3 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).

3.1 Lectura y filtrado de la tabla censal de viviendas

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

Filtramos por área = 1 -URBANO-

Urbano

tabla_con_clave <- readRDS("../censo_viviendas_con_clave_17.rds")
tabla_con_clave <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 1)
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 15201 1 1 1 1767 1 1 1 2 1 3 2 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 2 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 3 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 4 1 1 2 3 1 99 1 2 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 5 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 6 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 7 5 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 8 1 1 3 3 1 99 1 1 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 9 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 10 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 11 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 12 1 1 4 3 3 3 4 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 13 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 14 1 1 2 3 1 2 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 15 1 1 2 1 1 1 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 16 1 1 5 1 5 2 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 17 1 1 5 3 1 3 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 18 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 19 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 20 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 21 4 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 22 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 23 1 1 5 3 1 2 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 24 1 1 3 1 1 6 1 1 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 25 1 1 5 6 1 1 4 2 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 26 4 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 27 1 1 5 99 3 3 1 1 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 28 1 1 6 3 2 1 1 1 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 29 1 1 2 3 1 99 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 30 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 31 1 1 2 3 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 32 1 1 3 1 1 2 1 1 6 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 33 8 1 98 98 98 98 98 98 8 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 34 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 35 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 36 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 37 1 1 5 3 3 1 1 1 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 38 1 1 1 1 4 2 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 39 1 1 5 3 4 3 1 1 7 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 40 1 1 5 3 2 1 1 1 7 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 41 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 42 1 1 2 3 1 2 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 43 1 1 1 1 1 2 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 44 1 1 2 3 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 45 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 46 1 1 5 6 1 1 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 47 1 1 5 3 4 0 1 1 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 48 1 1 3 3 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 49 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 50 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 51 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 52 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 53 1 1 1 3 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 54 1 1 5 3 4 1 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 55 1 1 2 2 1 4 1 1 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 56 8 1 98 98 98 98 98 98 4 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 57 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 58 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 59 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 60 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 61 1 1 2 3 1 1 1 1 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 62 1 1 5 3 1 2 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 63 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 64 1 1 5 3 2 4 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 65 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 66 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 67 5 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 68 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 69 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 70 1 1 1 3 3 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 71 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 72 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 73 1 1 2 3 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 74 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 75 1 1 5 3 4 1 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 76 1 1 5 3 4 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 77 1 1 3 6 1 1 1 1 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 78 5 1 3 3 1 1 1 1 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 79 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 80 1 1 2 1 1 3 1 1 5 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 81 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 82 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 83 1 1 5 3 2 1 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 84 4 1 5 3 2 0 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 85 8 1 98 98 98 98 98 98 8 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 86 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 87 1 1 3 3 1 2 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 88 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 89 5 1 4 3 2 1 2 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 90 1 1 5 3 3 2 1 3 6 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 91 1 1 2 3 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 92 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 93 5 1 4 3 5 1 1 1 5 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 94 1 1 5 3 3 99 1 1 3 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 95 1 1 5 3 2 2 1 1 2 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 96 1 1 2 3 4 6 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 97 1 1 5 1 1 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 98 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 99 1 1 2 7 4 1 1 1 1 15 152 15201 15201011001
15 152 15201 1 1 1 1767 100 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15201 15201011001

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 2:

tabla_con_clave_r <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$REGION == 2)

3.2 Cálculo de frecuencias

tabla_con_clave_f <- tabla_con_clave_r[,-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"

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 2101011001 240 2017 02101
2 2101011002 442 2017 02101
3 2101011003 410 2017 02101
4 2101011004 872 2017 02101
5 2101011005 542 2017 02101
6 2101011006 97 2017 02101
7 2101011008 318 2017 02101
8 2101011009 462 2017 02101
9 2101011010 264 2017 02101
10 2101011011 79 2017 02101
11 2101011012 282 2017 02101
12 2101011013 735 2017 02101
13 2101011014 516 2017 02101
14 2101011015 424 2017 02101
15 2101011016 121 2017 02101
16 2101011017 317 2017 02101
17 2101011018 745 2017 02101
18 2101011019 166 2017 02101
19 2101011020 604 2017 02101
20 2101011021 124 2017 02101
21 2101011022 136 2017 02101
22 2101021001 287 2017 02101
23 2101021002 267 2017 02101
24 2101021003 194 2017 02101
25 2101021004 351 2017 02101
26 2101021005 301 2017 02101
27 2101031001 295 2017 02101
28 2101031002 256 2017 02101
29 2101031003 123 2017 02101
30 2101031004 352 2017 02101
31 2101031005 168 2017 02101
32 2101031006 327 2017 02101
33 2101041001 324 2017 02101
34 2101041002 311 2017 02101
35 2101041003 232 2017 02101
36 2101041004 232 2017 02101
37 2101041005 252 2017 02101
38 2101051001 389 2017 02101
39 2101051002 332 2017 02101
40 2101051003 318 2017 02101
41 2101061001 262 2017 02101
42 2101061002 302 2017 02101
43 2101061003 356 2017 02101
44 2101071001 315 2017 02101
45 2101071002 223 2017 02101
46 2101071003 390 2017 02101
47 2101071004 273 2017 02101
48 2101071005 224 2017 02101
49 2101081001 242 2017 02101
50 2101081002 305 2017 02101
51 2101081003 198 2017 02101
52 2101081004 111 2017 02101
53 2101091001 293 2017 02101
54 2101091002 376 2017 02101
55 2101091003 93 2017 02101
56 2101091004 303 2017 02101
57 2101091005 429 2017 02101
58 2101091006 200 2017 02101
59 2101091007 153 2017 02101
60 2101091008 287 2017 02101
61 2101091009 210 2017 02101
62 2101091010 251 2017 02101
63 2101101001 375 2017 02101
64 2101101002 134 2017 02101
65 2101101003 175 2017 02101
66 2101141001 589 2017 02101
67 2101141002 454 2017 02101
68 2101141003 204 2017 02101
69 2101141004 436 2017 02101
70 2101141005 360 2017 02101
71 2101141006 436 2017 02101
72 2101141007 196 2017 02101
73 2101141008 180 2017 02101
74 2101141009 396 2017 02101
75 2101151001 229 2017 02101
76 2101151002 278 2017 02101
77 2101151003 240 2017 02101
78 2101151004 453 2017 02101
79 2101161001 291 2017 02101
80 2101161002 258 2017 02101
81 2101161003 184 2017 02101
82 2101161004 254 2017 02101
83 2101161005 257 2017 02101
84 2101171001 114 2017 02101
85 2101171002 240 2017 02101
86 2101171003 393 2017 02101
87 2101171004 385 2017 02101
88 2101181001 559 2017 02101
89 2101181002 484 2017 02101
90 2101181003 348 2017 02101
91 2101181004 115 2017 02101
92 2101991999 150 2017 02101
248 2102011001 267 2017 02102
249 2102011002 432 2017 02102
250 2102991999 8 2017 02102
406 2104011001 109 2017 02104
407 2104021001 176 2017 02104
408 2104031001 346 2017 02104
409 2104991999 7 2017 02104
565 2201011001 354 2017 02201


3.3 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_urbano_nacional.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 tipo
01101 Iquique 356487.6 2017 1101 191468 68255976664 Urbano
01107 Alto Hospicio 301933.4 2017 1107 108375 32722034397 Urbano
01401 Pozo Almonte 299998.6 2017 1401 15711 4713278189 Urbano
01405 Pica 330061.1 2017 1405 9296 3068247619 Urbano
02101 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02102 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02104 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02201 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano
02203 San Pedro de Atacama 437934.7 2017 2203 10996 4815529626 Urbano
02301 Tocopilla 271720.8 2017 2301 25186 6843559467 Urbano
02302 María Elena 466266.9 2017 2302 6457 3010685220 Urbano
03101 Copiapó 330574.6 2017 3101 153937 50887663717 Urbano
03102 Caldera 299314.8 2017 3102 17662 5286498241 Urbano
03103 Tierra Amarilla 315860.6 2017 3103 14019 4428049932 Urbano
03201 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 Urbano
03202 Diego de Almagro 325861.5 2017 3202 13925 4537621312 Urbano
03301 Vallenar 311577.0 2017 3301 51917 16176145007 Urbano
03303 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 Urbano
03304 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 Urbano
04101 La Serena 272136.8 2017 4101 221054 60156924947 Urbano
04102 Coquimbo 264340.0 2017 4102 227730 60198159091 Urbano
04103 Andacollo 251267.7 2017 4103 11044 2775000288 Urbano
04104 La Higuera 214257.0 2017 4104 4241 908664019 Urbano
04106 Vicuña 245957.4 2017 4106 27771 6830481918 Urbano
04201 Illapel 270316.5 2017 4201 30848 8338722128 Urbano
04202 Canela 233397.3 2017 4202 9093 2122281844 Urbano
04203 Los Vilos 282415.6 2017 4203 21382 6038609501 Urbano
04204 Salamanca 262056.9 2017 4204 29347 7690585032 Urbano
04301 Ovalle 274771.4 2017 4301 111272 30574361012 Urbano
04302 Combarbalá 228990.4 2017 4302 13322 3050610572 Urbano
04303 Monte Patria 225369.1 2017 4303 30751 6930326684 Urbano
04304 Punitaqui 212496.1 2017 4304 10956 2328107498 Urbano
05101 Valparaíso 297929.0 2017 5101 296655 88382118059 Urbano
05102 Casablanca 341641.8 2017 5102 26867 9178890241 Urbano
05103 Concón 318496.3 2017 5103 42152 13425257057 Urbano
05105 Puchuncaví 296035.5 2017 5105 18546 5490274928 Urbano
05107 Quintero 308224.7 2017 5107 31923 9839456903 Urbano
05109 Viña del Mar 337006.1 2017 5109 334248 112643604611 Urbano
05301 Los Andes 339720.2 2017 5301 66708 22662055502 Urbano
05302 Calle Larga 246387.3 2017 5302 14832 3654416747 Urbano
05303 Rinconada 273904.7 2017 5303 10207 2795744821 Urbano
05304 San Esteban 219571.6 2017 5304 18855 4140022481 Urbano
05401 La Ligua 250134.4 2017 5401 35390 8852256241 Urbano
05402 Cabildo 262745.9 2017 5402 19388 5094117762 Urbano
05403 Papudo 294355.2 2017 5403 6356 1870921373 Urbano
05404 Petorca 237510.8 2017 5404 9826 2333781007 Urbano
05405 Zapallar 294389.2 2017 5405 7339 2160521991 Urbano
05501 Quillota 286029.5 2017 5501 90517 25890529852 Urbano
05502 Calera 277181.9 2017 5502 50554 14012652087 Urbano
05503 Hijuelas 254094.0 2017 5503 17988 4570642363 Urbano

