1 Variable CENSO

Necesitamos calcular las frecuencias a nivel censal de las respuestas correspondientes a la categoría: “Parquet, piso flotante, cerámico, madera, alfombra, flexit, cubrepiso u otro similar, sobre radier o vigas de madera” del campo P03C del Censo de viviendas. Recordemos que ésta fué la más alta correlación en relación a los ingresos expandidos (ver punto 1.2 aquí).

1.1 Lectura y filtrado de la tabla censal de viviendas

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

tabla_con_clave <- readRDS("../censo_viviendas_con_clave_17.rds")
r3_100 <- tabla_con_clave[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
REGION PROVINCIA COMUNA DC AREA ZC_LOC ID_ZONA_LOC NVIV P01 P02 P03A P03B P03C P04 P05 CANT_HOG CANT_PER REGION_15R PROVINCIA_15R COMUNA_15R clave
15 152 15202 1 2 6 13225 1 3 1 5 3 5 1 4 1 1 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 2 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 3 1 1 5 3 5 2 3 1 4 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 4 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 5 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 6 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 7 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 8 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 9 3 1 5 3 5 1 4 1 4 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 10 1 1 5 3 4 1 4 1 1 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 11 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 12 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 13 1 1 5 3 4 1 4 1 3 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 14 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 15 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 16 1 1 5 3 5 1 3 1 3 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 17 1 1 5 3 5 2 4 1 8 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 18 3 1 5 3 5 1 1 1 1 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 19 3 1 5 3 5 1 3 1 1 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 20 1 1 5 3 5 2 1 1 2 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 21 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 22 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 23 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 24 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 25 1 1 5 3 5 1 4 1 2 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 26 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 27 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 28 3 1 5 3 5 1 4 1 5 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 29 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 30 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 31 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 32 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 33 1 1 5 3 5 3 4 1 4 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 34 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 35 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 36 1 1 5 3 5 3 2 1 9 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 37 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 38 1 1 5 3 5 99 4 1 1 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 39 1 1 5 3 5 1 4 1 2 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 40 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 41 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 42 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 43 3 1 5 3 5 2 1 1 5 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 44 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 6 13225 45 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012006
15 152 15202 1 2 8 13910 1 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 2 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 3 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 4 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 5 3 1 5 3 5 2 3 1 3 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 6 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 7 1 1 5 99 5 2 4 1 2 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 8 3 1 5 3 5 3 3 1 2 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 9 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 10 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 11 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 12 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 13 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 14 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 15 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 16 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 17 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 18 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 19 3 1 99 99 99 99 99 1 1 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 20 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 21 1 1 5 3 5 1 4 1 2 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 22 3 1 5 3 5 2 4 1 1 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 23 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 24 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 25 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 26 1 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 27 1 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 28 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 29 1 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 8 13910 30 1 1 5 1 4 2 4 1 1 15 152 15202 15202012008
15 152 15202 1 2 12 8394 1 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 2 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 3 3 1 5 3 5 2 3 1 4 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 4 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 5 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 6 3 3 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 7 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 8 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 9 3 1 5 3 5 1 4 1 1 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 10 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 11 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 12 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 13 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 14 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 15 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 16 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 17 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 18 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 19 3 1 99 99 99 99 99 1 1 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 20 3 1 5 3 5 3 99 1 1 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 21 3 1 5 99 5 1 4 1 2 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 22 3 2 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 23 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 24 3 1 5 3 5 1 2 1 2 15 152 15202 15202012012
15 152 15202 1 2 12 8394 25 3 4 98 98 98 98 98 0 0 15 152 15202 15202012012

Despleguemos los códigos de regiones de nuestra tabla:

regiones <- unique(tabla_con_clave$REGION)

Hagamos un subset con la 1:

tabla_con_clave <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$REGION == 3) 
tabla_con_clave <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA== 1)

1.2 Cálculo de frecuencias

tabla_con_clave_f <- tabla_con_clave[,-c(1,2,4,5,6,7,8,9,10,11,12,14,15,16,17,18,19,20),drop=FALSE]

aterial de construcción del piso

names(tabla_con_clave_f)[2] <- "Tipo de piso"
# Ahora filtramos por Tipo de techo = 1.
tabla_con_clave_ff <- filter(tabla_con_clave_f, tabla_con_clave_f$`Tipo de piso` == 1)
# Determinamos las frecuencias por zona:
b <- tabla_con_clave_ff$clave
c <- tabla_con_clave_ff$`Tipo de piso`
d <- tabla_con_clave_ff$COMUNA
cross_tab =  xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c)+ unlist(d))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
names(d)[1] <- "zona" 
d$anio <- "2017"

Veamos los primeros 100 registros:

r3_100 <- d[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona unlist.c. unlist.d. Freq anio
1 3101011001 1 3101 312 2017
2 3101021001 1 3101 495 2017
3 3101031001 1 3101 411 2017
4 3101041001 1 3101 566 2017
5 3101051001 1 3101 509 2017
6 3101061001 1 3101 898 2017
7 3101061002 1 3101 464 2017
8 3101061003 1 3101 909 2017
9 3101061004 1 3101 1240 2017
10 3101061005 1 3101 752 2017
11 3101061006 1 3101 436 2017
12 3101061007 1 3101 527 2017
13 3101061008 1 3101 662 2017
14 3101061009 1 3101 1221 2017
15 3101071001 1 3101 766 2017
16 3101071002 1 3101 759 2017
17 3101081001 1 3101 557 2017
18 3101091001 1 3101 971 2017
19 3101101001 1 3101 16 2017
20 3101111001 1 3101 887 2017
21 3101111002 1 3101 622 2017
22 3101111003 1 3101 1273 2017
23 3101161001 1 3101 1149 2017
24 3101161002 1 3101 1570 2017
25 3101161003 1 3101 1404 2017
26 3101161004 1 3101 1324 2017
27 3101211001 1 3101 1298 2017
28 3101211002 1 3101 552 2017
29 3101211003 1 3101 1045 2017
30 3101211004 1 3101 1192 2017
31 3101211005 1 3101 1139 2017
32 3101211006 1 3101 1461 2017
33 3101211007 1 3101 660 2017
34 3101231001 1 3101 486 2017
35 3101231002 1 3101 962 2017
36 3101231003 1 3101 1497 2017
37 3101231004 1 3101 860 2017
38 3101231005 1 3101 972 2017
39 3101241001 1 3101 1700 2017
40 3101241002 1 3101 2197 2017
41 3101241003 1 3101 830 2017
42 3101241004 1 3101 679 2017
43 3101241005 1 3101 1209 2017
44 3101991999 1 3101 11 2017
132 3102011001 1 3102 619 2017
133 3102011002 1 3102 679 2017
134 3102011003 1 3102 965 2017
135 3102011007 1 3102 1648 2017
136 3102991999 1 3102 67 2017
224 3103011001 1 3103 1329 2017
225 3103011002 1 3103 337 2017
226 3103011003 1 3103 558 2017
227 3103991999 1 3103 21 2017
315 3201011001 1 3201 1266 2017
316 3201011002 1 3201 452 2017
317 3201011003 1 3201 528 2017
318 3201011004 1 3201 317 2017
319 3201011005 1 3201 191 2017
320 3201011006 1 3201 119 2017
321 3201991999 1 3201 1 2017
409 3202011001 1 3202 655 2017
410 3202011002 1 3202 387 2017
411 3202011003 1 3202 946 2017
412 3202021001 1 3202 504 2017
413 3202021002 1 3202 866 2017
414 3202021003 1 3202 510 2017
502 3301011001 1 3301 874 2017
503 3301021001 1 3301 1176 2017
504 3301021002 1 3301 844 2017
505 3301031001 1 3301 407 2017
506 3301031002 1 3301 436 2017
507 3301031003 1 3301 637 2017
508 3301031004 1 3301 643 2017
509 3301041001 1 3301 1071 2017
510 3301041002 1 3301 567 2017
511 3301051001 1 3301 1575 2017
512 3301051002 1 3301 633 2017
513 3301051003 1 3301 1110 2017
514 3301051004 1 3301 873 2017
515 3301991999 1 3301 219 2017
603 3303021001 1 3303 841 2017
604 3303021002 1 3303 227 2017
692 3304011001 1 3304 393 2017
693 3304011002 1 3304 386 2017
694 3304011003 1 3304 1021 2017
695 3304011004 1 3304 427 2017
696 3304991999 1 3304 78 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

