	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201012005	1	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201022006	6	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03201	3201032007	3	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196
03202	3202011001	81	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202011002	38	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202011003	89	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202021001	56	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202021002	231	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047
03202	3202021003	119	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047

6 Ingreso promedio expandido por zona (multi_pob)

En éste momento vamos a construir nuestra variable dependiente de regresión aplicando la siguiente fórmula:

\[ multi\_pob = promedio\_i \cdot personas \cdot p\_poblacional \]

Para ello integramos a la tabla de ingresos expandidos a nivel zonal (punto 3) la tabla de proporciones poblacionales zonales respecto al total comunal (punto 4) :

h_y_m_comuna_corr_01 = merge( x = comunas_con_ing_exp, y = prop_pob, by = "zona", all.x = TRUE)
tablamadre <- head(h_y_m_comuna_corr_01,100)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

zona	código.x	Freq.x	anio	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos	Freq.y	p_poblacional	código.y
3101011001	03101	59	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	869	0.0056452	03101
3101021001	03101	77	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1437	0.0093350	03101
3101031001	03101	45	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1502	0.0097572	03101
3101041001	03101	91	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1734	0.0112643	03101
3101051001	03101	71	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1576	0.0102380	03101
3101061001	03101	55	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4376	0.0284272	03101
3101061002	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2049	0.0133106	03101
3101061003	03101	25	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4199	0.0272774	03101
3101061004	03101	87	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5838	0.0379246	03101
3101061005	03101	75	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3217	0.0208982	03101
3101061006	03101	89	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1930	0.0125376	03101
3101061007	03101	35	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3446	0.0223858	03101
3101061008	03101	30	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2624	0.0170459	03101
3101061009	03101	109	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5319	0.0345531	03101
3101071001	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3367	0.0218726	03101
3101071002	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2651	0.0172213	03101
3101081001	03101	68	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2352	0.0152790	03101
3101091001	03101	102	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4467	0.0290184	03101
3101101001	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	94	0.0006106	03101
3101102901	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	26	0.0001689	03101
3101111001	03101	665	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3046	0.0197873	03101
3101111002	03101	187	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2128	0.0138238	03101
3101111003	03101	640	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4579	0.0297459	03101
3101122013	03101	54	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	332	0.0021567	03101
3101122047	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	183	0.0011888	03101
3101122901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	54	0.0003508	03101
3101132901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	14	0.0000909	03101
3101161001	03101	186	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3897	0.0253156	03101
3101161002	03101	654	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5267	0.0342153	03101
3101161003	03101	264	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4789	0.0311101	03101
3101161004	03101	334	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4382	0.0284662	03101
3101162050	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	33	0.0002144	03101
3101172013	03101	11	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	194	0.0012603	03101
3101172017	03101	18	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	121	0.0007860	03101
3101172021	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	74	0.0004807	03101
3101172026	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	340	0.0022087	03101
3101172035	03101	15	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	293	0.0019034	03101
3101172037	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	859	0.0055802	03101
3101182901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	17	0.0001104	03101
3101211001	03101	367	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4698	0.0305190	03101
3101211002	03101	80	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2574	0.0167211	03101
3101211003	03101	108	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4857	0.0315519	03101
3101211004	03101	169	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4381	0.0284597	03101
3101211005	03101	301	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3957	0.0257053	03101
3101211006	03101	219	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5331	0.0346311	03101
3101211007	03101	248	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2203	0.0143110	03101
3101222015	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	97	0.0006301	03101
3101222048	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	62	0.0004028	03101
3101231001	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2431	0.0157922	03101
3101231002	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4099	0.0266278	03101
3101231003	03101	122	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6102	0.0396396	03101
3101231004	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3368	0.0218791	03101
3101231005	03101	36	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3855	0.0250427	03101
3101241001	03101	515	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5023	0.0326302	03101
3101241002	03101	719	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6270	0.0407309	03101
3101241003	03101	149	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3082	0.0200212	03101
3101241004	03101	98	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3115	0.0202356	03101
3101241005	03101	287	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4323	0.0280829	03101
3102011001	03102	179	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2174	0.1230891	03102
3102011002	03102	148	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2696	0.1526441	03102
3102011003	03102	228	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	3928	0.2223984	03102
3102011007	03102	343	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	6749	0.3821198	03102
3102012001	03102	66	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	590	0.0334051	03102
3102012004	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	117	0.0066244	03102
3102022010	03102	22	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	542	0.0306874	03102
3102022901	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	53	0.0030008	03102
3102032003	03102	10	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	297	0.0168158	03102
3102032007	03102	4	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	181	0.0102480	03102
3102042002	03102	1	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	22	0.0012456	03102
3102991999	03102	9	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	228	0.0129091	03102
3103011001	03103	73	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	6039	0.4307725	03103
3103011002	03103	19	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	1412	0.1007205	03103
3103011003	03103	127	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	2406	0.1716242	03103
3103012003	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	74	0.0052786	03103
3103012022	03103	5	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	553	0.0394465	03103
3103012029	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	86	0.0061345	03103
3103032006	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	476	0.0339539	03103
3103032009	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	22	0.0015693	03103
3103032014	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	41	0.0029246	03103
3103042028	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	195	0.0139097	03103
3103052020	03103	4	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	952	0.0679078	03103
3103062901	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	122	0.0087025	03103
3103072012	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	27	0.0019260	03103
3103991999	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	78	0.0055639	03103
3201011001	03201	49	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	4870	0.3985596	03201
3201011002	03201	65	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1606	0.1314347	03201
3201011003	03201	44	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	2325	0.1902774	03201
3201011004	03201	15	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1169	0.0956707	03201
3201011005	03201	31	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	735	0.0601522	03201
3201011006	03201	11	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	368	0.0301170	03201
3201012003	03201	4	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	27	0.0022097	03201
3201012005	03201	1	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	29	0.0023734	03201
3201022006	03201	6	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	699	0.0572060	03201
3201032007	03201	3	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	185	0.0151404	03201
3202011001	03202	81	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2416	0.1735009	03202
3202011002	03202	38	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1650	0.1184919	03202
3202011003	03202	89	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	3157	0.2267145	03202
3202021001	03202	56	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1494	0.1072890	03202
3202021002	03202	231	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2848	0.2045242	03202
3202021003	03202	119	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1690	0.1213645	03202

