1 Nivel nacional URBANO (código 1)
1.1 Pregunta CANT_PER: Cantidad de personas
Esta pregunta posee un rango de categorías de respuestade 0-9999:
Leemos las respuestas a la pregunta CANT_PER del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría:
tabla_con_clave <- readRDS("censos/censo_viviendas_con_clave_17.rds")
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 1)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$CANT_PER
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
# Nos encontramos con una anomalía estadística.
# Tenemos una vivienda cuya cantidad de personas es de # 5912, lo que es absurdo. Vamos a fijar un punto de #corte arbitrario que nos permita trabajar con #coherencia.
# A partir del número 30, las frecuencias tienden a 1.
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 0)
for(i in 1:30){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}
# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada código:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
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_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[94] <- "código"
# Hacemos la unión con los ingresos promedio comunales expandidos:
ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_urbano_17.rds")
df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)
quitar <- seq(4,(ncol(df_2017_2)-1),3)
comuna_corr <- df_2017_2[,-c(quitar),drop=FALSE]
quitar_2 <- seq(2,(ncol(comuna_corr)-1),2)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(quitar_2),drop=FALSE]
secuencia_777 <- seq(2,32,1)
for (i in secuencia_777){
j <- paste(i-2,'personas',sep = "_")
names(comuna_corr)[i] <- j
}
comuna_corr[comuna_corr == -99] <- NA
kbl(head(comuna_corr,50)) %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>% kable_paper() %>% scroll_box(width = "100%", height = "300px")| código | 0_personas | 1_personas | 2_personas | 3_personas | 4_personas | 5_personas | 6_personas | 7_personas | 8_personas | 9_personas | 10_personas | 11_personas | 12_personas | 13_personas | 14_personas | 15_personas | 16_personas | 17_personas | 18_personas | 19_personas | 20_personas | 21_personas | 22_personas | 23_personas | 24_personas | 25_personas | 26_personas | 27_personas | 28_personas | 29_personas | 30_personas | ingresos_expandidos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01101 | 10027 | 9550 | 12024 | 11856 | 9801 | 5528 | 2889 | 1565 | 877 | 433 | 309 | 202 | 124 | 75 | 62 | 32 | 26 | 26 | 13 | 9 | 6 | 8 | 8 | 3 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 2 | 1 | 71930106513 |
| 01107 | 4673 | 3424 | 4743 | 6028 | 5910 | 3983 | 2007 | 1021 | 611 | 280 | 199 | 87 | 46 | 30 | 22 | 9 | 6 | 2 | 3 | NA | NA | NA | 1 | 3 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 33766585496 |
| 01401 | 608 | 519 | 545 | 525 | 469 | 343 | 170 | 68 | 52 | 24 | 15 | 8 | 2 | 5 | 1 | 3 | 1 | 1 | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4966851883 |
| 01404 | 187 | 97 | 59 | 71 | 61 | 33 | 15 | 14 | 1 | 1 | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 01405 | 776 | 291 | 318 | 237 | 198 | 123 | 71 | 21 | 16 | 9 | 2 | 3 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3068247619 |