Agregamos un cero a los códigos comunales de cuatro dígitos:

codigos <- d$unlist.d.
rango <- seq(1:nrow(d))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(2,3),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[4] <- "código" 
r3_100 <- comuna_corr[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona Freq anio código
1 3101011001 312 2017 03101
2 3101021001 495 2017 03101
3 3101031001 411 2017 03101
4 3101041001 566 2017 03101
5 3101051001 509 2017 03101
6 3101061001 898 2017 03101
7 3101061002 464 2017 03101
8 3101061003 909 2017 03101
9 3101061004 1240 2017 03101
10 3101061005 752 2017 03101
11 3101061006 436 2017 03101
12 3101061007 527 2017 03101
13 3101061008 662 2017 03101
14 3101061009 1221 2017 03101
15 3101071001 766 2017 03101
16 3101071002 759 2017 03101
17 3101081001 557 2017 03101
18 3101091001 971 2017 03101
19 3101101001 16 2017 03101
20 3101111001 887 2017 03101
21 3101111002 622 2017 03101
22 3101111003 1273 2017 03101
23 3101161001 1149 2017 03101
24 3101161002 1570 2017 03101
25 3101161003 1404 2017 03101
26 3101161004 1324 2017 03101
27 3101211001 1298 2017 03101
28 3101211002 552 2017 03101
29 3101211003 1045 2017 03101
30 3101211004 1192 2017 03101
31 3101211005 1139 2017 03101
32 3101211006 1461 2017 03101
33 3101211007 660 2017 03101
34 3101231001 486 2017 03101
35 3101231002 962 2017 03101
36 3101231003 1497 2017 03101
37 3101231004 860 2017 03101
38 3101231005 972 2017 03101
39 3101241001 1700 2017 03101
40 3101241002 2197 2017 03101
41 3101241003 830 2017 03101
42 3101241004 679 2017 03101
43 3101241005 1209 2017 03101
44 3101991999 11 2017 03101
132 3102011001 619 2017 03102
133 3102011002 679 2017 03102
134 3102011003 965 2017 03102
135 3102011007 1648 2017 03102
136 3102991999 67 2017 03102
224 3103011001 1329 2017 03103
225 3103011002 337 2017 03103
226 3103011003 558 2017 03103
227 3103991999 21 2017 03103
315 3201011001 1266 2017 03201
316 3201011002 452 2017 03201
317 3201011003 528 2017 03201
318 3201011004 317 2017 03201
319 3201011005 191 2017 03201
320 3201011006 119 2017 03201
321 3201991999 1 2017 03201
409 3202011001 655 2017 03202
410 3202011002 387 2017 03202
411 3202011003 946 2017 03202
412 3202021001 504 2017 03202
413 3202021002 866 2017 03202
414 3202021003 510 2017 03202
502 3301011001 874 2017 03301
503 3301021001 1176 2017 03301
504 3301021002 844 2017 03301
505 3301031001 407 2017 03301
506 3301031002 436 2017 03301
507 3301031003 637 2017 03301
508 3301031004 643 2017 03301
509 3301041001 1071 2017 03301
510 3301041002 567 2017 03301
511 3301051001 1575 2017 03301
512 3301051002 633 2017 03301
513 3301051003 1110 2017 03301
514 3301051004 873 2017 03301
515 3301991999 219 2017 03301
603 3303021001 841 2017 03303
604 3303021002 227 2017 03303
692 3304011001 393 2017 03304
693 3304011002 386 2017 03304
694 3304011003 1021 2017 03304
695 3304011004 427 2017 03304
696 3304991999 78 2017 03304
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


2 Variable CASEN

2.1 Tabla de ingresos expandidos

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

h_y_m_2017_censo <- readRDS("../ingresos_expandidos_urbano_17.rds")
tablamadre <- head(h_y_m_2017_censo,50)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
código comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos
01101 Iquique 375676.9 2017 1101 191468 71930106513
01107 Alto Hospicio 311571.7 2017 1107 108375 33766585496
01401 Pozo Almonte 316138.5 2017 1401 15711 4966851883
01405 Pica 330061.1 2017 1405 9296 3068247619
02101 Antofagasta 368221.4 2017 2101 361873 133249367039
02102 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302
02104 Taltal 383666.2 2017 2104 13317 5109282942
02201 Calama 434325.1 2017 2201 165731 71981127235
02203 San Pedro de Atacama 442861.0 2017 2203 10996 4869699464
02301 Tocopilla 286187.2 2017 2301 25186 7207910819
02302 María Elena 477748.0 2017 2302 6457 3084818966
03101 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
03102 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
03103 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
03201 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
03202 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
03301 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
03303 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054
03304 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
04101 La Serena 279340.1 2017 4101 221054 61749247282
04102 Coquimbo 269078.6 2017 4102 227730 61277269093
04103 Andacollo 258539.7 2017 4103 11044 2855312920
04104 La Higuera 214257.0 2017 4104 4241 908664019
04106 Vicuña 254177.0 2017 4106 27771 7058750373
04201 Illapel 282139.3 2017 4201 30848 8703433491
04202 Canela 233397.3 2017 4202 9093 2122281844
04203 Los Vilos 285214.0 2017 4203 21382 6098444926
04204 Salamanca 262056.9 2017 4204 29347 7690585032
04301 Ovalle 280373.5 2017 4301 111272 31197719080
04302 Combarbalá 234537.3 2017 4302 13322 3124505460
04303 Monte Patria 225369.1 2017 4303 30751 6930326684
04304 Punitaqui 212496.1 2017 4304 10956 2328107498
05101 Valparaíso 306572.5 2017 5101 296655 90946261553
05102 Casablanca 348088.6 2017 5102 26867 9352095757
05103 Concón 333932.4 2017 5103 42152 14075920021
05105 Puchuncaví 296035.5 2017 5105 18546 5490274928
05107 Quintero 308224.7 2017 5107 31923 9839456903
05109 Viña del Mar 354715.9 2017 5109 334248 118563074323
05301 Los Andes 355446.2 2017 5301 66708 23711104774
05302 Calle Larga 246387.3 2017 5302 14832 3654416747
05303 Rinconada 279807.9 2017 5303 10207 2855998928
05304 San Esteban 219571.6 2017 5304 18855 4140022481
05401 La Ligua 259482.3 2017 5401 35390 9183080280
05402 Cabildo 262745.9 2017 5402 19388 5094117762
05403 Papudo 302317.1 2017 5403 6356 1921527704
05404 Petorca 237510.8 2017 5404 9826 2333781007
05405 Zapallar 294389.2 2017 5405 7339 2160521991
05501 Quillota 288694.2 2017 5501 90517 26131733924
05502 Calera 282823.6 2017 5502 50554 14297866792
05503 Hijuelas 268449.7 2017 5503 17988 4828872604