Hacemos la multiplicación que queda almacenada en la variable multi_pob:

h_y_m_comuna_corr_01$multi_pob <- h_y_m_comuna_corr_01$promedio_i * h_y_m_comuna_corr_01$personas * h_y_m_comuna_corr_01$p_poblacional
tablamadre <- head(h_y_m_comuna_corr_01,100)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

zona	código.x	Freq.x	anio	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos	Freq.y	p_poblacional	código.y	multi_pob
3101011001	03101	59	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	869	0.0056452	03101	286835306
3101021001	03101	77	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1437	0.0093350	03101	474317992
3101031001	03101	45	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1502	0.0097572	03101	495772876
3101041001	03101	91	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1734	0.0112643	03101	572350311
3101051001	03101	71	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1576	0.0102380	03101	520198438
3101061001	03101	55	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4376	0.0284272	03101	1444408859
3101061002	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2049	0.0133106	03101	676323984
3101061003	03101	25	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4199	0.0272774	03101	1385985558
3101061004	03101	87	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5838	0.0379246	03101	1926978730
3101061005	03101	75	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3217	0.0208982	03101	1061851760
3101061006	03101	89	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1930	0.0125376	03101	637045041
3101061007	03101	35	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3446	0.0223858	03101	1137438969
3101061008	03101	30	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2624	0.0170459	03101	866117195
3101061009	03101	109	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5319	0.0345531	03101	1755669727
3101071001	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3367	0.0218726	03101	1111363032
3101071002	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2651	0.0172213	03101	875029225
3101081001	03101	68	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2352	0.0152790	03101	776336754
3101091001	03101	102	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4467	0.0290184	03101	1474445698
3101101001	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	94	0.0006106	03101	31027064
3101102901	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	26	0.0001689	03101	8581954
3101111001	03101	665	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3046	0.0197873	03101	1005408909
3101111002	03101	187	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2128	0.0138238	03101	702399921
3101111003	03101	640	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4579	0.0297459	03101	1511414115
3101122013	03101	54	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	332	0.0021567	03101	109584950
3101122047	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	183	0.0011888	03101	60403753
3101122901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	54	0.0003508	03101	17824058
3101132901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	14	0.0000909	03101	4621052
3101161001	03101	186	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3897	0.0253156	03101	1286302862
3101161002	03101	654	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5267	0.0342153	03101	1738505819
3101161003	03101	264	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4789	0.0311101	03101	1580729897
3101161004	03101	334	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4382	0.0284662	03101	1446389310
3101162050	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	33	0.0002144	03101	10892480
3101172013	03101	11	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	194	0.0012603	03101	64034579
3101172017	03101	18	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	121	0.0007860	03101	39939093
3101172021	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	74	0.0004807	03101	24425561
3101172026	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	340	0.0022087	03101	112225551
3101172035	03101	15	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	293	0.0019034	03101	96712019
3101172037	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	859	0.0055802	03101	283534554
3101182901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	17	0.0001104	03101	5611278
3101211001	03101	367	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4698	0.0305190	03101	1550693058
3101211002	03101	80	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2574	0.0167211	03101	849613438
3101211003	03101	108	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4857	0.0315519	03101	1603175007
3101211004	03101	169	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4381	0.0284597	03101	1446059235
3101211005	03101	301	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3957	0.0257053	03101	1306107371
3101211006	03101	219	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5331	0.0346311	03101	1759630628
3101211007	03101	248	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2203	0.0143110	03101	727155557
3101222015	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	97	0.0006301	03101	32017290
3101222048	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	62	0.0004028	03101	20464659
3101231001	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2431	0.0157922	03101	802412691
3101231002	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4099	0.0266278	03101	1352978043
3101231003	03101	122	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6102	0.0396396	03101	2014118570
3101231004	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3368	0.0218791	03101	1111693108
3101231005	03101	36	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3855	0.0250427	03101	1272439706
3101241001	03101	515	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5023	0.0326302	03101	1657967482
3101241002	03101	719	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6270	0.0407309	03101	2069571195
3101241003	03101	149	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3082	0.0200212	03101	1017291614