| 02101 | 13100 | 13546 | 20037 | 20964 | 19467 | 11302 | 5788 | 3073 | 1867 | 895 | 620 | 330 | 228 | 156 | 106 | 66 | 55 | 25 | 19 | 11 | 17 | 8 | 7 | 4 | 5 | 4 | 3 | 1 | 2 | 2 | 3 | 133249367039 |
| 02102 | 494 | 411 | 525 | 593 | 591 | 406 | 219 | 132 | 71 | 41 | 54 | 25 | 18 | 18 | 3 | 11 | 2 | 7 | 2 | 3 | NA | 4 | 2 | 3 | 1 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | 4979702302 |
| 02104 | 691 | 558 | 638 | 649 | 588 | 359 | 182 | 115 | 67 | 26 | 10 | 7 | 3 | 3 | 2 | 2 | 1 | NA | 2 | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 5109282942 |
| 02201 | 7333 | 7713 | 9409 | 9696 | 8599 | 4967 | 2284 | 1283 | 741 | 318 | 216 | 125 | 87 | 75 | 36 | 27 | 27 | 16 | 15 | 6 | 11 | 1 | 4 | 5 | 4 | NA | 2 | 2 | 3 | NA | 1 | 71981127235 |
| 02203 | 340 | 437 | 399 | 296 | 207 | 104 | 64 | 43 | 20 | 6 | 15 | 15 | 4 | 4 | 2 | 5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | NA | 2 | NA | 2 | NA | NA | 2 | 1 | 1 | NA | 4869699464 |
| 02301 | 1491 | 1429 | 1677 | 1696 | 1361 | 784 | 354 | 171 | 102 | 32 | 15 | 15 | 6 | 2 | 3 | NA | 1 | NA | 2 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 7207910819 |
| 02302 | 337 | 323 | 303 | 278 | 298 | 130 | 51 | 30 | 25 | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3084818966 |
| 03101 | 8962 | 6415 | 9485 | 9981 | 9100 | 5077 | 2367 | 1066 | 575 | 255 | 147 | 78 | 51 | 27 | 15 | 4 | 10 | 3 | 3 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | NA | NA | 1 | 2 | 1 | NA | NA | 52819016037 |
| 03102 | 2454 | 908 | 1092 | 996 | 819 | 596 | 242 | 110 | 58 | 29 | 12 | 13 | 4 | NA | 4 | 1 | NA | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 5628052276 |
| 03103 | 380 | 423 | 542 | 635 | 568 | 355 | 193 | 92 | 34 | 14 | 8 | 5 | 2 | 2 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 4671058718 |
| 03201 | 951 | 567 | 715 | 714 | 586 | 354 | 168 | 84 | 54 | 23 | 13 | 11 | 6 | 1 | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | 3499391196 |
| 03202 | 1853 | 917 | 953 | 987 | 830 | 384 | 170 | 47 | 36 | 8 | 8 | 2 | 4 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | 4895805596 |
| 03301 | 2323 | 2278 | 3113 | 3035 | 2529 | 1466 | 715 | 367 | 175 | 82 | 54 | 33 | 17 | 7 | 5 | 1 | 2 | 2 | 2 | 3 | NA | 1 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | 16404810756 |
| 03303 | 361 | 259 | 300 | 293 | 257 | 128 | 75 | 36 | 33 | 4 | 4 | 5 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 2035200054 |
| 03304 | 895 | 593 | 632 | 645 | 508 | 256 | 121 | 51 | 34 | 10 | 7 | 6 | 3 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | 3424422750 |
| 04101 | 16820 | 9591 | 14318 | 14114 | 12002 | 6373 | 2907 | 1324 | 692 | 248 | 161 | 77 | 45 | 32 | 20 | 19 | 10 | 3 | 6 | 2 | 4 | NA | 2 | 2 | NA | 1 | 2 | 2 | NA | 1 | 1 | 61749247282 |
| 04102 | 18321 | 8858 | 13920 | 14399 | 12798 | 7116 | 3358 | 1591 | 849 | 351 | 203 | 107 | 75 | 39 | 26 | 11 | 13 | 7 | 3 | NA | 2 | 1 | 4 | 1 | NA | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | 61277269093 |