3 Unión Censo-Casen

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

comunas_con_ing_exp = merge( x = comuna_corr, y = h_y_m_2017_censo, by = "código", all.x = TRUE)
comunas_con_ing_exp <-comunas_con_ing_exp[!(is.na(comunas_con_ing_exp$Ingresos_expandidos)),]
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
1 03101 3101011001 312 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
2 03101 3101021001 495 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
3 03101 3101031001 411 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
4 03101 3101041001 566 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
5 03101 3101051001 509 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
6 03101 3101061001 898 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
7 03101 3101061002 464 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
8 03101 3101061003 909 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
9 03101 3101061004 1240 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
10 03101 3101061005 752 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
11 03101 3101061006 436 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
12 03101 3101061007 527 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
13 03101 3101061008 662 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
14 03101 3101061009 1221 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
15 03101 3101071001 766 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
16 03101 3101071002 759 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
17 03101 3101081001 557 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
18 03101 3101091001 971 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
19 03101 3101101001 16 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
20 03101 3101111001 887 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
21 03101 3101111002 622 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
22 03101 3101111003 1273 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
23 03101 3101161001 1149 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
24 03101 3101161002 1570 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
25 03101 3101161003 1404 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
26 03101 3101161004 1324 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
27 03101 3101211001 1298 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
28 03101 3101211002 552 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
29 03101 3101211003 1045 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
30 03101 3101211004 1192 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
31 03101 3101211005 1139 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
32 03101 3101211006 1461 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
33 03101 3101211007 660 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
34 03101 3101231001 486 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
35 03101 3101231002 962 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
36 03101 3101231003 1497 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
37 03101 3101231004 860 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
38 03101 3101231005 972 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
39 03101 3101241001 1700 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
40 03101 3101241002 2197 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
41 03101 3101241003 830 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
42 03101 3101241004 679 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
43 03101 3101241005 1209 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
44 03101 3101991999 11 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
45 03102 3102011001 619 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
46 03102 3102011002 679 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
47 03102 3102011003 965 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
48 03102 3102011007 1648 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
49 03102 3102991999 67 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
50 03103 3103011001 1329 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
51 03103 3103011002 337 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
52 03103 3103011003 558 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
53 03103 3103991999 21 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
54 03201 3201011001 1266 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
55 03201 3201011002 452 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
56 03201 3201011003 528 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
57 03201 3201011004 317 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
58 03201 3201011005 191 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
59 03201 3201011006 119 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
60 03201 3201991999 1 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
61 03202 3202011001 655 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
62 03202 3202011002 387 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
63 03202 3202011003 946 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
64 03202 3202021001 504 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
65 03202 3202021002 866 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
66 03202 3202021003 510 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
67 03301 3301011001 874 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
68 03301 3301021001 1176 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
69 03301 3301021002 844 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
70 03301 3301031001 407 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
71 03301 3301031002 436 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
72 03301 3301031003 637 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
73 03301 3301031004 643 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
74 03301 3301041001 1071 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
75 03301 3301041002 567 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
76 03301 3301051001 1575 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
77 03301 3301051002 633 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
78 03301 3301051003 1110 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
79 03301 3301051004 873 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
80 03301 3301991999 219 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
81 03303 3303021001 841 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054
82 03303 3303021002 227 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054
83 03304 3304011001 393 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
84 03304 3304011002 386 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
85 03304 3304011003 1021 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
86 03304 3304011004 427 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
87 03304 3304991999 78 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA


4 Proporción poblacional zonal respecto a la comunal

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

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

Veamos los 100 primeros registros:

r3_100 <- prop_pob[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona Freq p_poblacional código
1101011001 2491 0.0130100 01101
1101011002 1475 0.0077036 01101
1101021001 1003 0.0052385 01101
1101021002 54 0.0002820 01101
1101021003 2895 0.0151200 01101
1101021004 2398 0.0125243 01101
1101021005 4525 0.0236332 01101
1101031001 2725 0.0142321 01101
1101031002 3554 0.0185618 01101
1101031003 5246 0.0273988 01101
1101031004 3389 0.0177001 01101
1101041001 1800 0.0094010 01101
1101041002 2538 0.0132555 01101
1101041003 3855 0.0201339 01101
1101041004 5663 0.0295767 01101
1101041005 4162 0.0217373 01101
1101041006 2689 0.0140441 01101
1101051001 3296 0.0172144 01101
1101051002 4465 0.0233198 01101
1101051003 4656 0.0243174 01101
1101051004 2097 0.0109522 01101
1101051005 3569 0.0186402 01101
1101051006 2741 0.0143157 01101
1101061001 1625 0.0084871 01101
1101061002 4767 0.0248971 01101
1101061003 4826 0.0252053 01101
1101061004 4077 0.0212934 01101
1101061005 2166 0.0113126 01101
1101071001 2324 0.0121378 01101
1101071002 2801 0.0146291 01101
1101071003 3829 0.0199981 01101
1101071004 1987 0.0103777 01101
1101081001 5133 0.0268087 01101
1101081002 3233 0.0168853 01101
1101081003 2122 0.0110828 01101
1101081004 2392 0.0124929 01101
1101092001 57 0.0002977 01101
1101092004 247 0.0012900 01101
1101092005 76 0.0003969 01101
1101092006 603 0.0031494 01101
1101092007 84 0.0004387 01101
1101092010 398 0.0020787 01101
1101092012 58 0.0003029 01101
1101092014 23 0.0001201 01101
1101092016 20 0.0001045 01101
1101092017 8 0.0000418 01101
1101092018 74 0.0003865 01101
1101092019 25 0.0001306 01101
1101092021 177 0.0009244 01101
1101092022 23 0.0001201 01101
1101092023 288 0.0015042 01101
1101092024 14 0.0000731 01101
1101092901 30 0.0001567 01101
1101101001 2672 0.0139553 01101
1101101002 4398 0.0229699 01101
1101101003 4524 0.0236280 01101
1101101004 3544 0.0185096 01101
1101101005 4911 0.0256492 01101
1101101006 3688 0.0192617 01101
1101111001 3886 0.0202958 01101
1101111002 2312 0.0120751 01101
1101111003 4874 0.0254560 01101
1101111004 4543 0.0237272 01101
1101111005 4331 0.0226200 01101
1101111006 3253 0.0169898 01101
1101111007 4639 0.0242286 01101
1101111008 4881 0.0254925 01101
1101111009 5006 0.0261454 01101
1101111010 366 0.0019115 01101
1101111011 4351 0.0227244 01101
1101111012 2926 0.0152819 01101
1101111013 3390 0.0177053 01101
1101111014 2940 0.0153550 01101
1101112003 33 0.0001724 01101
1101112013 104 0.0005432 01101
1101112019 34 0.0001776 01101
1101112025 21 0.0001097 01101
1101112901 6 0.0000313 01101
1101991999 1062 0.0055466 01101
1107011001 4104 0.0378685 01107
1107011002 4360 0.0402307 01107
1107011003 8549 0.0788835 01107
1107012003 3 0.0000277 01107
1107012901 17 0.0001569 01107
1107021001 6701 0.0618316 01107
1107021002 3971 0.0366413 01107
1107021003 6349 0.0585836 01107
1107021004 5125 0.0472895 01107
1107021005 4451 0.0410704 01107
1107021006 3864 0.0356540 01107
1107021007 5235 0.0483045 01107
1107021008 4566 0.0421315 01107
1107031001 4195 0.0387082 01107
1107031002 7099 0.0655040 01107
1107031003 4720 0.0435525 01107
1107032005 38 0.0003506 01107
1107032006 2399 0.0221361 01107
1107032008 4 0.0000369 01107
1107041001 3630 0.0334948 01107
1107041002 5358 0.0494394 01107