4 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 tipo
02101 2101011001 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011002 442 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011003 410 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011004 872 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011005 542 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011006 97 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011008 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011009 462 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011010 264 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011011 79 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011012 282 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011013 735 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011014 516 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011015 424 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011016 121 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011017 317 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011018 745 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011019 166 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011020 604 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011021 124 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011022 136 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021001 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021002 267 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021003 194 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021004 351 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021005 301 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031001 295 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031002 256 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031003 123 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031004 352 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031005 168 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031006 327 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041001 324 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041002 311 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041003 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041004 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041005 252 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101051001 389 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101051002 332 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101051003 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101061001 262 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101061002 302 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101061003 356 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071001 315 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071002 223 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071003 390 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071004 273 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071005 224 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081001 242 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081002 305 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081003 198 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081004 111 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091001 293 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091002 376 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091003 93 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091004 303 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091005 429 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091006 200 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091007 153 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091008 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091009 210 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091010 251 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101101001 375 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101101002 134 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101101003 175 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141001 589 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141002 454 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141003 204 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141004 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141005 360 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141006 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141007 196 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141008 180 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141009 396 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151001 229 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151002 278 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151003 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151004 453 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161001 291 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161002 258 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161003 184 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161004 254 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161005 257 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171001 114 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171002 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171003 393 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171004 385 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181001 559 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181002 484 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181003 348 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181004 115 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101991999 150 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02102 2102011001 267 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02102 2102011002 432 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02102 2102991999 8 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02104 2104011001 109 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02104 2104021001 176 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02104 2104031001 346 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02104 2104991999 7 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02201 2201011001 354 2017 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano


5 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


6 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 tipo
02101 2101011001 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011002 442 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011003 410 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011004 872 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011005 542 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011006 97 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011008 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011009 462 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011010 264 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011011 79 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011012 282 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011013 735 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011014 516 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011015 424 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011016 121 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011017 317 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011018 745 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011019 166 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011020 604 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011021 124 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101011022 136 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021001 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021002 267 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021003 194 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021004 351 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101021005 301 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031001 295 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031002 256 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031003 123 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031004 352 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031005 168 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101031006 327 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041001 324 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041002 311 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041003 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041004 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101041005 252 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101051001 389 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101051002 332 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101051003 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101061001 262 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101061002 302 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101061003 356 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071001 315 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071002 223 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071003 390 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071004 273 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101071005 224 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081001 242 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081002 305 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081003 198 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101081004 111 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091001 293 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091002 376 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091003 93 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091004 303 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091005 429 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091006 200 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091007 153 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091008 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091009 210 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101091010 251 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101101001 375 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101101002 134 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101101003 175 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141001 589 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141002 454 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141003 204 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141004 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141005 360 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141006 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141007 196 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141008 180 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101141009 396 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151001 229 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151002 278 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151003 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101151004 453 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161001 291 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161002 258 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161003 184 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161004 254 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101161005 257 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171001 114 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171002 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171003 393 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101171004 385 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181001 559 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181002 484 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181003 348 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101181004 115 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02101 2101991999 150 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02102 2102011001 267 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02102 2102011002 432 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02102 2102991999 8 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02104 2104011001 109 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02104 2104021001 176 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02104 2104031001 346 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02104 2104991999 7 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02201 2201011001 354 2017 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano


7 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 tipo Freq.y p_poblacional código.y
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2101171004 02101 385 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5586 0.0154364 02101
2101181001 02101 559 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5341 0.0147593 02101
2101181002 02101 484 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5876 0.0162377 02101
2101181003 02101 348 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4235 0.0117030 02101
2101181004 02101 115 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4475 0.0123662 02101
2101991999 02101 150 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4121 0.0113880 02101
2102011001 02102 267 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 5020 0.3727631 02102
2102011002 02102 432 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 7764 0.5765204 02102
2102991999 02102 8 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 170 0.0126234 02102
2104011001 02104 109 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 2174 0.1632500 02104
2104021001 02104 176 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 2812 0.2111587 02104
2104031001 02104 346 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 5947 0.4465721 02104
2104991999 02104 7 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 190 0.0142675 02104
2201011001 02201 354 2017 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano 3387 0.0204367 02201