| 04103 | 734 | 541 | 661 | 612 | 589 | 351 | 170 | 85 | 30 | 19 | 7 | 3 | 3 | NA | NA | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2855312920 |
| 04104 | 159 | 71 | 81 | 89 | 73 | 42 | 22 | 10 | 6 | 2 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 908664019 |
| 04106 | 814 | 961 | 1175 | 1235 | 986 | 575 | 249 | 107 | 56 | 21 | 10 | 7 | 1 | 1 | NA | NA | NA | 2 | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 7058750373 |
| 04201 | 1081 | 1289 | 1564 | 1592 | 1198 | 619 | 314 | 123 | 54 | 29 | 8 | 3 | 4 | NA | 4 | NA | 1 | 2 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | 8703433491 |
| 04202 | 303 | 175 | 171 | 169 | 100 | 48 | 27 | 7 | 3 | 4 | NA | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2122281844 |
| 04203 | 4731 | 1280 | 1524 | 1249 | 922 | 481 | 196 | 85 | 43 | 15 | 13 | 7 | 1 | 1 | 1 | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 6098444926 |
| 04204 | 926 | 920 | 1141 | 1153 | 953 | 491 | 218 | 111 | 45 | 28 | 17 | 10 | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | NA | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | NA | 2 | 2 | NA | 2 | 2 | NA | 1 | 7690585032 |
| 04301 | 4137 | 4305 | 6115 | 6136 | 5058 | 2705 | 1281 | 615 | 302 | 132 | 89 | 30 | 30 | 14 | 11 | 5 | 1 | 3 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | 1 | NA | 1 | 31197719080 |
| 04302 | 542 | 509 | 539 | 455 | 320 | 156 | 67 | 31 | 15 | 8 | 3 | 1 | 4 | 1 | 2 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | 3124505460 |
| 04303 | 685 | 857 | 1075 | 1092 | 902 | 468 | 221 | 109 | 62 | 20 | 14 | 2 | 4 | 3 | NA | NA | 3 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 6930326684 |
| 04304 | 511 | 373 | 438 | 410 | 383 | 167 | 91 | 33 | 14 | 2 | 4 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2328107498 |
| 05101 | 18081 | 18837 | 25277 | 22024 | 16577 | 8454 | 3639 | 1598 | 697 | 301 | 204 | 86 | 71 | 31 | 17 | 19 | 9 | 5 | 6 | 3 | 2 | 3 | 1 | 4 | 1 | 4 | NA | NA | 1 | 2 | 2 | 90946261553 |
| 05102 | 512 | 895 | 1301 | 1378 | 1220 | 562 | 231 | 97 | 31 | 12 | 11 | 3 | 1 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 9352095757 |
| 05103 | 6285 | 2300 | 3159 | 2910 | 2389 | 1302 | 522 | 194 | 104 | 31 | 16 | 7 | 2 | 4 | NA | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 14075920021 |
| 05105 | 10114 | 1138 | 1440 | 1074 | 911 | 504 | 196 | 87 | 45 | 5 | 6 | 5 | 2 | 2 | NA | NA | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 5490274928 |
| 05107 | 6114 | 1695 | 2270 | 2012 | 1459 | 772 | 338 | 158 | 57 | 27 | 18 | 7 | 7 | 2 | 2 | 1 | NA | 1 | NA | NA | 2 | 1 | NA | NA | 1 | 1 | NA | 1 | NA | NA | 1 | 9839456903 |
| 05109 | 30474 | 23874 | 32494 | 25779 | 19199 | 9031 | 3562 | 1438 | 675 | 234 | 133 | 65 | 37 | 22 | 14 | 17 | 12 | 4 | 6 | 3 | 7 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | NA | 2 | 1 | NA | 2 | 118563074323 |
| 05201 | 421 | 556 | 618 | 498 | 368 | 193 | 78 | 43 | 21 | 7 | 5 | 3 | 4 | 2 | 3 | 1 | 3 | 1 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA |
| 05301 | 2681 | 3186 | 4873 | 4690 | 3794 | 1762 | 645 | 284 | 107 | 40 | 25 | 11 | 8 | 1 | 2 | 3 | 3 | 1 | 3 | 1 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 23711104774 |