5 Ingreso medio

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

r3_100 <- comunas_con_ing_exp[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
código zona Freq anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos
1 03101 3101011001 312 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
2 03101 3101021001 495 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
3 03101 3101031001 411 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
4 03101 3101041001 566 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
5 03101 3101051001 509 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
6 03101 3101061001 898 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
7 03101 3101061002 464 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
8 03101 3101061003 909 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
9 03101 3101061004 1240 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
10 03101 3101061005 752 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
11 03101 3101061006 436 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
12 03101 3101061007 527 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
13 03101 3101061008 662 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
14 03101 3101061009 1221 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
15 03101 3101071001 766 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
16 03101 3101071002 759 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
17 03101 3101081001 557 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
18 03101 3101091001 971 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
19 03101 3101101001 16 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
20 03101 3101111001 887 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
21 03101 3101111002 622 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
22 03101 3101111003 1273 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
23 03101 3101161001 1149 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
24 03101 3101161002 1570 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
25 03101 3101161003 1404 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
26 03101 3101161004 1324 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
27 03101 3101211001 1298 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
28 03101 3101211002 552 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
29 03101 3101211003 1045 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
30 03101 3101211004 1192 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
31 03101 3101211005 1139 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
32 03101 3101211006 1461 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
33 03101 3101211007 660 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
34 03101 3101231001 486 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
35 03101 3101231002 962 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
36 03101 3101231003 1497 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
37 03101 3101231004 860 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
38 03101 3101231005 972 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
39 03101 3101241001 1700 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
40 03101 3101241002 2197 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
41 03101 3101241003 830 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
42 03101 3101241004 679 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
43 03101 3101241005 1209 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
44 03101 3101991999 11 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037
45 03102 3102011001 619 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
46 03102 3102011002 679 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
47 03102 3102011003 965 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
48 03102 3102011007 1648 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
49 03102 3102991999 67 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276
50 03103 3103011001 1329 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
51 03103 3103011002 337 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
52 03103 3103011003 558 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
53 03103 3103991999 21 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718
54 03201 3201011001 1266 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
55 03201 3201011002 452 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
56 03201 3201011003 528 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
57 03201 3201011004 317 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
58 03201 3201011005 191 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
59 03201 3201011006 119 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
60 03201 3201991999 1 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196
61 03202 3202011001 655 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
62 03202 3202011002 387 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
63 03202 3202011003 946 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
64 03202 3202021001 504 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
65 03202 3202021002 866 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
66 03202 3202021003 510 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596
67 03301 3301011001 874 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
68 03301 3301021001 1176 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
69 03301 3301021002 844 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
70 03301 3301031001 407 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
71 03301 3301031002 436 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
72 03301 3301031003 637 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
73 03301 3301031004 643 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
74 03301 3301041001 1071 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
75 03301 3301041002 567 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
76 03301 3301051001 1575 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
77 03301 3301051002 633 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
78 03301 3301051003 1110 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
79 03301 3301051004 873 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
80 03301 3301991999 219 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756
81 03303 3303021001 841 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054
82 03303 3303021002 227 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054
83 03304 3304011001 393 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
84 03304 3304011002 386 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
85 03304 3304011003 1021 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
86 03304 3304011004 427 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
87 03304 3304991999 78 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA.12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA


6 Ingreso promedio expandido por zona (multi_pob)

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

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

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

h_y_m_comuna_corr_01 = merge( x = comunas_con_ing_exp, y = prop_pob, by = "zona", all.x = TRUE)
tablamadre <- head(h_y_m_comuna_corr_01,100)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona código.x Freq.x anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos Freq.y p_poblacional código.y
3101011001 03101 312 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 869 0.0056452 03101
3101021001 03101 495 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1437 0.0093350 03101
3101031001 03101 411 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1502 0.0097572 03101
3101041001 03101 566 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1734 0.0112643 03101
3101051001 03101 509 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1576 0.0102380 03101
3101061001 03101 898 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4376 0.0284272 03101
3101061002 03101 464 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2049 0.0133106 03101
3101061003 03101 909 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4199 0.0272774 03101
3101061004 03101 1240 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5838 0.0379246 03101
3101061005 03101 752 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3217 0.0208982 03101
3101061006 03101 436 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1930 0.0125376 03101
3101061007 03101 527 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3446 0.0223858 03101
3101061008 03101 662 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2624 0.0170459 03101
3101061009 03101 1221 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5319 0.0345531 03101
3101071001 03101 766 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3367 0.0218726 03101
3101071002 03101 759 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2651 0.0172213 03101
3101081001 03101 557 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2352 0.0152790 03101
3101091001 03101 971 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4467 0.0290184 03101
3101101001 03101 16 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 94 0.0006106 03101
3101111001 03101 887 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3046 0.0197873 03101
3101111002 03101 622 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2128 0.0138238 03101
3101111003 03101 1273 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4579 0.0297459 03101
3101161001 03101 1149 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3897 0.0253156 03101
3101161002 03101 1570 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5267 0.0342153 03101
3101161003 03101 1404 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4789 0.0311101 03101
3101161004 03101 1324 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4382 0.0284662 03101
3101211001 03101 1298 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4698 0.0305190 03101
3101211002 03101 552 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2574 0.0167211 03101
3101211003 03101 1045 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4857 0.0315519 03101
3101211004 03101 1192 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4381 0.0284597 03101
3101211005 03101 1139 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3957 0.0257053 03101
3101211006 03101 1461 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5331 0.0346311 03101
3101211007 03101 660 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2203 0.0143110 03101
3101231001 03101 486 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2431 0.0157922 03101
3101231002 03101 962 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4099 0.0266278 03101
3101231003 03101 1497 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6102 0.0396396 03101
3101231004 03101 860 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3368 0.0218791 03101
3101231005 03101 972 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3855 0.0250427 03101
3101241001 03101 1700 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5023 0.0326302 03101
3101241002 03101 2197 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6270 0.0407309 03101
3101241003 03101 830 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3082 0.0200212 03101
3101241004 03101 679 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3115 0.0202356 03101
3101241005 03101 1209 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4323 0.0280829 03101
3101991999 03101 11 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 158 0.0010264 03101
3102011001 03102 619 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2174 0.1230891 03102
3102011002 03102 679 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2696 0.1526441 03102
3102011003 03102 965 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 3928 0.2223984 03102
3102011007 03102 1648 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 6749 0.3821198 03102
3102991999 03102 67 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 228 0.0129091 03102
3103011001 03103 1329 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 6039 0.4307725 03103
3103011002 03103 337 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 1412 0.1007205 03103
3103011003 03103 558 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 2406 0.1716242 03103
3103991999 03103 21 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 78 0.0055639 03103
3201011001 03201 1266 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 4870 0.3985596 03201
3201011002 03201 452 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1606 0.1314347 03201
3201011003 03201 528 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 2325 0.1902774 03201
3201011004 03201 317 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1169 0.0956707 03201
3201011005 03201 191 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 735 0.0601522 03201
3201011006 03201 119 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 368 0.0301170 03201
3201991999 03201 1 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 10 0.0008184 03201
3202011001 03202 655 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2416 0.1735009 03202
3202011002 03202 387 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1650 0.1184919 03202
3202011003 03202 946 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 3157 0.2267145 03202
3202021001 03202 504 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1494 0.1072890 03202
3202021002 03202 866 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2848 0.2045242 03202
3202021003 03202 510 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1690 0.1213645 03202
3301011001 03301 874 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3793 0.0730589 03301
3301021001 03301 1176 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3947 0.0760252 03301
3301021002 03301 844 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2498 0.0481153 03301
3301031001 03301 407 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 1903 0.0366547 03301
3301031002 03301 436 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2039 0.0392742 03301
3301031003 03301 637 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3371 0.0649306 03301
3301031004 03301 643 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2241 0.0431651 03301
3301041001 03301 1071 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 4893 0.0942466 03301
3301041002 03301 567 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2552 0.0491554 03301
3301051001 03301 1575 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5354 0.1031261 03301
3301051002 03301 633 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3313 0.0638134 03301
3301051003 03301 1110 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5518 0.1062850 03301
3301051004 03301 873 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3876 0.0746576 03301
3301991999 03301 219 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 721 0.0138876 03301
3303021001 03303 841 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 3504 0.4976566 03303
3303021002 03303 227 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 1037 0.1472802 03303
3304011001 03304 393 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1426 0.1405065 03304
3304011002 03304 386 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1476 0.1454330 03304
3304011003 03304 1021 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 4169 0.4107794 03304
3304011004 03304 427 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1589 0.1565671 03304
3304991999 03304 78 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 242 0.0238447 03304