3101241004	03101	98	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3115	0.0202356	03101	1028184094
3101241005	03101	287	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4323	0.0280829	03101	1426914876
3102011001	03102	179	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2174	0.1230891	03102	650710405
3102011002	03102	148	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2696	0.1526441	03102	806952738
3102011003	03102	228	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	3928	0.2223984	03102	1175708588
3102011007	03102	343	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	6749	0.3821198	03102	2020075678
3102012001	03102	66	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	590	0.0334051	03102	176595740
3102012004	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	117	0.0066244	03102	35019833
3102022010	03102	22	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	542	0.0306874	03102	162228629
3102022901	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	53	0.0030008	03102	15863685
3102032003	03102	10	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	297	0.0168158	03102	88896500
3102032007	03102	4	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	181	0.0102480	03102	54175981
3102042002	03102	1	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	22	0.0012456	03102	6584926
3102991999	03102	9	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	228	0.0129091	03102	68243778
3103011001	03103	73	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	6039	0.4307725	03103	1900134459
3103011002	03103	19	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	1412	0.1007205	03103	444277174
3103011003	03103	127	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	2406	0.1716242	03103	757033202
3103012003	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	74	0.0052786	03103	23283648
3103012022	03103	5	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	553	0.0394465	03103	173998072
3103012029	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	86	0.0061345	03103	27059375
3103032006	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	476	0.0339539	03103	149770492
3103032009	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	22	0.0015693	03103	6922166
3103032014	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	41	0.0029246	03103	12900400
3103042028	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	195	0.0139097	03103	61355559
3103052020	03103	4	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	952	0.0679078	03103	299540984
3103062901	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	122	0.0087025	03103	38386555
3103072012	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	27	0.0019260	03103	8495385
3103991999	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	78	0.0055639	03103	24542224
3201011001	03201	49	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	4870	0.3985596	03201	1394716026
3201011002	03201	65	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1606	0.1314347	03201	459941260
3201011003	03201	44	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	2325	0.1902774	03201	665855187
3201011004	03201	15	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1169	0.0956707	03201	334789124
3201011005	03201	31	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	735	0.0601522	03201	210496156
3201011006	03201	11	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	368	0.0301170	03201	105391273
3201012003	03201	4	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	27	0.0022097	03201	7732512
3201012005	03201	1	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	29	0.0023734	03201	8305291
3201022006	03201	6	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	699	0.0572060	03201	200186140
3201032007	03201	3	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	185	0.0151404	03201	52982026
3202011001	03202	81	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2416	0.1735009	03202	812396447
3202011002	03202	38	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1650	0.1184919	03202	554823733
3202011003	03202	89	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	3157	0.2267145	03202	1061562742
3202021001	03202	56	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1494	0.1072890	03202	502367671
3202021002	03202	231	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2848	0.2045242	03202	957659388
3202021003	03202	119	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1690	0.1213645	03202	568274005

7 Análisis de regresión

Aplicaremos un análisis de regresión donde:

\[ Y(dependiente) = ingreso \ expandido \ por \ zona \ (multi\_pob)\]

\[ X(independiente) = frecuencia \ de \ población \ que \ posee \ la \ variable \ Censal \ respecto \ a \ la \ zona \ (Freq.x) \]

7.1 Diagrama de dispersión

scatter.smooth(x=h_y_m_comuna_corr_01$Freq.x, y=h_y_m_comuna_corr_01$multi_pob, main="multi_pob ~ Freq.x",
     xlab = "Freq.x",
     ylab = "multi_pob",
           col = 2) 

7.2 Outliers

Hemos demostrado en el punto 5.7.2 de aquí que la exclusión de ouliers no genera ninguna mejora en el modelo de regresión.

7.3 Modelo lineal

Aplicaremos un análisis de regresión lineal del ingreso expandido por zona sobre las frecuencias de respuestas zonales.

linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = multi_pob ~ (Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.406e+09 -2.277e+08 -1.840e+08  9.344e+07  1.462e+09 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 237888554   33446077   7.113 2.25e-11 ***
## Freq.x        2742196     196164  13.979  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 405100000 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.507,  Adjusted R-squared:  0.5044 
## F-statistic: 195.4 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

7.4 Gráfica de la recta de regresión lineal

ggplot(h_y_m_comuna_corr_01, aes(x = Freq.x , y = multi_pob)) + 
  geom_point() +
  stat_smooth(method = "lm", col = "red")

Si bien obtenemos nuestro modelo lineal da cuenta del 0.8214 de la variabilidad de los datos de respuesta en torno a su media, modelos alternativos pueden ofrecernos una explicación de la variable dependiente aún mayor.