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 tipo Freq.y p_poblacional código.y multi_pob
2101011001 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4618 0.0127614 02101 1605125412
2101011002 02101 442 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3644 0.0100698 02101 1266582287
2101011003 02101 410 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5645 0.0155994 02101 1962090288
2101011004 02101 872 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4385 0.0121175 02101 1524139223
2101011005 02101 542 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2383 0.0065852 02101 828283642
2101011006 02101 97 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1466 0.0040511 02101 509552589
2101011008 02101 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6487 0.0179262 02101 2254752826
2101011009 02101 462 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6152 0.0170004 02101 2138313455
2101011010 02101 264 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4495 0.0124215 02101 1562373046
2101011011 02101 79 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2445 0.0067565 02101 849833615
2101011012 02101 282 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4275 0.0118135 02101 1485905400
2101011013 02101 735 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2947 0.0081437 02101 1024318880
2101011014 02101 516 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6247 0.0172630 02101 2171333575
2101011015 02101 424 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2887 0.0079779 02101 1003464068
2101011016 02101 121 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1643 0.0045403 02101 571074286
2101011017 02101 317 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4126 0.0114018 02101 1434115949
2101011018 02101 745 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4567 0.0126204 02101 1587398821
2101011019 02101 166 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1843 0.0050929 02101 640590328
2101011020 02101 604 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2874 0.0079420 02101 998945525
2101011021 02101 124 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2753 0.0076076 02101 956888320
2101011022 02101 136 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2805 0.0077513 02101 974962490
2101021001 02101 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3642 0.0100643 02101 1265887127
2101021002 02101 267 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4658 0.0128719 02101 1619028621
2101021003 02101 194 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2620 0.0072401 02101 910660152
2101021004 02101 351 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4532 0.0125237 02101 1575233514
2101021005 02101 301 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5748 0.0158840 02101 1997891050
2101031001 02101 295 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3779 0.0104429 02101 1313505616
2101031002 02101 256 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2511 0.0069389 02101 872773909
2101031003 02101 123 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2087 0.0057672 02101 725399899
2101031004 02101 352 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3200 0.0088429 02101 1112256674
2101031005 02101 168 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3138 0.0086716 02101 1090706701
2101031006 02101 327 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3335 0.0092159 02101 1159180002
2101041001 02101 324 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4379 0.0121009 02101 1522053742
2101041002 02101 311 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4125 0.0113990 02101 1433768368
2101041003 02101 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2518 0.0069582 02101 875206970
2101041004 02101 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2923 0.0080774 02101 1015976955
2101041005 02101 252 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4618 0.0127614 02101 1605125412
2101051001 02101 389 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4321 0.0119407 02101 1501894090
2101051002 02101 332 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5027 0.0138916 02101 1747285718
2101051003 02101 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5139 0.0142011 02101 1786214702
2101061001 02101 262 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3741 0.0103379 02101 1300297568
2101061002 02101 302 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2750 0.0075994 02101 955845579
2101061003 02101 356 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3370 0.0093127 02101 1171345309
2101071001 02101 315 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4201 0.0116090 02101 1460184464
2101071002 02101 223 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2844 0.0078591 02101 988518119
2101071003 02101 390 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 7624 0.0210682 02101 2649951525
2101071004 02101 273 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3724 0.0102909 02101 1294388704
2101071005 02101 224 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3220 0.0088981 02101 1119208278
2101081001 02101 242 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2981 0.0082377 02101 1036136608
2101081002 02101 305 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4598 0.0127061 02101 1598173808
2101081003 02101 198 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3327 0.0091938 02101 1156399360
2101081004 02101 111 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2616 0.0072291 02101 909269831
2101091001 02101 293 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2670 0.0073783 02101 928039162
2101091002 02101 376 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3682 0.0101748 02101 1279790335
2101091003 02101 93 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3061 0.0084588 02101 1063943024
2101091004 02101 303 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4034 0.0111476 02101 1402138569
2101091005 02101 429 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3472 0.0095945 02101 1206798491
2101091006 02101 200 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4565 0.0126149 02101 1586703661
2101091007 02101 153 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1884 0.0052062 02101 654841117
2101091008 02101 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2451 0.0067731 02101 851919096
2101091009 02101 210 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2064 0.0057037 02101 717405554
2101091010 02101 251 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2643 0.0073037 02101 918654496
2101101001 02101 375 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3814 0.0105396 02101 1325670923
2101101002 02101 134 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1578 0.0043606 02101 548481572
2101101003 02101 175 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2526 0.0069803 02101 877987612
2101141001 02101 589 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 7735 0.0213749 02101 2688532928
2101141002 02101 454 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6365 0.0175890 02101 2212348040
2101141003 02101 204 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3005 0.0083040 02101 1044478533
2101141004 02101 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4535 0.0125320 02101 1576276255
2101141005 02101 360 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4116 0.0113742 02101 1430640146
2101141006 02101 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 7236 0.0199960 02101 2515090403
2101141007 02101 196 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2982 0.0082405 02101 1036484188
2101141008 02101 180 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2989 0.0082598 02101 1038917249
2101141009 02101 396 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6367 0.0175946 02101 2213043200
2101151001 02101 229 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2879 0.0079558 02101 1000683426
2101151002 02101 278 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3675 0.0101555 02101 1277357274
2101151003 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3768 0.0104125 02101 1309682233
2101151004 02101 453 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 8961 0.0247628 02101 3114666266
2101161001 02101 291 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2974 0.0082184 02101 1033703546
2101161002 02101 258 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3413 0.0094315 02101 1186291258
2101161003 02101 184 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1805 0.0049879 02101 627382280
2101161004 02101 254 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2437 0.0067344 02101 847052973
2101161005 02101 257 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3265 0.0090225 02101 1134849387
2101171001 02101 114 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2503 0.0069168 02101 869993267
2101171002 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4463 0.0123331 02101 1551250479
2101171003 02101 393 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4570 0.0126287 02101 1588441562
2101171004 02101 385 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5586 0.0154364 02101 1941583056
2101181001 02101 559 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5341 0.0147593 02101 1856425904
2101181002 02101 484 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5876 0.0162377 02101 2042381317
2101181003 02101 348 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4235 0.0117030 02101 1472002191
2101181004 02101 115 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4475 0.0123662 02101 1555421442
2101991999 02101 150 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4121 0.0113880 02101 1432378048
2102011001 02102 267 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 5020 0.3727631 02102 1856249020
2102011002 02102 432 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 7764 0.5765204 02102 2870899879
2102991999 02102 8 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 170 0.0126234 02102 62861023
2104011001 02104 109 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 2174 0.1632500 02104 818139039
2104021001 02104 176 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 2812 0.2111587 02104 1058236880
2104031001 02104 346 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 5947 0.4465721 02104 2238027997
2104991999 02104 7 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 190 0.0142675 02104 71502492
2201011001 02201 354 2017 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano 3387 0.0204367 02201 1409944018

8 Análisis de regresión

Aplicaremos un análisis de regresión donde:

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

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

8.1 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) 

8.2 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.

8.3 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 
## -1.562e+09 -2.740e+08  2.337e+06  2.146e+08  1.340e+09 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 469548368   80042316   5.866 2.66e-08 ***
## Freq.x        2880607     231096  12.465  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 466500000 on 153 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.5039, Adjusted R-squared:  0.5006 
## F-statistic: 155.4 on 1 and 153 DF,  p-value: < 2.2e-16

8.4 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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "cuadrático"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos1 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos1
##      modelo       dato               
## [1,] "cuadrático" "0.500608794420092"
##      sintaxis                                                            
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "cúbico"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos2 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos2
##      modelo   dato               
## [1,] "cúbico" "0.500608794420092"
##      sintaxis                                                            
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "logarítmico"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos3 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos3
##      modelo        dato               
## [1,] "logarítmico" "0.409374856166196"
##      sintaxis                                                             
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "raíz cuadrada"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos5 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos5
##      modelo          dato               
## [1,] "raíz cuadrada" "0.543531488486724"
##      sintaxis                                                              
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "raíz-raíz"
sintaxis <- "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos6 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos6
##      modelo      dato               
## [1,] "raíz-raíz" "0.629998732218126"
##      sintaxis                                                                    
## [1,] "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "log-raíz"
sintaxis <- "linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos7 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos7
##      modelo     dato               
## [1,] "log-raíz" "0.615607359693425"
##      sintaxis                                                                   
## [1,] "linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "raíz-log"
sintaxis <- "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos8 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos8
##      modelo     dato               
## [1,] "raíz-log" "0.581881737589711"
##      sintaxis                                                                   
## [1,] "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "log-log"
sintaxis <- "linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos9 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos9
##      modelo    dato             
## [1,] "log-log" "0.7430801516998"
##      sintaxis                                                                  
## [1,] "linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos_bind <- rbind(modelos1,modelos2,modelos3,modelos5,modelos6,modelos7,modelos8,modelos9)
modelos_bind <- as.data.frame(modelos_bind)
modelos_bind[order(modelos_bind$dato ),]
##          modelo              dato
## 3   logarítmico 0.409374856166196
## 1    cuadrático 0.500608794420092
## 2        cúbico 0.500608794420092
## 4 raíz cuadrada 0.543531488486724
## 7      raíz-log 0.581881737589711
## 6      log-raíz 0.615607359693425
## 5     raíz-raíz 0.629998732218126
## 8       log-log   0.7430801516998
##                                                                     sintaxis
## 3        linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 1         linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 2         linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 4       linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 7  linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 6  linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 5 linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 8   linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
metodo <- 8
switch (metodo,
        case = linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = 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 
## -1.47838 -0.21365  0.04744  0.22507  1.82867 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 17.20627    0.17460   98.55   <2e-16 ***
## log(Freq.x)  0.66382    0.03142   21.13   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.4088 on 153 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7447, Adjusted R-squared:  0.7431 
## F-statistic: 446.4 on 1 and 153 DF,  p-value: < 2.2e-16
aa <- linearMod$coefficients[1]
aa
## (Intercept) 
##    17.20627
bb <- linearMod$coefficients[2]
bb
## log(Freq.x) 
##   0.6638183

9 Modelo log-log (log-log)

Es éste el modelo que nos entrega el mayor coeficiente de determinación de todos (0.6545895).

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 
## -1.47838 -0.21365  0.04744  0.22507  1.82867 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 17.20627    0.17460   98.55   <2e-16 ***
## log(Freq.x)  0.66382    0.03142   21.13   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.4088 on 153 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7447, Adjusted R-squared:  0.7431 
## F-statistic: 446.4 on 1 and 153 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


\[ \hat Y = e^{17.361982+0.641075 \cdot ln{X}} \]