Hacemos la multiplicación que queda almacenada en la variable multi_pob:

h_y_m_comuna_corr_01$multi_pob <- h_y_m_comuna_corr_01$promedio_i * h_y_m_comuna_corr_01$personas * h_y_m_comuna_corr_01$p_poblacional
tablamadre <- head(h_y_m_comuna_corr_01,100)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona código.x Freq.x anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos Freq.y p_poblacional código.y multi_pob
3101011001 03101 312 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 869 0.0056452 03101 298172141
3101021001 03101 495 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1437 0.0093350 03101 493064864
3101031001 03101 411 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1502 0.0097572 03101 515367729
3101041001 03101 566 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1734 0.0112643 03101 594971799
3101051001 03101 509 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1576 0.0102380 03101 540758682
3101061001 03101 898 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4376 0.0284272 03101 1501497458
3101061002 03101 464 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2049 0.0133106 03101 703054911
3101061003 03101 909 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4199 0.0272774 03101 1440765042
3101061004 03101 1240 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5838 0.0379246 03101 2003140347
3101061005 03101 752 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3217 0.0208982 03101 1103820229
3101061006 03101 436 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1930 0.0125376 03101 662223513
3101061007 03101 527 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3446 0.0223858 03101 1182394936
3101061008 03101 662 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2624 0.0170459 03101 900349481
3101061009 03101 1221 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5319 0.0345531 03101 1825060553
3101071001 03101 766 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3367 0.0218726 03101 1155288378
3101071002 03101 759 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2651 0.0172213 03101 909613748
3101081001 03101 557 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2352 0.0152790 03101 807020572
3101091001 03101 971 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4467 0.0290184 03101 1532721468
3101101001 03101 16 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 94 0.0006106 03101 32253373
3101111001 03101 887 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3046 0.0197873 03101 1045146539
3101111002 03101 622 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2128 0.0138238 03101 730161469
3101111003 03101 1273 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4579 0.0297459 03101 1571151019
3101161001 03101 1149 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3897 0.0253156 03101 1337142503
3101161002 03101 1570 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5267 0.0342153 03101 1807218261
3101161003 03101 1404 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4789 0.0311101 03101 1643206427
3101161004 03101 1324 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4382 0.0284662 03101 1503556184
3101211001 03101 1298 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4698 0.0305190 03101 1611982417
3101211002 03101 552 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2574 0.0167211 03101 883193432
3101211003 03101 1045 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4857 0.0315519 03101 1666538655
3101211004 03101 1192 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4381 0.0284597 03101 1503213063
3101211005 03101 1139 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3957 0.0257053 03101 1357729763
3101211006 03101 1461 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5331 0.0346311 03101 1829178005
3101211007 03101 660 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2203 0.0143110 03101 755895544
3101231001 03101 486 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2431 0.0157922 03101 834127130
3101231002 03101 962 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4099 0.0266278 03101 1406452943
3101231003 03101 1497 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6102 0.0396396 03101 2093724289
3101231004 03101 860 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3368 0.0218791 03101 1155631499
3101231005 03101 972 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3855 0.0250427 03101 1322731421
3101241001 03101 1700 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5023 0.0326302 03101 1723496739
3101241002 03101 2197 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6270 0.0407309 03101 2151368615
3101241003 03101 830 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3082 0.0200212 03101 1057498895
3101241004 03101 679 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3115 0.0202356 03101 1068821888
3101241005 03101 1209 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4323 0.0280829 03101 1483312045
3101991999 03101 11 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 158 0.0010264 03101 54213117
3102011001 03102 619 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2174 0.1230891 03102 692751990
3102011002 03102 679 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2696 0.1526441 03102 859088944
3102011003 03102 965 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 3928 0.2223984 03102 1251669649
3102011007 03102 1648 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 6749 0.3821198 03102 2150590240
3102991999 03102 67 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 228 0.0129091 03102 72652923
3103011001 03103 1329 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 6039 0.4307725 03103 2012163749
3103011002 03103 337 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 1412 0.1007205 03103 470471140
3103011003 03103 558 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 2406 0.1716242 03103 801666829
3103991999 03103 21 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 78 0.0055639 03103 25989199
3201011001 03201 1266 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 4870 0.3985596 03201 1394716026
3201011002 03201 452 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1606 0.1314347 03201 459941260
3201011003 03201 528 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 2325 0.1902774 03201 665855187
3201011004 03201 317 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1169 0.0956707 03201 334789124
3201011005 03201 191 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 735 0.0601522 03201 210496156
3201011006 03201 119 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 368 0.0301170 03201 105391273
3201991999 03201 1 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 10 0.0008184 03201 2863893
3202011001 03202 655 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2416 0.1735009 03202 849426666
3202011002 03202 387 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1650 0.1184919 03202 580113410
3202011003 03202 946 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 3157 0.2267145 03202 1109950324
3202021001 03202 504 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1494 0.1072890 03202 525266324
3202021002 03202 866 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2848 0.2045242 03202 1001310904
3202021003 03202 510 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1690 0.1213645 03202 594176765
3301011001 03301 874 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3793 0.0730589 03301 1198517773
3301021001 03301 1176 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3947 0.0760252 03301 1247178921
3301021002 03301 844 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2498 0.0481153 03301 789321750
3301031001 03301 407 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 1903 0.0366547 03301 601312766
3301031002 03301 436 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2039 0.0392742 03301 644286248
3301031003 03301 637 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3371 0.0649306 03301 1065173586
3301031004 03301 643 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2241 0.0431651 03301 708114508
3301041001 03301 1071 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 4893 0.0942466 03301 1546097406
3301041002 03301 567 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2552 0.0491554 03301 806384750
3301051001 03301 1575 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5354 0.1031261 03301 1691764871
3301051002 03301 633 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3313 0.0638134 03301 1046846660
3301051003 03301 1110 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5518 0.1062850 03301 1743585834
3301051004 03301 873 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3876 0.0746576 03301 1224744236
3301991999 03301 219 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 721 0.0138876 03301 227822651
3303021001 03303 841 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 3504 0.4976566 03303 1012830704
3303021002 03303 227 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 1037 0.1472802 03303 299744703
3304011001 03304 393 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1426 0.1405065 03304 481153497
3304011002 03304 386 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1476 0.1454330 03304 498024237
3304011003 03304 1021 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 4169 0.4107794 03304 1406682278
3304011004 03304 427 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1589 0.1565671 03304 536152108
3304991999 03304 78 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 242 0.0238447 03304 81654380

7 Análisis de regresión

Aplicaremos un análisis de regresión donde:

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

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

7.1 Diagrama de dispersión loess

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

7.2 Outliers

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

7.3 Modelo lineal

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

linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01)
summary(linearMod) 
## 
## Call:
## lm(formula = multi_pob ~ (Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr_01)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -549230703 -112590844  -39779978   92099085  472116653 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 82194939   38360401   2.143    0.035 *  
## Freq.x       1191809      43287  27.533   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 178200000 on 85 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8992, Adjusted R-squared:  0.898 
## F-statistic: 758.1 on 1 and 85 DF,  p-value: < 2.2e-16

7.4 Gráfica de la recta de regresión lineal

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

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

8 Modelos alternativos

### 8.1 Modelo cuadrático

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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = '\'beta_0 + '\'beta_1  X^2  $$"
modelos1 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.2 Modelo cúbico
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = '\'beta_0 + '\'beta_1  X^3  $$"
modelos2 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.3 Modelo logarítmico
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = '\'beta_0 + '\'beta_1 ln X  $$"
modelos3 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.5 Modelo con raíz cuadrada 
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = '\'beta_0 + '\'beta_1  '\'sqrt {X}  $$"
modelos5 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.6 Modelo raíz-raíz
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = {'\'beta_0}^2 + 2  '\'beta_0  '\'beta_1 '\'sqrt{X}+  '\'beta_1^2 X  $$"
modelos6 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.7 Modelo log-raíz
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = e^{'\'beta_0 + '\'beta_1 '\'sqrt{X}} $$"
modelos7 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.8 Modelo raíz-log
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = {'\'beta_0}^2 + 2  '\'beta_0  '\'beta_1 '\'ln{X}+  '\'beta_1^2 ln^2X  $$"
modelos8 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
### 8.9 Modelo log-log
 
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)"
latex <- "$$ '\'hat Y = e^{'\'beta_0+'\'beta_1  ln{X}} $$"
modelos9 <- cbind(modelo,dato,sintaxis,latex)
 
modelos_bind <- rbind(modelos1,modelos2,modelos3,modelos5,modelos6,modelos7,modelos8,modelos9)
modelos_bind <- as.data.frame(modelos_bind)

modelos_bind <<- modelos_bind[order(modelos_bind$dato ),]
h_y_m_comuna_corr_01 <<- h_y_m_comuna_corr_01

kbl(modelos_bind) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
modelo dato sintaxis latex
3 logarítmico 0.577701834141876 linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = ''beta_0 + ''beta_1 ln X \]
7 raíz-log 0.766190596746681 linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = {''beta_0}^2 + 2 ''beta_0 ''beta_1 ''ln{X}+ ''beta_1^2 ln^2X \]
6 log-raíz 0.81328997699913 linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = e^{''beta_0 + ''beta_1 ''sqrt{X}} \]
4 raíz cuadrada 0.879317200576966 linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = ''beta_0 + ''beta_1 ''sqrt {X} \]
1 cuadrático 0.897991855448503 linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = ''beta_0 + ''beta_1 X^2 \]
2 cúbico 0.897991855448503 linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = ''beta_0 + ''beta_1 X^3 \]
5 raíz-raíz 0.937206460686326 linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = {''beta_0}^2 + 2 ''beta_0 ''beta_1 ''sqrt{X}+ ''beta_1^2 X \]
8 log-log 0.959507264393933 linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr_01) \[ ''hat Y = e^{''beta_0+''beta_1 ln{X}} \] 
h_y_m_comuna_corr <- h_y_m_comuna_corr_01
metodo <- 8


switch (metodo,
        case = linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^2) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~(Freq.x^3) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( multi_pob~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( log(multi_pob)~sqrt(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( sqrt(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr),
        case = linearMod <- lm( log(multi_pob)~log(Freq.x) , data=h_y_m_comuna_corr)
)
summary(linearMod)
## 
## Call:
## lm(formula = log(multi_pob) ~ log(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -0.5364 -0.1106  0.0002  0.1202  0.9681 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 14.65594    0.12958  113.11   <2e-16 ***
## log(Freq.x)  0.91097    0.02018   45.15   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.2178 on 85 degrees of freedom
## Multiple R-squared:   0.96,  Adjusted R-squared:  0.9595 
## F-statistic:  2039 on 1 and 85 DF,  p-value: < 2.2e-16
aa <- linearMod$coefficients[1]
aa
## (Intercept) 
##    14.65594
bb <- linearMod$coefficients[2]
bb
## log(Freq.x) 
##   0.9109722

9 Modelo log-log (log-log)

Es éste el modelo que nos entrega el mayor coeficiente de determinación de todos (0.9595).

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$Freq.x), y=log(h_y_m_comuna_corr$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)
summary(linearMod) 
## 
## Call:
## lm(formula = log(multi_pob) ~ log(Freq.x), data = h_y_m_comuna_corr)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -0.5364 -0.1106  0.0002  0.1202  0.9681 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 14.65594    0.12958  113.11   <2e-16 ***
## log(Freq.x)  0.91097    0.02018   45.15   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.2178 on 85 degrees of freedom
## Multiple R-squared:   0.96,  Adjusted R-squared:  0.9595 
## F-statistic:  2039 on 1 and 85 DF,  p-value: < 2.2e-16
ggplot(h_y_m_comuna_corr, 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


\[ \hat Y = e^{14.65594 +0.9109722 \cdot ln{X}} \]


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$est_ing <- exp(aa+bb * log(h_y_m_comuna_corr$Freq.x))