8 Modelos alternativos

8.1 Modelo cuadrático

\[ \hat Y = \beta_0 + \beta_1 X^2 \]

linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = multi_pob ~ (Freq.x^2), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.406e+09 -2.277e+08 -1.840e+08  9.344e+07  1.462e+09 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 237888554   33446077   7.113 2.25e-11 ***
## Freq.x        2742196     196164  13.979  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 405100000 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.507,  Adjusted R-squared:  0.5044 
## F-statistic: 195.4 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.2 Modelo cúbico

\[ \hat Y = \beta_0 + \beta_1 X^3 \]

linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = multi_pob ~ (Freq.x^3), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.406e+09 -2.277e+08 -1.840e+08  9.344e+07  1.462e+09 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 237888554   33446077   7.113 2.25e-11 ***
## Freq.x        2742196     196164  13.979  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 405100000 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.507,  Adjusted R-squared:  0.5044 
## F-statistic: 195.4 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.3 Modelo logarítmico

\[ \hat Y = \beta_0 + \beta_1 ln X \]

linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = multi_pob ~ log(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -620130689 -274938633  -21357939  212092739 1099862470 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -203853599   43455141  -4.691 5.18e-06 ***
## log(Freq.x)  234036844   12509820  18.708  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 342200000 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.6481, Adjusted R-squared:  0.6463 
## F-statistic:   350 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.4 Modelo exponencial

\[ \hat Y = \beta_0 + \beta_1 e^X \]

No es aplicable sin una transformación pues los valores elevados a \(e\) de Freq.x tienden a infinito.

8.5 Modelo con raíz cuadrada

\[ \hat Y = \beta_0 + \beta_1 \sqrt {X} \]

linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = multi_pob ~ sqrt(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -910715490 -149789040  -64443067   19716290 1287495382 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  -33223145   33970130  -0.978    0.329    
## sqrt(Freq.x)  75592456    3732221  20.254   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 324600000 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.6835, Adjusted R-squared:  0.6818 
## F-statistic: 410.2 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.6 Modelo raíz-raíz

\[ \hat Y = {\beta_0}^2 + 2 \beta_0 \beta_1 \sqrt{X}+ \beta_1^2 X \]

linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = sqrt(multi_pob) ~ sqrt(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -22095  -4318  -1864   1804  23161 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)   5085.26     754.21   6.743 1.82e-10 ***
## sqrt(Freq.x)  1796.50      82.86  21.680  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 7206 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7121, Adjusted R-squared:  0.7106 
## F-statistic:   470 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.7 Modelo log-raíz

\[ \hat Y = e^{\beta_0 + \beta_1 \sqrt{X}} \]

linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = log(multi_pob) ~ sqrt(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.4883 -0.7319  0.0417  0.6895  2.7335 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  17.13133    0.12302  139.26   <2e-16 ***
## sqrt(Freq.x)  0.23698    0.01352   17.53   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.175 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.618,  Adjusted R-squared:  0.616 
## F-statistic: 307.4 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.8 Modelo raíz-log

\[ \hat Y = {\beta_0}^2 + 2 \beta_0 \beta_1 \ln{X}+ \beta_1^2 ln^2X \]

linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = sqrt(multi_pob) ~ log(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -13193.0  -4743.9   -798.1   3530.9  18153.5 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)   -92.91     810.59  -0.115    0.909    
## log(Freq.x)  5954.95     233.35  25.519   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 6383 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7741, Adjusted R-squared:  0.773 
## F-statistic: 651.2 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.9 Modelo log-log

\[ \hat Y = e^{\beta_0+\beta_1 ln{X}} \]

linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = log(multi_pob) ~ log(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.7140 -0.5050 -0.0602  0.4293  2.6117 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 16.21286    0.10243  158.28   <2e-16 ***
## log(Freq.x)  0.86789    0.02949   29.43   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.8066 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8201, Adjusted R-squared:  0.8192 
## F-statistic: 866.3 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

9 Modelo log-log (log-log)

Es éste el modelo que nos entrega el mayor coeficiente de determinación de todos (0.8192).