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$est_ing <- exp(aa+bb * log(h_y_m_comuna_corr_01$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 tipo Freq.y p_poblacional código.y multi_pob est_ing
2101011001 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4618 0.0127614 02101 1605125412 1128793584
2101011002 02101 442 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3644 0.0100698 02101 1266582287 1693037107
2101011003 02101 410 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5645 0.0155994 02101 1962090288 1610647489
2101011004 02101 872 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4385 0.0121175 02101 1524139223 2658002773
2101011005 02101 542 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2383 0.0065852 02101 828283642 1938498751
2101011006 02101 97 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1466 0.0040511 02101 509552589 618645945
2101011008 02101 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6487 0.0179262 02101 2254752826 1360641377
2101011009 02101 462 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6152 0.0170004 02101 2138313455 1743511717
2101011010 02101 264 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4495 0.0124215 02101 1562373046 1202518470
2101011011 02101 79 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2445 0.0067565 02101 849833615 539841567
2101011012 02101 282 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4275 0.0118135 02101 1485905400 1256339321
2101011013 02101 735 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2947 0.0081437 02101 1024318880 2372907239
2101011014 02101 516 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6247 0.0172630 02101 2171333575 1876261121
2101011015 02101 424 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2887 0.0079779 02101 1003464068 1646949561
2101011016 02101 121 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1643 0.0045403 02101 571074286 716436632
2101011017 02101 317 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4126 0.0114018 02101 1434115949 1357799564
2101011018 02101 745 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4567 0.0126204 02101 1587398821 2394289533
2101011019 02101 166 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1843 0.0050929 02101 640590328 883761589
2101011020 02101 604 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2874 0.0079420 02101 998945525 2083003414
2101011021 02101 124 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2753 0.0076076 02101 956888320 728179359
2101011022 02101 136 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2805 0.0077513 02101 974962490 774228070
2101021001 02101 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3642 0.0100643 02101 1265887127 1271082494
2101021002 02101 267 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4658 0.0128719 02101 1619028621 1211572297
2101021003 02101 194 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2620 0.0072401 02101 910660152 980102288
2101021004 02101 351 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4532 0.0125237 02101 1575233514 1452807931
2101021005 02101 301 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5748 0.0158840 02101 1997891050 1311911544
2101031001 02101 295 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3779 0.0104429 02101 1313505616 1294493302
2101031002 02101 256 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2511 0.0069389 02101 872773909 1178204055
2101031003 02101 123 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2087 0.0057672 02101 725399899 724275839
2101031004 02101 352 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3200 0.0088429 02101 1112256674 1455554197
2101031005 02101 168 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3138 0.0086716 02101 1090706701 890815510
2101031006 02101 327 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3335 0.0092159 02101 1159180002 1386084069
2101041001 02101 324 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4379 0.0121009 02101 1522053742 1377629640
2101041002 02101 311 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4125 0.0113990 02101 1433768368 1340684908
2101041003 02101 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2518 0.0069582 02101 875206970 1103674388
2101041004 02101 232 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2923 0.0080774 02101 1015976955 1103674388
2101041005 02101 252 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4618 0.0127614 02101 1605125412 1165951210
2101051001 02101 389 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4321 0.0119407 02101 1501894090 1555402176
2101051002 02101 332 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5027 0.0138916 02101 1747285718 1400117084
2101051003 02101 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5139 0.0142011 02101 1786214702 1360641377
2101061001 02101 262 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3741 0.0103379 02101 1300297568 1196463366
2101061002 02101 302 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2750 0.0075994 02101 955845579 1314803190
2101061003 02101 356 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3370 0.0093127 02101 1171345309 1466513143
2101071001 02101 315 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4201 0.0116090 02101 1460184464 1352106877
2101071002 02101 223 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2844 0.0078591 02101 988518119 1075064430
2101071003 02101 390 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 7624 0.0210682 02101 2649951525 1558055284
2101071004 02101 273 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3724 0.0102909 02101 1294388704 1229578049
2101071005 02101 224 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3220 0.0088981 02101 1119208278 1078262235
2101081001 02101 242 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2981 0.0082377 02101 1036136608 1135029152
2101081002 02101 305 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4598 0.0127061 02101 1598173808 1323458880
2101081003 02101 198 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3327 0.0091938 02101 1156399360 993470855
2101081004 02101 111 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2616 0.0072291 02101 909269831 676565052
2101091001 02101 293 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2670 0.0073783 02101 928039162 1288660823
2101091002 02101 376 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3682 0.0101748 02101 1279790335 1520700111
2101091003 02101 93 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3061 0.0084588 02101 1063943024 601591566
2101091004 02101 303 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4034 0.0111476 02101 1402138569 1317691618
2101091005 02101 429 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3472 0.0095945 02101 1206798491 1659816537
2101091006 02101 200 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4565 0.0126149 02101 1586703661 1000121051
2101091007 02101 153 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1884 0.0052062 02101 654841117 837191664
2101091008 02101 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2451 0.0067731 02101 851919096 1271082494
2101091009 02101 210 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2064 0.0057037 02101 717405554 1033043035
2101091010 02101 251 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2643 0.0073037 02101 918654496 1162877809
2101101001 02101 375 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3814 0.0105396 02101 1325670923 1518014152
2101101002 02101 134 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1578 0.0043606 02101 548481572 766651223
2101101003 02101 175 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2526 0.0069803 02101 877987612 915285222
2101141001 02101 589 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 7735 0.0213749 02101 2688532928 2048518990
2101141002 02101 454 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6365 0.0175890 02101 2212348040 1723411803
2101141003 02101 204 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3005 0.0083040 02101 1044478533 1013354780
2101141004 02101 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4535 0.0125320 02101 1576276255 1677745942
2101141005 02101 360 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4116 0.0113742 02101 1430640146 1477430770
2101141006 02101 436 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 7236 0.0199960 02101 2515090403 1677745942
2101141007 02101 196 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2982 0.0082405 02101 1036484188 986798037
2101141008 02101 180 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2989 0.0082598 02101 1038917249 932562413
2101141009 02101 396 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6367 0.0175946 02101 2213043200 1573926195
2101151001 02101 229 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2879 0.0079558 02101 1000683426 1094179892
2101151002 02101 278 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3675 0.0101555 02101 1277357274 1244481418
2101151003 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3768 0.0104125 02101 1309682233 1128793584
2101151004 02101 453 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 8961 0.0247628 02101 3114666266 1720890974
2101161001 02101 291 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2974 0.0082184 02101 1033703546 1282814945
2101161002 02101 258 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3413 0.0094315 02101 1186291258 1184306320
2101161003 02101 184 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1805 0.0049879 02101 627382280 946268241
2101161004 02101 254 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2437 0.0067344 02101 847052973 1172085741
2101161005 02101 257 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3265 0.0090225 02101 1134849387 1181257183
2101171001 02101 114 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2503 0.0069168 02101 869993267 688648840
2101171002 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4463 0.0123331 02101 1551250479 1128793584
2101171003 02101 393 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4570 0.0126287 02101 1588441562 1566000922
2101171004 02101 385 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5586 0.0154364 02101 1941583056 1544766728
2101181001 02101 559 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5341 0.0147593 02101 1856425904 1978650108
2101181002 02101 484 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5876 0.0162377 02101 2042381317 1798192776
2101181003 02101 348 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4235 0.0117030 02101 1472002191 1444553304
2101181004 02101 115 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4475 0.0123662 02101 1555421442 692652930
2101991999 02101 150 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4121 0.0113880 02101 1432378048 826258506
2102011001 02102 267 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 5020 0.3727631 02102 1856249020 1211572297
2102011002 02102 432 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 7764 0.5765204 02102 2870899879 1667512519
2102991999 02102 8 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano 170 0.0126234 02102 62861023 118052272
2104011001 02104 109 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 2174 0.1632500 02104 818139039 668448159
2104021001 02104 176 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 2812 0.2111587 02104 1058236880 918753800
2104031001 02104 346 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 5947 0.4465721 02104 2238027997 1439036926
2104991999 02104 7 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano 190 0.0142675 02104 71502492 108038422
2201011001 02201 354 2017 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano 3387 0.0204367 02201 1409944018 1461038873


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) %>%
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zona código.x Freq.x anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos tipo Freq.y p_poblacional código.y multi_pob est_ing ing_medio_zona
2101011001 02101 240 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4618 0.0127614 02101 1605125412 1128793584 244433.4
2101011002 02101 442 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3644 0.0100698 02101 1266582287 1693037107 464609.5
2101011003 02101 410 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 5645 0.0155994 02101 1962090288 1610647489 285322.9
2101011004 02101 872 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4385 0.0121175 02101 1524139223 2658002773 606158.0
2101011005 02101 542 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2383 0.0065852 02101 828283642 1938498751 813469.9
2101011006 02101 97 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1466 0.0040511 02101 509552589 618645945 421995.9
2101011008 02101 318 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6487 0.0179262 02101 2254752826 1360641377 209748.9
2101011009 02101 462 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6152 0.0170004 02101 2138313455 1743511717 283405.7
2101011010 02101 264 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4495 0.0124215 02101 1562373046 1202518470 267523.6
2101011011 02101 79 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2445 0.0067565 02101 849833615 539841567 220794.1
2101011012 02101 282 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4275 0.0118135 02101 1485905400 1256339321 293880.5
2101011013 02101 735 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2947 0.0081437 02101 1024318880 2372907239 805194.2
2101011014 02101 516 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 6247 0.0172630 02101 2171333575 1876261121 300345.9
2101011015 02101 424 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2887 0.0079779 02101 1003464068 1646949561 570470.9
2101011016 02101 121 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1643 0.0045403 02101 571074286 716436632 436053.9
2101011017 02101 317 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4126 0.0114018 02101 1434115949 1357799564 329083.8
2101011018 02101 745 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 4567 0.0126204 02101 1587398821 2394289533 524258.7
2101011019 02101 166 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 1843 0.0050929 02101 640590328 883761589 479523.4
2101011020 02101 604 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2874 0.0079420 02101 998945525 2083003414 724775.0
2101011021 02101 124 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2753 0.0076076 02101 956888320 728179359 264503.9
2101011022 02101 136 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 2805 0.0077513 02101 974962490 774228070 276017.1
2101021001 02101 287 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano 3642 0.0100643 02101 1265887127 1271082494 349006.7
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Guardamos:

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Rural

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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 2:

tabla_con_clave_r <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$REGION == 2)