r3_100 <- h_y_m_comuna_corr[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona código.x Freq.x anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos Freq.y p_poblacional código.y multi_pob est_ing
1 3101011001 03101 312 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 869 0.0056452 03101 298172141 433611041
2 3101021001 03101 495 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1437 0.0093350 03101 493064864 660245203
3 3101031001 03101 411 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1502 0.0097572 03101 515367729 557355211
4 3101041001 03101 566 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1734 0.0112643 03101 594971799 745991823
5 3101051001 03101 509 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1576 0.0102380 03101 540758682 677235134
6 3101061001 03101 898 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4376 0.0284272 03101 1501497458 1135919257
7 3101061002 03101 464 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2049 0.0133106 03101 703054911 622470222
8 3101061003 03101 909 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4199 0.0272774 03101 1440765042 1148587988
9 3101061004 03101 1240 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5838 0.0379246 03101 2003140347 1524108813
10 3101061005 03101 752 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3217 0.0208982 03101 1103820229 966383078
11 3101061006 03101 436 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1930 0.0125376 03101 662223513 588157506
12 3101061007 03101 527 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3446 0.0223858 03101 1182394936 699018438
13 3101061008 03101 662 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2624 0.0170459 03101 900349481 860434931
14 3101061009 03101 1221 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5319 0.0345531 03101 1825060553 1502820033
15 3101071001 03101 766 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3367 0.0218726 03101 1155288378 982759046
16 3101071002 03101 759 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2651 0.0172213 03101 909613748 974574424
17 3101081001 03101 557 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2352 0.0152790 03101 807020572 735178122
18 3101091001 03101 971 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4467 0.0290184 03101 1532721468 1219743446
19 3101101001 03101 16 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 94 0.0006106 03101 32253373 28967746
20 3101111001 03101 887 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3046 0.0197873 03101 1045146539 1123236703
21 3101111002 03101 622 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2128 0.0138238 03101 730161469 812943192
22 3101111003 03101 1273 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4579 0.0297459 03101 1571151019 1561015364
23 3101161001 03101 1149 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3897 0.0253156 03101 1337142503 1421874569
24 3101161002 03101 1570 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5267 0.0342153 03101 1807218261 1889602917
25 3101161003 03101 1404 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4789 0.0311101 03101 1643206427 1706706149
26 3101161004 03101 1324 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4382 0.0284662 03101 1503556184 1617886240
27 3101211001 03101 1298 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4698 0.0305190 03101 1611982417 1588918098
28 3101211002 03101 552 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2574 0.0167211 03101 883193432 729163802
29 3101211003 03101 1045 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4857 0.0315519 03101 1666538655 1304144841
30 3101211004 03101 1192 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4381 0.0284597 03101 1503213063 1470269558
31 3101211005 03101 1139 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3957 0.0257053 03101 1357729763 1410597009
32 3101211006 03101 1461 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5331 0.0346311 03101 1829178005 1769714396
33 3101211007 03101 660 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2203 0.0143110 03101 755895544 858066539
34 3101231001 03101 486 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2431 0.0157922 03101 834127130 649300566
35 3101231002 03101 962 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4099 0.0266278 03101 1406452943 1209440139
36 3101231003 03101 1497 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6102 0.0396396 03101 2093724289 1809395904
37 3101231004 03101 860 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3368 0.0218791 03101 1155631499 1092047003
38 3101231005 03101 972 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3855 0.0250427 03101 1322731421 1220887732
39 3101241001 03101 1700 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5023 0.0326302 03101 1723496739 2031626988
40 3101241002 03101 2197 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6270 0.0407309 03101 2151368615 2566309833
41 3101241003 03101 830 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3082 0.0200212 03101 1057498895 1057289242
42 3101241004 03101 679 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3115 0.0202356 03101 1068821888 880540757
43 3101241005 03101 1209 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4323 0.0280829 03101 1483312045 1489359313
44 3101991999 03101 11 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 158 0.0010264 03101 54213117 20590868
45 3102011001 03102 619 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2174 0.1230891 03102 692751990 809370549
46 3102011002 03102 679 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2696 0.1526441 03102 859088944 880540757
47 3102011003 03102 965 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 3928 0.2223984 03102 1251669649 1212875525
48 3102011007 03102 1648 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 6749 0.3821198 03102 2150590240 1974937686
49 3102991999 03102 67 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 228 0.0129091 03102 72652923 106782045
50 3103011001 03103 1329 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 6039 0.4307725 03103 2012163749 1623451202
51 3103011002 03103 337 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 1412 0.1007205 03103 470471140 465152549
52 3103011003 03103 558 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 2406 0.1716242 03103 801666829 736380408
53 3103991999 03103 21 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 78 0.0055639 03103 25989199 37110763
54 3201011001 03201 1266 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 4870 0.3985596 03201 1394716026 1553193893
55 3201011002 03201 452 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1606 0.1314347 03201 459941260 607788013
56 3201011003 03201 528 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 2325 0.1902774 03201 665855187 700226660
57 3201011004 03201 317 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1169 0.0956707 03201 334789124 439936801
58 3201011005 03201 191 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 735 0.0601522 03201 210496156 277301887
59 3201011006 03201 119 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 368 0.0301170 03201 105391273 180202341
60 3201991999 03201 1 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 10 0.0008184 03201 2863893 2317367
61 3202011001 03202 655 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2416 0.1735009 03202 849426666 852142758
62 3202011002 03202 387 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1650 0.1184919 03202 580113410 527627693
63 3202011003 03202 946 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 3157 0.2267145 03202 1109950324 1191101894
64 3202021001 03202 504 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1494 0.1072890 03202 525266324 671172137
65 3202021002 03202 866 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2848 0.2045242 03202 1001310904 1098985488
66 3202021003 03202 510 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1690 0.1213645 03202 594176765 678447096
67 3301011001 03301 874 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3793 0.0730589 03301 1198517773 1108230152
68 3301021001 03301 1176 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3947 0.0760252 03301 1247178921 1452280580
69 3301021002 03301 844 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2498 0.0481153 03301 789321750 1073523209
70 3301031001 03301 407 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 1903 0.0366547 03301 601312766 552411602
71 3301031002 03301 436 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2039 0.0392742 03301 644286248 588157506
72 3301031003 03301 637 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3371 0.0649306 03301 1065173586 830783558
73 3301031004 03301 643 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2241 0.0431651 03301 708114508 837909189
74 3301041001 03301 1071 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 4893 0.0942466 03301 1546097406 1333671277
75 3301041002 03301 567 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2552 0.0491554 03301 806384750 747192396
76 3301051001 03301 1575 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5354 0.1031261 03301 1691764871 1895084229
77 3301051002 03301 633 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3313 0.0638134 03301 1046846660 826029820
78 3301051003 03301 1110 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5518 0.1062850 03301 1743585834 1377841913
79 3301051004 03301 873 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3876 0.0746576 03301 1224744236 1107074982
80 3301991999 03301 219 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 721 0.0138876 03301 227822651 314104648
81 3303021001 03303 841 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 3504 0.4976566 03303 1012830704 1070046533
82 3303021002 03303 227 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 1037 0.1472802 03303 299744703 324540497
83 3304011001 03304 393 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1426 0.1405065 03304 481153497 535074582
84 3304011002 03304 386 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1476 0.1454330 03304 498024237 526385550
85 3304011003 03304 1021 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 4169 0.4107794 03304 1406682278 1276831590
86 3304011004 03304 427 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1589 0.1565671 03304 536152108 577087275
87 3304991999 03304 78 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 242 0.0238447 03304 81654380 122642342
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.2 NA NA NA NA 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 NA NA NA
NA.4 NA NA NA NA 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 NA NA NA
NA.6 NA NA NA NA 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 NA NA NA
NA.8 NA NA NA NA 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 NA NA NA
NA.10 NA NA NA NA 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 NA NA NA
NA.12 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$ing_medio_zona <- h_y_m_comuna_corr$est_ing  /( h_y_m_comuna_corr$personas  * h_y_m_comuna_corr$p_poblacional)