9.1 Diagrama de dispersión sobre log-log

Desplegamos una curva suavizada por loess en el diagrama de dispersión.

scatter.smooth(x=log(h_y_m_comuna_corr_01$Freq.x), y=log(h_y_m_comuna_corr_01$multi_pob), lpars = list(col = "red", lwd = 2, lty = 1), main="multi_pob ~ Freq.x")

9.2 Modelo log-log

Observemos nuevamente el resultado sobre log-log.

linearMod <- lm(log( multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 

## 
## Call:
## lm(formula = log(multi_pob) ~ log(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.7140 -0.5050 -0.0602  0.4293  2.6117 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 16.21286    0.10243  158.28   <2e-16 ***
## log(Freq.x)  0.86789    0.02949   29.43   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.8066 on 190 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8201, Adjusted R-squared:  0.8192 
## F-statistic: 866.3 on 1 and 190 DF,  p-value: < 2.2e-16

ggplot(h_y_m_comuna_corr_01, aes(x = log(Freq.x) , y = log(multi_pob))) + 
  geom_point() +
  stat_smooth(method = "lm", col = "red")

9.3 Análisis de residuos

par(mfrow = c (2,2))
plot(linearMod)

9.4 Ecuación del modelo

\[ \hat Y = e^(16.21286 + 0.96940 * lnX) \]

10 Aplicación la regresión a los valores de la variable a nivel de zona

Esta nueva variable se llamará: est_ing

h_y_m_comuna_corr_01$est_ing <- exp(16.21286 + 0.96940 * log(h_y_m_comuna_corr_01$Freq.x))

r3_100 <- h_y_m_comuna_corr_01[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