3.2 Cálculo de frecuencias

tabla_con_clave_f <- tabla_con_clave_r[,-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 2101012001 1 2101 1 2017
2 2101012005 1 2101 1 2017
3 2101012012 1 2101 1 2017
4 2101012013 1 2101 10 2017
5 2101012901 1 2101 1 2017
6 2101102007 1 2101 18 2017
7 2101102014 1 2101 5 2017
8 2101102016 1 2101 1 2017
9 2101122014 1 2101 12 2017
10 2101122019 1 2101 2 2017
70 2102012001 1 2102 5 2017
71 2102022003 1 2102 20 2017
72 2102022006 1 2102 16 2017
73 2102022008 1 2102 4 2017
74 2102022901 1 2102 1 2017
134 2103012008 1 2103 18 2017
135 2103012901 1 2103 1 2017
136 2103032002 1 2103 29 2017
196 2104012008 1 2104 8 2017
197 2104012014 1 2104 10 2017
198 2104012901 1 2104 6 2017
199 2104022015 1 2104 8 2017
200 2104022022 1 2104 2 2017
201 2104032901 1 2104 1 2017
202 2104042020 1 2104 27 2017
203 2104072901 1 2104 1 2017
263 2201032006 1 2201 2 2017
264 2201032013 1 2201 2 2017
265 2201082002 1 2201 45 2017
266 2201082012 1 2201 6 2017
267 2201122002 1 2201 1 2017
268 2201132004 1 2201 30 2017
269 2201132010 1 2201 9 2017
270 2201132901 1 2201 1 2017
271 2201142002 1 2201 2 2017
272 2201152001 1 2201 3 2017
273 2201152003 1 2201 8 2017
274 2201152014 1 2201 8 2017
275 2201152015 1 2201 1 2017
335 2202012005 1 2202 20 2017
395 2203012013 1 2203 2 2017
396 2203012014 1 2203 147 2017
397 2203012901 1 2203 4 2017
398 2203022008 1 2203 3 2017
399 2203022017 1 2203 50 2017
400 2203032012 1 2203 11 2017
401 2203032015 1 2203 19 2017
461 2301032003 1 2301 1 2017
462 2301032005 1 2301 1 2017
463 2301032006 1 2301 2 2017
464 2301032018 1 2301 2 2017
465 2301032020 1 2301 1 2017
466 2301032023 1 2301 2 2017
467 2301052004 1 2301 9 2017
468 2301052007 1 2301 1 2017
469 2301052008 1 2301 4 2017
470 2301052901 1 2301 3 2017
530 2302012011 1 2302 9 2017
531 2302012901 1 2302 3 2017
NA NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA NA
NA.3 NA NA NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA NA
NA.12 NA NA NA NA NA
NA.13 NA NA NA NA NA
NA.14 NA NA NA NA NA
NA.15 NA NA NA NA NA
NA.16 NA NA NA NA NA
NA.17 NA NA NA NA NA
NA.18 NA NA NA NA NA
NA.19 NA NA NA NA NA
NA.20 NA NA NA NA NA
NA.21 NA NA NA NA NA
NA.22 NA NA NA NA NA
NA.23 NA NA NA NA NA
NA.24 NA NA NA NA NA
NA.25 NA NA NA NA NA
NA.26 NA NA NA NA NA
NA.27 NA NA NA NA NA
NA.28 NA NA NA NA NA
NA.29 NA NA NA NA NA
NA.30 NA NA NA NA NA
NA.31 NA NA NA NA NA
NA.32 NA NA NA NA NA
NA.33 NA NA NA NA NA
NA.34 NA NA NA NA NA
NA.35 NA NA NA NA NA
NA.36 NA NA NA NA NA
NA.37 NA NA NA NA NA
NA.38 NA NA NA NA NA
NA.39 NA NA NA NA NA
NA.40 NA NA NA NA NA

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 2101012001 1 2017 02101
2 2101012005 1 2017 02101
3 2101012012 1 2017 02101
4 2101012013 10 2017 02101
5 2101012901 1 2017 02101
6 2101102007 18 2017 02101
7 2101102014 5 2017 02101
8 2101102016 1 2017 02101
9 2101122014 12 2017 02101
10 2101122019 2 2017 02101
70 2102012001 5 2017 02102
71 2102022003 20 2017 02102
72 2102022006 16 2017 02102
73 2102022008 4 2017 02102
74 2102022901 1 2017 02102
134 2103012008 18 2017 02103
135 2103012901 1 2017 02103
136 2103032002 29 2017 02103
196 2104012008 8 2017 02104
197 2104012014 10 2017 02104
198 2104012901 6 2017 02104
199 2104022015 8 2017 02104
200 2104022022 2 2017 02104
201 2104032901 1 2017 02104
202 2104042020 27 2017 02104
203 2104072901 1 2017 02104
263 2201032006 2 2017 02201
264 2201032013 2 2017 02201
265 2201082002 45 2017 02201
266 2201082012 6 2017 02201
267 2201122002 1 2017 02201
268 2201132004 30 2017 02201
269 2201132010 9 2017 02201
270 2201132901 1 2017 02201
271 2201142002 2 2017 02201
272 2201152001 3 2017 02201
273 2201152003 8 2017 02201
274 2201152014 8 2017 02201
275 2201152015 1 2017 02201
335 2202012005 20 2017 02202
395 2203012013 2 2017 02203
396 2203012014 147 2017 02203
397 2203012901 4 2017 02203
398 2203022008 3 2017 02203
399 2203022017 50 2017 02203
400 2203032012 11 2017 02203
401 2203032015 19 2017 02203
461 2301032003 1 2017 02301
462 2301032005 1 2017 02301
463 2301032006 2 2017 02301
464 2301032018 2 2017 02301
465 2301032020 1 2017 02301
466 2301032023 2 2017 02301
467 2301052004 9 2017 02301
468 2301052007 1 2017 02301
469 2301052008 4 2017 02301
470 2301052901 3 2017 02301
530 2302012011 9 2017 02302
531 2302012901 3 2017 02302
NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA
NA.3 NA NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA
NA.12 NA NA NA NA
NA.13 NA NA NA NA
NA.14 NA NA NA NA
NA.15 NA NA NA NA
NA.16 NA NA NA NA
NA.17 NA NA NA NA
NA.18 NA NA NA NA
NA.19 NA NA NA NA
NA.20 NA NA NA NA
NA.21 NA NA NA NA
NA.22 NA NA NA NA
NA.23 NA NA NA NA
NA.24 NA NA NA NA
NA.25 NA NA NA NA
NA.26 NA NA NA NA
NA.27 NA NA NA NA
NA.28 NA NA NA NA
NA.29 NA NA NA NA
NA.30 NA NA NA NA
NA.31 NA NA NA NA
NA.32 NA NA NA NA
NA.33 NA NA NA NA
NA.34 NA NA NA NA
NA.35 NA NA NA NA
NA.36 NA NA NA NA
NA.37 NA NA NA NA
NA.38 NA NA NA NA
NA.39 NA NA NA NA
NA.40 NA NA NA NA


3.3 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_rural_nacional.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 tipo
01101 Iquique 289375.3 2017 1101 191468 55406102543 Rural
01401 Pozo Almonte 263069.6 2017 1401 15711 4133086727 Rural
01402 Camiña 262850.3 2017 1402 1250 328562901 Rural
01404 Huara 253968.5 2017 1404 2730 693334131 Rural
01405 Pica 290496.7 2017 1405 9296 2700457509 Rural
02103 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
02104 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
02201 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
02203 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
02301 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
03101 Copiapó 308502.8 2017 3101 153937 47489990283 Rural
03103 Tierra Amarilla 312457.3 2017 3103 14019 4380339153 Rural
03202 Diego de Almagro 374511.6 2017 3202 13925 5215073473 Rural
03301 Vallenar 254290.6 2017 3301 51917 13202005308 Rural
03302 Alto del Carmen 227130.4 2017 3302 5299 1203563833 Rural
03303 Freirina 214803.3 2017 3303 7041 1512429891 Rural
03304 Huasco 227560.7 2017 3304 10149 2309513927 Rural
04101 La Serena 233184.2 2017 4101 221054 51546306303 Rural
04102 Coquimbo 231810.7 2017 4102 227730 52790242466 Rural
04103 Andacollo 242908.2 2017 4103 11044 2682678345 Rural
04104 La Higuera 250699.6 2017 4104 4241 1063217069 Rural
04105 Paiguano 205942.1 2017 4105 4497 926121774 Rural
04106 Vicuña 176130.6 2017 4106 27771 4891322768 Rural
04201 Illapel 191976.8 2017 4201 30848 5922099530 Rural
04202 Canela 171370.3 2017 4202 9093 1558270441 Rural
04203 Los Vilos 173238.5 2017 4203 21382 3704185607 Rural
04204 Salamanca 223234.2 2017 4204 29347 6551254640 Rural
04301 Ovalle 241393.7 2017 4301 111272 26860360045 Rural
04302 Combarbalá 179139.6 2017 4302 13322 2386498044 Rural
04303 Monte Patria 201205.8 2017 4303 30751 6187280931 Rural
04304 Punitaqui 171931.7 2017 4304 10956 1883683880 Rural
04305 Río Hurtado 182027.2 2017 4305 4278 778712384 Rural
05101 Valparaíso 331716.1 2017 5101 296655 98405237576 Rural
05102 Casablanca 268917.1 2017 5102 26867 7224996933 Rural
05105 Puchuncaví 279614.4 2017 5105 18546 5185728335 Rural
05107 Quintero 334628.2 2017 5107 31923 10682335196 Rural
05301 Los Andes 324402.1 2017 5301 66708 21640215030 Rural
05302 Calle Larga 242743.8 2017 5302 14832 3600375502 Rural
05303 Rinconada 326532.5 2017 5303 10207 3332917471 Rural
05304 San Esteban 223168.6 2017 5304 18855 4207844130 Rural
05401 La Ligua 181468.0 2017 5401 35390 6422154059 Rural
05402 Cabildo 231277.8 2017 5402 19388 4484014285 Rural
05404 Petorca 298208.9 2017 5404 9826 2930200178 Rural
05405 Zapallar 292882.3 2017 5405 7339 2149463129 Rural
05501 Quillota 220926.8 2017 5501 90517 19997628209 Rural
05502 Calera 226906.2 2017 5502 50554 11471016698 Rural
05503 Hijuelas 253739.9 2017 5503 17988 4564273201 Rural
05504 La Cruz 291124.1 2017 5504 22098 6433259569 Rural
05506 Nogales 264475.3 2017 5506 22120 5850194593 Rural
05601 San Antonio 266331.2 2017 5601 91350 24329353815 Rural