| 05302 | 575 | 424 | 755 | 886 | 702 | 369 | 129 | 42 | 28 | 6 | 3 | 4 | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3654416747 |
| 05303 | 300 | 346 | 552 | 618 | 526 | 248 | 127 | 50 | 24 | 3 | 6 | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2855998928 |
| 05304 | 400 | 491 | 885 | 908 | 800 | 361 | 134 | 44 | 12 | 11 | NA | 1 | 1 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4140022481 |
| 05401 | 1413 | 1494 | 2158 | 2150 | 1506 | 710 | 351 | 134 | 60 | 25 | 19 | 8 | 3 | 3 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 9183080280 |
| 05402 | 445 | 603 | 976 | 859 | 741 | 375 | 168 | 70 | 38 | 14 | 8 | 8 | 3 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 5094117762 |
| 05403 | 3622 | 308 | 419 | 417 | 335 | 169 | 67 | 32 | 17 | 3 | 1 | 3 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1921527704 |
| 05404 | 366 | 324 | 374 | 341 | 230 | 96 | 49 | 18 | 3 | 1 | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | 2333781007 |
| 05405 | 3491 | 292 | 439 | 375 | 297 | 152 | 64 | 34 | 11 | 2 | 2 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2160521991 |
| 05501 | 3493 | 3984 | 6170 | 6042 | 4838 | 2333 | 983 | 425 | 162 | 66 | 37 | 10 | 14 | 10 | 4 | 2 | 1 | NA | NA | NA | 2 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 2 | 1 | NA | 26131733924 |
1.1.0.1 Tabla a correlacionar:
1.1.0.2 Estadísticos básicos de nuestras frecuencias
data_sum <- summary(comuna_corr)
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| código | 0_personas | 1_personas | 2_personas | 3_personas | 4_personas | 5_personas | 6_personas | 7_personas | 8_personas | 9_personas | 10_personas | 11_personas | 12_personas | 13_personas | 14_personas | 15_personas | 16_personas | 17_personas | 18_personas | 19_personas | 20_personas | 21_personas | 22_personas | 23_personas | 24_personas | 25_personas | 26_personas | 27_personas | 28_personas | 29_personas | 30_personas | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Length:319 | Min. : 72 | Min. : 71.0 | Min. : 55 | Min. : 43.0 | Min. : 35 | Min. : 21.0 | Min. : 2.0 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.0 | Min. : 1.00 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.00 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :7.054e+08 | |
| Class :character | 1st Qu.: 307 | 1st Qu.: 311.5 | 1st Qu.: 435 | 1st Qu.: 428.5 | 1st Qu.: 331 | 1st Qu.: 159.5 | 1st Qu.: 64.5 | 1st Qu.: 27.25 | 1st Qu.: 10.75 | 1st Qu.: 4.00 | 1st Qu.: 3.00 | 1st Qu.: 2.00 | 1st Qu.: 2.00 | 1st Qu.: 1.0 | 1st Qu.: 1.00 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.00 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:2.954e+09 | |
| Mode :character | Median : 754 | Median : 818.0 | Median : 1088 | Median : 1005.0 | Median : 815 | Median : 399.0 | Median : 178.0 | Median : 70.00 | Median : 33.00 | Median : 13.00 | Median : 8.00 | Median : 5.00 | Median : 4.00 | Median : 2.0 | Median : 2.00 | Median : 2.000 | Median : 2.000 | Median : 2.00 | Median : 2.000 | Median : 2.000 | Median : 2.000 | Median : 1.000 | Median : 1.000 | Median : 1.000 | Median : 1.000 | Median : 1.000 | Median : 1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :5.697e+09 | |