zona	código.x	Freq.x	anio	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos	Freq.y	p_poblacional	código.y	multi_pob	est_ing
3101011001	03101	59	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	869	0.0056452	03101	286835306	572558114
3101021001	03101	77	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1437	0.0093350	03101	474317992	741173261
3101031001	03101	45	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1502	0.0097572	03101	495772876	440331591
3101041001	03101	91	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1734	0.0112643	03101	572350311	871465823
3101051001	03101	71	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1576	0.0102380	03101	520198438	685118157
3101061001	03101	55	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4376	0.0284272	03101	1444408859	534888456
3101061002	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2049	0.0133106	03101	676323984	122268317
3101061003	03101	25	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4199	0.0272774	03101	1385985558	249068427
3101061004	03101	87	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5838	0.0379246	03101	1926978730	834306443
3101061005	03101	75	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3217	0.0208982	03101	1061851760	722503612
3101061006	03101	89	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1930	0.0125376	03101	637045041	852892521
3101061007	03101	35	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3446	0.0223858	03101	1137438969	345124028
3101061008	03101	30	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2624	0.0170459	03101	866117195	297219280
3101061009	03101	109	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5319	0.0345531	03101	1755669727	1038094478
3101071001	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3367	0.0218726	03101	1111363032	1524261530
3101071002	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2651	0.0172213	03101	875029225	1524261530
3101081001	03101	68	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2352	0.0152790	03101	776336754	657036920
3101091001	03101	102	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4467	0.0290184	03101	1474445698	973402910
3101101001	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	94	0.0006106	03101	31027064	21526534
3101102901	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	26	0.0001689	03101	8581954	21526534
3101111001	03101	665	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3046	0.0197873	03101	1005408909	5992374356
3101111002	03101	187	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2128	0.0138238	03101	702399921	1751777271
3101111003	03101	640	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4579	0.0297459	03101	1511414115	5773863342
3101122013	03101	54	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	332	0.0021567	03101	109584950	525458165
3101122047	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	183	0.0011888	03101	60403753	10993997
3101122901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	54	0.0003508	03101	17824058	10993997
3101132901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	14	0.0000909	03101	4621052	10993997
3101161001	03101	186	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3897	0.0253156	03101	1286302862	1742695389
3101161002	03101	654	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5267	0.0342153	03101	1738505819	5896261049
3101161003	03101	264	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4789	0.0311101	03101	1580729897	2447138111
3101161004	03101	334	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4382	0.0284662	03101	1446389310	3073798956
3101162050	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	33	0.0002144	03101	10892480	21526534
3101172013	03101	11	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	194	0.0012603	03101	64034579	112378105
3101172017	03101	18	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	121	0.0007860	03101	39939093	181141016
3101172021	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	74	0.0004807	03101	24425561	10993997
3101172026	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	340	0.0022087	03101	112225551	161595605
3101172035	03101	15	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	293	0.0019034	03101	96712019	151795361
3101172037	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	859	0.0055802	03101	283534554	122268317
3101182901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	17	0.0001104	03101	5611278	10993997
3101211001	03101	367	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4698	0.0305190	03101	1550693058	3367773820
3101211002	03101	80	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2574	0.0167211	03101	849613438	769150041
3101211003	03101	108	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4857	0.0315519	03101	1603175007	1028860804
3101211004	03101	169	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4381	0.0284597	03101	1446059235	1588067673
3101211005	03101	301	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3957	0.0257053	03101	1306107371	2778932479
3101211006	03101	219	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5331	0.0346311	03101	1759630628	2041654070
3101211007	03101	248	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2203	0.0143110	03101	727155557	2303228858
3101222015	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	97	0.0006301	03101	32017290	10993997
3101222048	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	62	0.0004028	03101	20464659	10993997
3101231001	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2431	0.0157922	03101	802412691	161595605
3101231002	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4099	0.0266278	03101	1352978043	778468441
3101231003	03101	122	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6102	0.0396396	03101	2014118570	1157904799
3101231004	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3368	0.0218791	03101	1111693108	778468441
3101231005	03101	36	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3855	0.0250427	03101	1272439706	354678839
3101241001	03101	515	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5023	0.0326302	03101	1657967482	4677152837
3101241002	03101	719	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6270	0.0407309	03101	2069571195	6463512904
3101241003	03101	149	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3082	0.0200212	03101	1017291614	1405537388
3101241004	03101	98	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3115	0.0202356	03101	1028184094	936375823
3101241005	03101	287	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4323	0.0280829	03101	1426914876	2653544313
3102011001	03102	179	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2174	0.1230891	03102	650710405	1679079897
3102011002	03102	148	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2696	0.1526441	03102	806952738	1396391964
3102011003	03102	228	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	3928	0.2223984	03102	1175708588	2122939778
3102011007	03102	343	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	6749	0.3821198	03102	2020075678	3154058570
3102012001	03102	66	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	590	0.0334051	03102	176595740	638295121
3102012004	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	117	0.0066244	03102	35019833	21526534
3102022010	03102	22	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	542	0.0306874	03102	162228629	220039262
3102022901	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	53	0.0030008	03102	15863685	21526534
3102032003	03102	10	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	297	0.0168158	03102	88896500	102460303
3102032007	03102	4	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	181	0.0102480	03102	54175981	42149516
3102042002	03102	1	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	22	0.0012456	03102	6584926	10993997
3102991999	03102	9	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	228	0.0129091	03102	68243778	92512054
3103011001	03103	73	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	6039	0.4307725	03103	1900134459	703818721
3103011002	03103	19	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	1412	0.1007205	03103	444277174	190888328
3103011003	03103	127	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	2406	0.1716242	03103	757033202	1203879338
3103012003	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	74	0.0052786	03103	23283648	21526534
3103012022	03103	5	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	553	0.0394465	03103	173998072	52328364
3103012029	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	86	0.0061345	03103	27059375	10993997
3103032006	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	476	0.0339539	03103	149770492	10993997
3103032009	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	22	0.0015693	03103	6922166	10993997
3103032014	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	41	0.0029246	03103	12900400	10993997
3103042028	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	195	0.0139097	03103	61355559	10993997
3103052020	03103	4	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	952	0.0679078	03103	299540984	42149516
3103062901	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	122	0.0087025	03103	38386555	10993997
3103072012	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	27	0.0019260	03103	8495385	10993997
3103991999	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	78	0.0055639	03103	24542224	21526534
3201011001	03201	49	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	4870	0.3985596	03201	1394716026	478224381
3201011002	03201	65	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1606	0.1314347	03201	459941260	628917735
3201011003	03201	44	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	2325	0.1902774	03201	665855187	430842620
3201011004	03201	15	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1169	0.0956707	03201	334789124	151795361
3201011005	03201	31	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	735	0.0601522	03201	210496156	306818583
3201011006	03201	11	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	368	0.0301170	03201	105391273	112378105
3201012003	03201	4	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	27	0.0022097	03201	7732512	42149516
3201012005	03201	1	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	29	0.0023734	03201	8305291	10993997
3201022006	03201	6	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	699	0.0572060	03201	200186140	62444682
3201032007	03201	3	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	185	0.0151404	03201	52982026	31891649
3202011001	03202	81	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2416	0.1735009	03202	812396447	778468441
3202011002	03202	38	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1650	0.1184919	03202	554823733	373764330
3202011003	03202	89	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	3157	0.2267145	03202	1061562742	852892521
3202021001	03202	56	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1494	0.1072890	03202	502367671	544313502
3202021002	03202	231	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2848	0.2045242	03202	957659388	2150013006
3202021003	03202	119	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1690	0.1213645	03202	568274005	1130292532

11 División del valor estimado entre la población total de la zona para obtener el ingreso medio por zona

\[ Ingreso \_ Medio\_zona = est\_ing / (personas * p\_poblacional) \]

h_y_m_comuna_corr_01$ing_medio_zona <- h_y_m_comuna_corr_01$est_ing  /( h_y_m_comuna_corr_01$personas  * h_y_m_comuna_corr_01$p_poblacional)

r3_100 <- h_y_m_comuna_corr_01[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