4 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 tipo
1 02101 2101012001 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
2 02101 2101012005 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
3 02101 2101012012 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
4 02101 2101012013 10 2017 NA NA NA NA NA NA NA
5 02101 2101012901 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
6 02101 2101102007 18 2017 NA NA NA NA NA NA NA
7 02101 2101102014 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA
8 02101 2101102016 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
9 02101 2101122014 12 2017 NA NA NA NA NA NA NA
10 02101 2101122019 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA
11 02102 2102012001 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA
12 02102 2102022003 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA
13 02102 2102022006 16 2017 NA NA NA NA NA NA NA
14 02102 2102022008 4 2017 NA NA NA NA NA NA NA
15 02102 2102022901 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
16 02103 2103012901 1 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
17 02103 2103032002 29 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
18 02103 2103012008 18 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
19 02104 2104012901 6 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
20 02104 2104022015 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
21 02104 2104032901 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
22 02104 2104042020 27 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
23 02104 2104072901 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
24 02104 2104022022 2 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
25 02104 2104012008 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
26 02104 2104012014 10 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
27 02201 2201082012 6 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
28 02201 2201122002 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
29 02201 2201032013 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
30 02201 2201082002 45 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
31 02201 2201132901 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
32 02201 2201142002 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
33 02201 2201152001 3 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
34 02201 2201152003 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
35 02201 2201152014 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
36 02201 2201152015 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
37 02201 2201032006 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
38 02201 2201132004 30 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
39 02201 2201132010 9 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
40 02202 2202012005 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA
41 02203 2203012901 4 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
42 02203 2203022008 3 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
43 02203 2203012013 2 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
44 02203 2203012014 147 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
45 02203 2203032015 19 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
46 02203 2203022017 50 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
47 02203 2203032012 11 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
48 02301 2301032003 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
49 02301 2301032005 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
50 02301 2301032020 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
51 02301 2301032023 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
52 02301 2301032006 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
53 02301 2301032018 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
54 02301 2301052008 4 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
55 02301 2301052901 3 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
56 02301 2301052004 9 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
57 02301 2301052007 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
58 02302 2302012901 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA
59 02302 2302012011 9 2017 NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.13 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.14 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.15 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.16 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.17 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.18 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.19 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.20 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.21 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.22 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.23 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.24 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.25 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.26 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.27 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.28 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.29 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.30 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.31 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.32 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.33 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.34 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.36 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.37 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.38 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.39 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.40 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA


5 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


6 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 tipo
1 02101 2101012001 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
2 02101 2101012005 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
3 02101 2101012012 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
4 02101 2101012013 10 2017 NA NA NA NA NA NA NA
5 02101 2101012901 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
6 02101 2101102007 18 2017 NA NA NA NA NA NA NA
7 02101 2101102014 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA
8 02101 2101102016 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
9 02101 2101122014 12 2017 NA NA NA NA NA NA NA
10 02101 2101122019 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA
11 02102 2102012001 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA
12 02102 2102022003 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA
13 02102 2102022006 16 2017 NA NA NA NA NA NA NA
14 02102 2102022008 4 2017 NA NA NA NA NA NA NA
15 02102 2102022901 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
16 02103 2103012901 1 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
17 02103 2103032002 29 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
18 02103 2103012008 18 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
19 02104 2104012901 6 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
20 02104 2104022015 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
21 02104 2104032901 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
22 02104 2104042020 27 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
23 02104 2104072901 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
24 02104 2104022022 2 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
25 02104 2104012008 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
26 02104 2104012014 10 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
27 02201 2201082012 6 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
28 02201 2201122002 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
29 02201 2201032013 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
30 02201 2201082002 45 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
31 02201 2201132901 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
32 02201 2201142002 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
33 02201 2201152001 3 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
34 02201 2201152003 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
35 02201 2201152014 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
36 02201 2201152015 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
37 02201 2201032006 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
38 02201 2201132004 30 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
39 02201 2201132010 9 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
40 02202 2202012005 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA
41 02203 2203012901 4 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
42 02203 2203022008 3 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
43 02203 2203012013 2 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
44 02203 2203012014 147 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
45 02203 2203032015 19 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
46 02203 2203022017 50 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
47 02203 2203032012 11 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
48 02301 2301032003 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
49 02301 2301032005 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
50 02301 2301032020 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
51 02301 2301032023 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
52 02301 2301032006 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
53 02301 2301032018 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
54 02301 2301052008 4 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
55 02301 2301052901 3 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
56 02301 2301052004 9 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
57 02301 2301052007 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
58 02302 2302012901 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA
59 02302 2302012011 9 2017 NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.13 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.14 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.15 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.16 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.17 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.18 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.19 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.20 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.21 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.22 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.23 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.24 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.25 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.26 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.27 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.28 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.29 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.30 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.31 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.32 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.33 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.34 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.36 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.37 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.38 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.39 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.40 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA


7 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 tipo Freq.y p_poblacional código.y
2101012001 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 6 0.0000166 02101
2101012005 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 59 0.0001630 02101
2101012012 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 53 0.0001465 02101
2101012013 02101 10 2017 NA NA NA NA NA NA NA 121 0.0003344 02101
2101012901 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 16 0.0000442 02101
2101102007 02101 18 2017 NA NA NA NA NA NA NA 401 0.0011081 02101
2101102014 02101 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 78 0.0002155 02101
2101102016 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 9 0.0000249 02101
2101122014 02101 12 2017 NA NA NA NA NA NA NA 268 0.0007406 02101
2101122019 02101 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA 1438 0.0039738 02101
2102012001 02102 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102
2102022003 02102 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 293 0.0217569 02102
2102022006 02102 16 2017 NA NA NA NA NA NA NA 127 0.0094305 02102
2102022008 02102 4 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102
2102022901 02102 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 12 0.0008911 02102
2103012008 02103 18 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 2684 0.2634989 02103
2103012901 02103 1 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 8 0.0007854 02103
2103032002 02103 29 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 942 0.0924799 02103
2104012008 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104
2104012014 02104 10 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 19 0.0014267 02104
2104012901 02104 6 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 26 0.0019524 02104
2104022015 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104
2104022022 02104 2 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 57 0.0042802 02104
2104032901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 11 0.0008260 02104
2104042020 02104 27 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 729 0.0547421 02104
2104072901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 56 0.0042052 02104
2201032006 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 36 0.0002172 02201
2201032013 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 13 0.0000784 02201
2201082002 02201 45 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 1364 0.0082302 02201
2201082012 02201 6 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 227 0.0013697 02201
2201122002 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 151 0.0009111 02201
2201132004 02201 30 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 542 0.0032704 02201
2201132010 02201 9 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 108 0.0006517 02201
2201132901 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 42 0.0002534 02201
2201142002 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 122 0.0007361 02201
2201152001 02201 3 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 29 0.0001750 02201
2201152003 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 119 0.0007180 02201
2201152014 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 60 0.0003620 02201
2201152015 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 39 0.0002353 02201
2202012005 02202 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 240 0.7476636 02202
2203012013 02203 2 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 27 0.0024554 02203
2203012014 02203 147 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 2621 0.2383594 02203
2203012901 02203 4 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 40 0.0036377 02203
2203022008 02203 3 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 83 0.0075482 02203
2203022017 02203 50 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 742 0.0674791 02203
2203032012 02203 11 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 1475 0.1341397 02203
2203032015 02203 19 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 408 0.0371044 02203
2301032003 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301
2301032005 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 37 0.0014691 02301
2301032006 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 118 0.0046851 02301
2301032018 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 30 0.0011911 02301
2301032020 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 13 0.0005162 02301
2301032023 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 50 0.0019852 02301
2301052004 02301 9 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 71 0.0028190 02301
2301052007 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 15 0.0005956 02301
2301052008 02301 4 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301
2301052901 02301 3 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 93 0.0036925 02301
2302012011 02302 9 2017 NA NA NA NA NA NA NA 141 0.0218368 02302
2302012901 02302 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA 57 0.0088276 02302