r3_100 <- h_y_m_comuna_corr[c(1:100),]
kbl(r3_100) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
zona código.x Freq.x anio comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos Freq.y p_poblacional código.y multi_pob est_ing ing_medio_zona
1 3101011001 03101 312 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 869 0.0056452 03101 298172141 433611041 498977.0
2 3101021001 03101 495 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1437 0.0093350 03101 493064864 660245203 459460.8
3 3101031001 03101 411 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1502 0.0097572 03101 515367729 557355211 371075.4
4 3101041001 03101 566 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1734 0.0112643 03101 594971799 745991823 430214.4
5 3101051001 03101 509 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1576 0.0102380 03101 540758682 677235134 429717.7
6 3101061001 03101 898 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4376 0.0284272 03101 1501497458 1135919257 259579.4
7 3101061002 03101 464 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2049 0.0133106 03101 703054911 622470222 303792.2
8 3101061003 03101 909 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4199 0.0272774 03101 1440765042 1148587988 273538.5
9 3101061004 03101 1240 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5838 0.0379246 03101 2003140347 1524108813 261066.9
10 3101061005 03101 752 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3217 0.0208982 03101 1103820229 966383078 300398.8
11 3101061006 03101 436 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 1930 0.0125376 03101 662223513 588157506 304744.8
12 3101061007 03101 527 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3446 0.0223858 03101 1182394936 699018438 202849.2
13 3101061008 03101 662 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2624 0.0170459 03101 900349481 860434931 327909.7
14 3101061009 03101 1221 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5319 0.0345531 03101 1825060553 1502820033 282538.1
15 3101071001 03101 766 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3367 0.0218726 03101 1155288378 982759046 291879.7
16 3101071002 03101 759 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2651 0.0172213 03101 909613748 974574424 367625.2
17 3101081001 03101 557 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2352 0.0152790 03101 807020572 735178122 312575.7
18 3101091001 03101 971 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4467 0.0290184 03101 1532721468 1219743446 273056.5
19 3101101001 03101 16 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 94 0.0006106 03101 32253373 28967746 308167.5
20 3101111001 03101 887 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3046 0.0197873 03101 1045146539 1123236703 368757.9
21 3101111002 03101 622 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2128 0.0138238 03101 730161469 812943192 382022.2
22 3101111003 03101 1273 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4579 0.0297459 03101 1571151019 1561015364 340907.5
23 3101161001 03101 1149 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3897 0.0253156 03101 1337142503 1421874569 364863.9
24 3101161002 03101 1570 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5267 0.0342153 03101 1807218261 1889602917 358762.7
25 3101161003 03101 1404 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4789 0.0311101 03101 1643206427 1706706149 356380.5
26 3101161004 03101 1324 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4382 0.0284662 03101 1503556184 1617886240 369211.8
27 3101211001 03101 1298 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4698 0.0305190 03101 1611982417 1588918098 338211.6
28 3101211002 03101 552 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2574 0.0167211 03101 883193432 729163802 283280.4
29 3101211003 03101 1045 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4857 0.0315519 03101 1666538655 1304144841 268508.3
30 3101211004 03101 1192 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4381 0.0284597 03101 1503213063 1470269558 335601.4
31 3101211005 03101 1139 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3957 0.0257053 03101 1357729763 1410597009 356481.4
32 3101211006 03101 1461 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5331 0.0346311 03101 1829178005 1769714396 331966.7
33 3101211007 03101 660 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2203 0.0143110 03101 755895544 858066539 389499.1
34 3101231001 03101 486 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 2431 0.0157922 03101 834127130 649300566 267092.0
35 3101231002 03101 962 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4099 0.0266278 03101 1406452943 1209440139 295057.4
36 3101231003 03101 1497 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6102 0.0396396 03101 2093724289 1809395904 296525.1
37 3101231004 03101 860 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3368 0.0218791 03101 1155631499 1092047003 324242.0
38 3101231005 03101 972 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3855 0.0250427 03101 1322731421 1220887732 316702.4
39 3101241001 03101 1700 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 5023 0.0326302 03101 1723496739 2031626988 404464.9
40 3101241002 03101 2197 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 6270 0.0407309 03101 2151368615 2566309833 409299.8
41 3101241003 03101 830 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3082 0.0200212 03101 1057498895 1057289242 343053.0
42 3101241004 03101 679 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 3115 0.0202356 03101 1068821888 880540757 282677.6
43 3101241005 03101 1209 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 4323 0.0280829 03101 1483312045 1489359313 344519.9
44 3101991999 03101 11 2017 Copiapó 343121.0 2017 3101 153937 52819016037 158 0.0010264 03101 54213117 20590868 130322.0
45 3102011001 03102 619 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2174 0.1230891 03102 692751990 809370549 372295.6
46 3102011002 03102 679 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 2696 0.1526441 03102 859088944 880540757 326610.1
47 3102011003 03102 965 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 3928 0.2223984 03102 1251669649 1212875525 308776.9
48 3102011007 03102 1648 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 6749 0.3821198 03102 2150590240 1974937686 292626.7
49 3102991999 03102 67 2017 Caldera 318653.2 2017 3102 17662 5628052276 228 0.0129091 03102 72652923 106782045 468342.3
50 3103011001 03103 1329 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 6039 0.4307725 03103 2012163749 1623451202 268827.8
51 3103011002 03103 337 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 1412 0.1007205 03103 470471140 465152549 329428.2
52 3103011003 03103 558 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 2406 0.1716242 03103 801666829 736380408 306060.0
53 3103991999 03103 21 2017 Tierra Amarilla 333194.9 2017 3103 14019 4671058718 78 0.0055639 03103 25989199 37110763 475779.0
54 3201011001 03201 1266 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 4870 0.3985596 03201 1394716026 1553193893 318931.0
55 3201011002 03201 452 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1606 0.1314347 03201 459941260 607788013 378448.3
56 3201011003 03201 528 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 2325 0.1902774 03201 665855187 700226660 301172.8
57 3201011004 03201 317 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 1169 0.0956707 03201 334789124 439936801 376336.0
58 3201011005 03201 191 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 735 0.0601522 03201 210496156 277301887 377281.5
59 3201011006 03201 119 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 368 0.0301170 03201 105391273 180202341 489680.3
60 3201991999 03201 1 2017 Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 10 0.0008184 03201 2863893 2317367 231736.7
61 3202011001 03202 655 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2416 0.1735009 03202 849426666 852142758 352708.1
62 3202011002 03202 387 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1650 0.1184919 03202 580113410 527627693 319774.4
63 3202011003 03202 946 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 3157 0.2267145 03202 1109950324 1191101894 377289.2
64 3202021001 03202 504 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1494 0.1072890 03202 525266324 671172137 449245.1
65 3202021002 03202 866 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 2848 0.2045242 03202 1001310904 1098985488 385879.7
66 3202021003 03202 510 2017 Diego de Almagro 351583.9 2017 3202 13925 4895805596 1690 0.1213645 03202 594176765 678447096 401448.0
67 3301011001 03301 874 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3793 0.0730589 03301 1198517773 1108230152 292177.7
68 3301021001 03301 1176 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3947 0.0760252 03301 1247178921 1452280580 367945.4
69 3301021002 03301 844 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2498 0.0481153 03301 789321750 1073523209 429753.1
70 3301031001 03301 407 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 1903 0.0366547 03301 601312766 552411602 290284.6
71 3301031002 03301 436 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2039 0.0392742 03301 644286248 588157506 288453.9
72 3301031003 03301 637 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3371 0.0649306 03301 1065173586 830783558 246450.2
73 3301031004 03301 643 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2241 0.0431651 03301 708114508 837909189 373899.7
74 3301041001 03301 1071 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 4893 0.0942466 03301 1546097406 1333671277 272567.2
75 3301041002 03301 567 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 2552 0.0491554 03301 806384750 747192396 292787.0
76 3301051001 03301 1575 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5354 0.1031261 03301 1691764871 1895084229 353956.7
77 3301051002 03301 633 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3313 0.0638134 03301 1046846660 826029820 249329.9
78 3301051003 03301 1110 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 5518 0.1062850 03301 1743585834 1377841913 249699.5
79 3301051004 03301 873 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 3876 0.0746576 03301 1224744236 1107074982 285623.1
80 3301991999 03301 219 2017 Vallenar 315981.5 2017 3301 51917 16404810756 721 0.0138876 03301 227822651 314104648 435651.4
81 3303021001 03303 841 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 3504 0.4976566 03303 1012830704 1070046533 305378.6
82 3303021002 03303 227 2017 Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 1037 0.1472802 03303 299744703 324540497 312960.9
83 3304011001 03304 393 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1426 0.1405065 03304 481153497 535074582 375227.6
84 3304011002 03304 386 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1476 0.1454330 03304 498024237 526385550 356629.8
85 3304011003 03304 1021 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 4169 0.4107794 03304 1406682278 1276831590 306268.1
86 3304011004 03304 427 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 1589 0.1565671 03304 536152108 577087275 363176.4
87 3304991999 03304 78 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 242 0.0238447 03304 81654380 122642342 506786.5
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
NA.3 NA NA NA NA NA 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 NA NA NA NA
NA.5 NA NA NA NA NA 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 NA NA NA NA
NA.7 NA NA NA NA NA 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 NA NA NA NA
NA.9 NA NA NA NA NA 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 NA NA NA NA
NA.11 NA NA NA NA NA 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 NA NA NA NA


Guardamos:

saveRDS(h_y_m_comuna_corr, "P03C/region_03_P03C_u.rds")