zona	código.x	Freq.x	anio	comuna.x	promedio_i	año	comuna.y	personas	Ingresos_expandidos	Freq.y	p_poblacional	código.y	multi_pob	est_ing	ing_medio_zona
3101011001	03101	59	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	869	0.0056452	03101	286835306	572558114	658870.10
3101021001	03101	77	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1437	0.0093350	03101	474317992	741173261	515778.19
3101031001	03101	45	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1502	0.0097572	03101	495772876	440331591	293163.51
3101041001	03101	91	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1734	0.0112643	03101	572350311	871465823	502575.45
3101051001	03101	71	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1576	0.0102380	03101	520198438	685118157	434719.64
3101061001	03101	55	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4376	0.0284272	03101	1444408859	534888456	122232.28
3101061002	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2049	0.0133106	03101	676323984	122268317	59672.19
3101061003	03101	25	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4199	0.0272774	03101	1385985558	249068427	59316.13
3101061004	03101	87	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5838	0.0379246	03101	1926978730	834306443	142909.63
3101061005	03101	75	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3217	0.0208982	03101	1061851760	722503612	224589.25
3101061006	03101	89	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	1930	0.0125376	03101	637045041	852892521	441913.22
3101061007	03101	35	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3446	0.0223858	03101	1137438969	345124028	100152.07
3101061008	03101	30	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2624	0.0170459	03101	866117195	297219280	113269.54
3101061009	03101	109	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5319	0.0345531	03101	1755669727	1038094478	195167.23
3101071001	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3367	0.0218726	03101	1111363032	1524261530	452706.13
3101071002	03101	162	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2651	0.0172213	03101	875029225	1524261530	574976.06
3101081001	03101	68	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2352	0.0152790	03101	776336754	657036920	279352.43
3101091001	03101	102	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4467	0.0290184	03101	1474445698	973402910	217909.76
3101101001	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	94	0.0006106	03101	31027064	21526534	229005.68
3101102901	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	26	0.0001689	03101	8581954	21526534	827943.62
3101111001	03101	665	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3046	0.0197873	03101	1005408909	5992374356	1967292.96
3101111002	03101	187	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2128	0.0138238	03101	702399921	1751777271	823203.60
3101111003	03101	640	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4579	0.0297459	03101	1511414115	5773863342	1260944.17
3101122013	03101	54	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	332	0.0021567	03101	109584950	525458165	1582705.32
3101122047	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	183	0.0011888	03101	60403753	10993997	60076.49
3101122901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	54	0.0003508	03101	17824058	10993997	203592.55
3101132901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	14	0.0000909	03101	4621052	10993997	785285.54
3101161001	03101	186	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3897	0.0253156	03101	1286302862	1742695389	447188.96
3101161002	03101	654	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5267	0.0342153	03101	1738505819	5896261049	1119472.38
3101161003	03101	264	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4789	0.0311101	03101	1580729897	2447138111	510991.46
3101161004	03101	334	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4382	0.0284662	03101	1446389310	3073798956	701460.28
3101162050	03101	2	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	33	0.0002144	03101	10892480	21526534	652319.22
3101172013	03101	11	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	194	0.0012603	03101	64034579	112378105	579268.58
3101172017	03101	18	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	121	0.0007860	03101	39939093	181141016	1497033.19
3101172021	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	74	0.0004807	03101	24425561	10993997	148567.53
3101172026	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	340	0.0022087	03101	112225551	161595605	475281.19
3101172035	03101	15	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	293	0.0019034	03101	96712019	151795361	518072.91
3101172037	03101	12	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	859	0.0055802	03101	283534554	122268317	142337.97
3101182901	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	17	0.0001104	03101	5611278	10993997	646705.74
3101211001	03101	367	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4698	0.0305190	03101	1550693058	3367773820	716852.66
3101211002	03101	80	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2574	0.0167211	03101	849613438	769150041	298815.09
3101211003	03101	108	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4857	0.0315519	03101	1603175007	1028860804	211830.51
3101211004	03101	169	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4381	0.0284597	03101	1446059235	1588067673	362489.77
3101211005	03101	301	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3957	0.0257053	03101	1306107371	2778932479	702282.66
3101211006	03101	219	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5331	0.0346311	03101	1759630628	2041654070	382977.69
3101211007	03101	248	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2203	0.0143110	03101	727155557	2303228858	1045496.53
3101222015	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	97	0.0006301	03101	32017290	10993997	113340.18
3101222048	03101	1	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	62	0.0004028	03101	20464659	10993997	177322.54
3101231001	03101	16	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	2431	0.0157922	03101	802412691	161595605	66472.89
3101231002	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4099	0.0266278	03101	1352978043	778468441	189916.67
3101231003	03101	122	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6102	0.0396396	03101	2014118570	1157904799	189758.24