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 tipo Freq.y p_poblacional código.y multi_pob
2101012001 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 6 0.0000166 02101 NA
2101012005 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 59 0.0001630 02101 NA
2101012012 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 53 0.0001465 02101 NA
2101012013 02101 10 2017 NA NA NA NA NA NA NA 121 0.0003344 02101 NA
2101012901 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 16 0.0000442 02101 NA
2101102007 02101 18 2017 NA NA NA NA NA NA NA 401 0.0011081 02101 NA
2101102014 02101 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 78 0.0002155 02101 NA
2101102016 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 9 0.0000249 02101 NA
2101122014 02101 12 2017 NA NA NA NA NA NA NA 268 0.0007406 02101 NA
2101122019 02101 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA 1438 0.0039738 02101 NA
2102012001 02102 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102 NA
2102022003 02102 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 293 0.0217569 02102 NA
2102022006 02102 16 2017 NA NA NA NA NA NA NA 127 0.0094305 02102 NA
2102022008 02102 4 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102 NA
2102022901 02102 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 12 0.0008911 02102 NA
2103012008 02103 18 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 2684 0.2634989 02103 1082882590
2103012901 02103 1 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 8 0.0007854 02103 3227668
2103032002 02103 29 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 942 0.0924799 02103 380057898
2104012008 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104 20384144
2104012014 02104 10 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 19 0.0014267 02104 6564385
2104012901 02104 6 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 26 0.0019524 02104 8982843
2104022015 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104 20384144
2104022022 02104 2 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 57 0.0042802 02104 19693156
2104032901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 11 0.0008260 02104 3800434
2104042020 02104 27 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 729 0.0547421 02104 251865098
2104072901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 56 0.0042052 02104 19347662
2201032006 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 36 0.0002172 02201 11160901
2201032013 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 13 0.0000784 02201 4030325
2201082002 02201 45 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 1364 0.0082302 02201 422874126
2201082012 02201 6 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 227 0.0013697 02201 70375679
2201122002 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 151 0.0009111 02201 46813778
2201132004 02201 30 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 542 0.0032704 02201 168033560
2201132010 02201 9 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 108 0.0006517 02201 33482702
2201132901 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 42 0.0002534 02201 13021051
2201142002 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 122 0.0007361 02201 37823052
2201152001 02201 3 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 29 0.0001750 02201 8990726
2201152003 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 119 0.0007180 02201 36892977
2201152014 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 60 0.0003620 02201 18601501
2201152015 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 39 0.0002353 02201 12090976
2202012005 02202 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 240 0.7476636 02202 NA
2203012013 02203 2 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 27 0.0024554 02203 9615995
2203012014 02203 147 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 2621 0.2383594 02203 933463770
2203012901 02203 4 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 40 0.0036377 02203 14245918
2203022008 02203 3 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 83 0.0075482 02203 29560280
2203022017 02203 50 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 742 0.0674791 02203 264261777
2203032012 02203 11 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 1475 0.1341397 02203 525318222
2203032015 02203 19 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 408 0.0371044 02203 145308363
2301032003 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301 4145016
2301032005 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 37 0.0014691 02301 6668068
2301032006 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 118 0.0046851 02301 21265732
2301032018 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 30 0.0011911 02301 5406542
2301032020 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 13 0.0005162 02301 2342835
2301032023 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 50 0.0019852 02301 9010903
2301052004 02301 9 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 71 0.0028190 02301 12795483
2301052007 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 15 0.0005956 02301 2703271
2301052008 02301 4 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301 4145016
2301052901 02301 3 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 93 0.0036925 02301 16760280
2302012011 02302 9 2017 NA NA NA NA NA NA NA 141 0.0218368 02302 NA
2302012901 02302 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA 57 0.0088276 02302 NA

8 Análisis de regresión

Aplicaremos un análisis de regresión donde:

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

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

8.1 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) 

8.2 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.

8.3 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 
## -111631952  -55937792  -36457073  -23657073  926683414 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 32620989   30018819   1.087    0.284    
## Freq.x       6865455    1107886   6.197 2.76e-07 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 172400000 on 39 degrees of freedom
##   (18 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.4961, Adjusted R-squared:  0.4832 
## F-statistic:  38.4 on 1 and 39 DF,  p-value: 2.759e-07

8.4 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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "cuadrático"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos1 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos1
##      modelo       dato               
## [1,] "cuadrático" "0.483214321192485"
##      sintaxis                                                            
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "cúbico"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos2 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos2
##      modelo   dato               
## [1,] "cúbico" "0.483214321192485"
##      sintaxis                                                            
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "logarítmico"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos3 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos3
##      modelo        dato              
## [1,] "logarítmico" "0.42457206343907"
##      sintaxis                                                             
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "raíz cuadrada"
sintaxis <- "linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos5 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos5
##      modelo          dato               
## [1,] "raíz cuadrada" "0.531898928627414"
##      sintaxis                                                              
## [1,] "linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "raíz-raíz"
sintaxis <- "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos6 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos6
##      modelo      dato               
## [1,] "raíz-raíz" "0.638527969918706"
##      sintaxis                                                                    
## [1,] "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "log-raíz"
sintaxis <- "linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos7 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos7
##      modelo     dato               
## [1,] "log-raíz" "0.599584061810376"
##      sintaxis                                                                   
## [1,] "linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "raíz-log"
sintaxis <- "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos8 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos8
##      modelo     dato               
## [1,] "raíz-log" "0.577599181706715"
##      sintaxis                                                                   
## [1,] "linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"

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)
datos <- summary(linearMod)
dato <- datos$adj.r.squared
modelo <- "log-log"
sintaxis <- "linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos9 <- cbind(modelo,dato,sintaxis)
modelos9
##      modelo    dato               
## [1,] "log-log" "0.640590862494669"
##      sintaxis                                                                  
## [1,] "linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)"
modelos_bind <- rbind(modelos1,modelos2,modelos3,modelos5,modelos6,modelos7,modelos8,modelos9)
modelos_bind <- as.data.frame(modelos_bind)
modelos_bind[order(modelos_bind$dato ),]
##          modelo              dato
## 3   logarítmico  0.42457206343907
## 1    cuadrático 0.483214321192485
## 2        cúbico 0.483214321192485
## 4 raíz cuadrada 0.531898928627414
## 7      raíz-log 0.577599181706715
## 6      log-raíz 0.599584061810376
## 5     raíz-raíz 0.638527969918706
## 8       log-log 0.640590862494669
##                                                                     sintaxis
## 3        linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 1         linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 2         linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 4       linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 7  linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 6  linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 5 linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
## 8   linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
metodo <- 8
switch (metodo,
        case = linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01),
        case = 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 
## -2.1627 -0.6956 -0.1130  0.5815  2.3421 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  15.5055     0.2385  65.023  < 2e-16 ***
## log(Freq.x)   1.0225     0.1203   8.503 2.05e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.005 on 39 degrees of freedom
##   (18 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.6496, Adjusted R-squared:  0.6406 
## F-statistic: 72.29 on 1 and 39 DF,  p-value: 2.048e-10
aa <- linearMod$coefficients[1]
aa
## (Intercept) 
##    15.50554
bb <- linearMod$coefficients[2]
bb
## log(Freq.x) 
##    1.022457

9 Modelo log-log (log-log)

Es éste el modelo que nos entrega el mayor coeficiente de determinación de todos (0.6545895).

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 
## -2.1627 -0.6956 -0.1130  0.5815  2.3421 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  15.5055     0.2385  65.023  < 2e-16 ***
## log(Freq.x)   1.0225     0.1203   8.503 2.05e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.005 on 39 degrees of freedom
##   (18 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.6496, Adjusted R-squared:  0.6406 
## F-statistic: 72.29 on 1 and 39 DF,  p-value: 2.048e-10
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


\[ \hat Y = e^{17.361982+0.641075 \cdot ln{X}} \]


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$est_ing <- exp(aa+bb * log(h_y_m_comuna_corr_01$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 tipo Freq.y p_poblacional código.y multi_pob est_ing
1 2101012001 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 6 0.0000166 02101 NA 5419631
2 2101012005 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 59 0.0001630 02101 NA 5419631
3 2101012012 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 53 0.0001465 02101 NA 5419631
4 2101012013 02101 10 2017 NA NA NA NA NA NA NA 121 0.0003344 02101 NA 57072532
5 2101012901 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 16 0.0000442 02101 NA 5419631
6 2101102007 02101 18 2017 NA NA NA NA NA NA NA 401 0.0011081 02101 NA 104095608
7 2101102014 02101 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 78 0.0002155 02101 NA 28095501
8 2101102016 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 9 0.0000249 02101 NA 5419631
9 2101122014 02101 12 2017 NA NA NA NA NA NA NA 268 0.0007406 02101 NA 68768031
10 2101122019 02101 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA 1438 0.0039738 02101 NA 11009309
11 2102012001 02102 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102 NA 28095501
12 2102022003 02102 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 293 0.0217569 02102 NA 115935782
13 2102022006 02102 16 2017 NA NA NA NA NA NA NA 127 0.0094305 02102 NA 92285003
14 2102022008 02102 4 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102 NA 22364048
15 2102022901 02102 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 12 0.0008911 02102 NA 5419631
16 2103012008 02103 18 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 2684 0.2634989 02103 1082882590 104095608
17 2103012901 02103 1 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 8 0.0007854 02103 3227668 5419631
18 2103032002 02103 29 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 942 0.0924799 02103 380057898 169515497
19 2104012008 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104 20384144 45429795
20 2104012014 02104 10 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 19 0.0014267 02104 6564385 57072532
21 2104012901 02104 6 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 26 0.0019524 02104 8982843 33852928
22 2104022015 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104 20384144 45429795
23 2104022022 02104 2 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 57 0.0042802 02104 19693156 11009309
24 2104032901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 11 0.0008260 02104 3800434 5419631
25 2104042020 02104 27 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 729 0.0547421 02104 251865098 157571701
26 2104072901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 56 0.0042052 02104 19347662 5419631
27 2201032006 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 36 0.0002172 02201 11160901 11009309
28 2201032013 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 13 0.0000784 02201 4030325 11009309
29 2201082002 02201 45 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 1364 0.0082302 02201 422874126 265649575
30 2201082012 02201 6 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 227 0.0013697 02201 70375679 33852928
31 2201122002 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 151 0.0009111 02201 46813778 5419631
32 2201132004 02201 30 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 542 0.0032704 02201 168033560 175494419
33 2201132010 02201 9 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 108 0.0006517 02201 33482702 51243886
34 2201132901 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 42 0.0002534 02201 13021051 5419631
35 2201142002 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 122 0.0007361 02201 37823052 11009309
36 2201152001 02201 3 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 29 0.0001750 02201 8990726 16665022
37 2201152003 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 119 0.0007180 02201 36892977 45429795
38 2201152014 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 60 0.0003620 02201 18601501 45429795
39 2201152015 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 39 0.0002353 02201 12090976 5419631
40 2202012005 02202 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 240 0.7476636 02202 NA 115935782
41 2203012013 02203 2 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 27 0.0024554 02203 9615995 11009309
42 2203012014 02203 147 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 2621 0.2383594 02203 933463770 891167661
43 2203012901 02203 4 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 40 0.0036377 02203 14245918 22364048
44 2203022008 02203 3 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 83 0.0075482 02203 29560280 16665022
45 2203022017 02203 50 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 742 0.0674791 02203 264261777 295865422
46 2203032012 02203 11 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 1475 0.1341397 02203 525318222 62914304
47 2203032015 02203 19 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 408 0.0371044 02203 145308363 110012195
48 2301032003 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301 4145016 5419631
49 2301032005 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 37 0.0014691 02301 6668068 5419631
50 2301032006 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 118 0.0046851 02301 21265732 11009309
51 2301032018 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 30 0.0011911 02301 5406542 11009309
52 2301032020 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 13 0.0005162 02301 2342835 5419631
53 2301032023 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 50 0.0019852 02301 9010903 11009309
54 2301052004 02301 9 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 71 0.0028190 02301 12795483 51243886
55 2301052007 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 15 0.0005956 02301 2703271 5419631
56 2301052008 02301 4 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301 4145016 22364048
57 2301052901 02301 3 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 93 0.0036925 02301 16760280 16665022
58 2302012011 02302 9 2017 NA NA NA NA NA NA NA 141 0.0218368 02302 NA 51243886
59 2302012901 02302 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA 57 0.0088276 02302 NA 16665022
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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NA.12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.13 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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NA.20 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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NA.25 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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NA.28 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.29 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.30 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.31 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.32 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.33 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.34 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.36 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.37 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.38 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.39 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.40 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA


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) %>%
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  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona código.x Freq.x anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos tipo Freq.y p_poblacional código.y multi_pob est_ing ing_medio_zona
1 2101012001 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 6 0.0000166 02101 NA 5419631 NA
2 2101012005 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 59 0.0001630 02101 NA 5419631 NA
3 2101012012 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 53 0.0001465 02101 NA 5419631 NA
4 2101012013 02101 10 2017 NA NA NA NA NA NA NA 121 0.0003344 02101 NA 57072532 NA
5 2101012901 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 16 0.0000442 02101 NA 5419631 NA
6 2101102007 02101 18 2017 NA NA NA NA NA NA NA 401 0.0011081 02101 NA 104095608 NA
7 2101102014 02101 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 78 0.0002155 02101 NA 28095501 NA
8 2101102016 02101 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 9 0.0000249 02101 NA 5419631 NA
9 2101122014 02101 12 2017 NA NA NA NA NA NA NA 268 0.0007406 02101 NA 68768031 NA
10 2101122019 02101 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA 1438 0.0039738 02101 NA 11009309 NA
11 2102012001 02102 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102 NA 28095501 NA
12 2102022003 02102 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 293 0.0217569 02102 NA 115935782 NA
13 2102022006 02102 16 2017 NA NA NA NA NA NA NA 127 0.0094305 02102 NA 92285003 NA
14 2102022008 02102 4 2017 NA NA NA NA NA NA NA 31 0.0023019 02102 NA 22364048 NA
15 2102022901 02102 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA 12 0.0008911 02102 NA 5419631 NA
16 2103012008 02103 18 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 2684 0.2634989 02103 1082882590 104095608 38783.76
17 2103012901 02103 1 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 8 0.0007854 02103 3227668 5419631 677453.86
18 2103032002 02103 29 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural 942 0.0924799 02103 380057898 169515497 179952.76
19 2104012008 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104 20384144 45429795 769996.52
20 2104012014 02104 10 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 19 0.0014267 02104 6564385 57072532 3003817.47
21 2104012901 02104 6 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 26 0.0019524 02104 8982843 33852928 1302035.69
22 2104022015 02104 8 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 59 0.0044304 02104 20384144 45429795 769996.52
23 2104022022 02104 2 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 57 0.0042802 02104 19693156 11009309 193145.77
24 2104032901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 11 0.0008260 02104 3800434 5419631 492693.72
25 2104042020 02104 27 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 729 0.0547421 02104 251865098 157571701 216147.74
26 2104072901 02104 1 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural 56 0.0042052 02104 19347662 5419631 96779.12
27 2201032006 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 36 0.0002172 02201 11160901 11009309 305814.14
28 2201032013 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 13 0.0000784 02201 4030325 11009309 846869.93
29 2201082002 02201 45 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 1364 0.0082302 02201 422874126 265649575 194757.75
30 2201082012 02201 6 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 227 0.0013697 02201 70375679 33852928 149131.84
31 2201122002 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 151 0.0009111 02201 46813778 5419631 35891.60
32 2201132004 02201 30 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 542 0.0032704 02201 168033560 175494419 323790.44
33 2201132010 02201 9 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 108 0.0006517 02201 33482702 51243886 474480.42
34 2201132901 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 42 0.0002534 02201 13021051 5419631 129038.83
35 2201142002 02201 2 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 122 0.0007361 02201 37823052 11009309 90240.24
36 2201152001 02201 3 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 29 0.0001750 02201 8990726 16665022 574655.92
37 2201152003 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 119 0.0007180 02201 36892977 45429795 381762.98
38 2201152014 02201 8 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 60 0.0003620 02201 18601501 45429795 757163.25
39 2201152015 02201 1 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural 39 0.0002353 02201 12090976 5419631 138964.90
40 2202012005 02202 20 2017 NA NA NA NA NA NA NA 240 0.7476636 02202 NA 115935782 NA
41 2203012013 02203 2 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 27 0.0024554 02203 9615995 11009309 407752.19
42 2203012014 02203 147 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 2621 0.2383594 02203 933463770 891167661 340010.55
43 2203012901 02203 4 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 40 0.0036377 02203 14245918 22364048 559101.21
44 2203022008 02203 3 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 83 0.0075482 02203 29560280 16665022 200783.39
45 2203022017 02203 50 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 742 0.0674791 02203 264261777 295865422 398740.46
46 2203032012 02203 11 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 1475 0.1341397 02203 525318222 62914304 42653.77
47 2203032015 02203 19 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural 408 0.0371044 02203 145308363 110012195 269637.73
48 2301032003 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301 4145016 5419631 235636.13
49 2301032005 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 37 0.0014691 02301 6668068 5419631 146476.51
50 2301032006 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 118 0.0046851 02301 21265732 11009309 93299.23
51 2301032018 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 30 0.0011911 02301 5406542 11009309 366976.97
52 2301032020 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 13 0.0005162 02301 2342835 5419631 416894.69
53 2301032023 02301 2 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 50 0.0019852 02301 9010903 11009309 220186.18
54 2301052004 02301 9 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 71 0.0028190 02301 12795483 51243886 721744.87
55 2301052007 02301 1 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 15 0.0005956 02301 2703271 5419631 361308.73
56 2301052008 02301 4 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 23 0.0009132 02301 4145016 22364048 972349.93
57 2301052901 02301 3 2017 Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural 93 0.0036925 02301 16760280 16665022 179193.78
58 2302012011 02302 9 2017 NA NA NA NA NA NA NA 141 0.0218368 02302 NA 51243886 NA
59 2302012901 02302 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA 57 0.0088276 02302 NA 16665022 NA
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