3101231004	03101	81	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3368	0.0218791	03101	1111693108	778468441	231136.71
3101231005	03101	36	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3855	0.0250427	03101	1272439706	354678839	92004.89
3101241001	03101	515	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	5023	0.0326302	03101	1657967482	4677152837	931147.29
3101241002	03101	719	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	6270	0.0407309	03101	2069571195	6463512904	1030863.30
3101241003	03101	149	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3082	0.0200212	03101	1017291614	1405537388	456047.17
3101241004	03101	98	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	3115	0.0202356	03101	1028184094	936375823	300602.19
3101241005	03101	287	2017	Copiapó	330075.2	2017	3101	153937	50810778473	4323	0.0280829	03101	1426914876	2653544313	613820.10
3102011001	03102	179	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2174	0.1230891	03102	650710405	1679079897	772345.86
3102011002	03102	148	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	2696	0.1526441	03102	806952738	1396391964	517949.54
3102011003	03102	228	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	3928	0.2223984	03102	1175708588	2122939778	540463.28
3102011007	03102	343	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	6749	0.3821198	03102	2020075678	3154058570	467337.17
3102012001	03102	66	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	590	0.0334051	03102	176595740	638295121	1081856.14
3102012004	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	117	0.0066244	03102	35019833	21526534	183987.47
3102022010	03102	22	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	542	0.0306874	03102	162228629	220039262	405976.50
3102022901	03102	2	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	53	0.0030008	03102	15863685	21526534	406161.02
3102032003	03102	10	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	297	0.0168158	03102	88896500	102460303	344984.18
3102032007	03102	4	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	181	0.0102480	03102	54175981	42149516	232870.25
3102042002	03102	1	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	22	0.0012456	03102	6584926	10993997	499727.16
3102991999	03102	9	2017	Caldera	299314.8	2017	3102	17662	5286498241	228	0.0129091	03102	68243778	92512054	405754.62
3103011001	03103	73	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	6039	0.4307725	03103	1900134459	703818721	116545.57
3103011002	03103	19	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	1412	0.1007205	03103	444277174	190888328	135190.03
3103011003	03103	127	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	2406	0.1716242	03103	757033202	1203879338	500365.48
3103012003	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	74	0.0052786	03103	23283648	21526534	290899.11
3103012022	03103	5	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	553	0.0394465	03103	173998072	52328364	94626.34
3103012029	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	86	0.0061345	03103	27059375	10993997	127837.18
3103032006	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	476	0.0339539	03103	149770492	10993997	23096.63
3103032009	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	22	0.0015693	03103	6922166	10993997	499727.16
3103032014	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	41	0.0029246	03103	12900400	10993997	268146.28
3103042028	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	195	0.0139097	03103	61355559	10993997	56379.47
3103052020	03103	4	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	952	0.0679078	03103	299540984	42149516	44274.70
3103062901	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	122	0.0087025	03103	38386555	10993997	90114.73
3103072012	03103	1	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	27	0.0019260	03103	8495385	10993997	407185.09
3103991999	03103	2	2017	Tierra Amarilla	314643.9	2017	3103	14019	4410992711	78	0.0055639	03103	24542224	21526534	275981.21
3201011001	03201	49	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	4870	0.3985596	03201	1394716026	478224381	98198.02
3201011002	03201	65	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1606	0.1314347	03201	459941260	628917735	391605.07
3201011003	03201	44	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	2325	0.1902774	03201	665855187	430842620	185308.65
3201011004	03201	15	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	1169	0.0956707	03201	334789124	151795361	129850.61
3201011005	03201	31	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	735	0.0601522	03201	210496156	306818583	417440.25
3201011006	03201	11	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	368	0.0301170	03201	105391273	112378105	305375.28
3201012003	03201	4	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	27	0.0022097	03201	7732512	42149516	1561093.18
3201012005	03201	1	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	29	0.0023734	03201	8305291	10993997	379103.36
3201022006	03201	6	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	699	0.0572060	03201	200186140	62444682	89334.31
3201032007	03201	3	2017	Chañaral	286389.3	2017	3201	12219	3499391196	185	0.0151404	03201	52982026	31891649	172387.29
3202011001	03202	81	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2416	0.1735009	03202	812396447	778468441	322213.76
3202011002	03202	38	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1650	0.1184919	03202	554823733	373764330	226523.84
3202011003	03202	89	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	3157	0.2267145	03202	1061562742	852892521	270159.18
3202021001	03202	56	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1494	0.1072890	03202	502367671	544313502	364333.00
3202021002	03202	231	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	2848	0.2045242	03202	957659388	2150013006	754920.30
3202021003	03202	119	2017	Diego de Almagro	336256.8	2017	3202	13925	4682376047	1690	0.1213645	03202	568274005	1130292532	668812.15

Guardamos:

saveRDS(h_y_m_comuna_corr_01, "casen_censo_region_03.rds")

12 Referencias

https://rpubs.com/osoramirez/316691

https://dataintelligencechile.shinyapps.io/casenfinal

Manual_de_usuario_Censo_2017_16R.pdf

http://www.censo2017.cl/microdatos/

Censo de Población y Vivienda

https://www.ine.cl/estadisticas/sociales/censos-de-poblacion-y-vivienda/poblacion-y-vivienda

http://r-statistics.co/Linear-Regression.html