| NA | Mean : 2219 | Mean : 2441.5 | Mean : 3580 | Mean : 3445.2 | Mean : 2912 | Mean : 1505.3 | Mean : 654.6 | Mean : 295.07 | Mean : 144.11 | Mean : 61.93 | Mean : 41.02 | Mean : 23.65 | Mean : 16.89 | Mean : 10.7 | Mean : 8.45 | Mean : 6.878 | Mean : 5.451 | Mean : 3.89 | Mean : 3.586 | Mean : 2.979 | Mean : 2.562 | Mean : 2.299 | Mean : 2.247 | Mean : 1.941 | Mean : 1.806 | Mean : 1.859 | Mean : 1.661 | Mean :1.562 | Mean :1.346 | Mean :1.512 | Mean :1.351 | Mean :1.784e+10 | |
| NA | 3rd Qu.: 2282 | 3rd Qu.: 2325.0 | 3rd Qu.: 3472 | 3rd Qu.: 3662.5 | 3rd Qu.: 3072 | 3rd Qu.: 1566.5 | 3rd Qu.: 642.0 | 3rd Qu.: 252.50 | 3rd Qu.: 109.00 | 3rd Qu.: 47.25 | 3rd Qu.: 33.00 | 3rd Qu.: 21.25 | 3rd Qu.: 15.75 | 3rd Qu.: 12.0 | 3rd Qu.: 9.00 | 3rd Qu.: 9.000 | 3rd Qu.: 7.000 | 3rd Qu.: 5.00 | 3rd Qu.: 4.500 | 3rd Qu.: 3.000 | 3rd Qu.: 3.000 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.: 2.000 | 3rd Qu.:2.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:2.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.857e+10 | |
| NA | Max. :30474 | Max. :53112.0 | Max. :54910 | Max. :39064.0 | Max. :39458 | Max. :20732.0 | Max. :8929.0 | Max. :3814.00 | Max. :1867.00 | Max. :895.00 | Max. :620.00 | Max. :330.00 | Max. :228.00 | Max. :156.0 | Max. :106.00 | Max. :66.000 | Max. :55.000 | Max. :28.00 | Max. :23.000 | Max. :28.000 | Max. :22.000 | Max. :14.000 | Max. :14.000 | Max. :16.000 | Max. :17.000 | Max. :12.000 | Max. :12.000 | Max. :7.000 | Max. :4.000 | Max. :7.000 | Max. :4.000 | Max. :1.870e+11 |
1.1.0.3 Gráficas:
library(plotly)
df_2017_fig <- df_2017_exp_subset
df_2017_fig <- mutate_all(df_2017_fig, ~replace(., is.na(.), -99))fig <- plot_ly(df_2017_fig, x = df_2017_fig$código, y = df_2017_fig[,2]
, name = colnames(df_2017_fig[2]), type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
grafica_fn <- function(g){
fig <<- fig %>% add_trace(y = ~df_2017_fig[,g]
, name = colnames(df_2017_fig[g]), mode = 'lines',
width=7000, height=400)
}
for (g in 3:(ncol(df_2017_fig))) {
grafica_fn(g)
}
fig <- fig %>% layout(autosize = T)
fig 2 \(\tau\) de Kendall
df_2017_2 <- df_2017_fig
df_2017_2f <- filter(df_2017_2, df_2017_2$ingresos_expandidos != 'is.na')
III <- seq(2,(ncol(df_2017_2))-1,1)
my_data <- df_2017_2f[, c(III)]
tabla <- cor(x=my_data, y=df_2017_2f$ingresos_expandidos, method=c("kendall"), use = "pairwise")
tabla <- as.data.frame(tabla)tabla %>% rownames_to_column("Cantidad de personas")%>%
mutate(Correlación = cell_spec(Correlación, background=ifelse(Correlación == max(Correlación), "#fc0303", "#5cb81f"))) %>%
kbl(booktabs = T, linesep = "", escape=FALSE) %>%
kable_paper(full_width = F) %>%
column_spec(1, color = "black")%>%
column_spec(2, color = "white")| Cantidad de personas | Correlación |
|---|---|
| 0_personas | 0.676155535304055 |
| 1_personas | 0.825510185492653 |
| 2_personas | 0.842497721645101 |
| 3_personas | 0.854587080373328 |
| 4_personas | 0.860910826621912 |
| 5_personas | 0.855434761828548 |
| 6_personas | 0.848280369864547 |
| 7_personas | 0.829933667772473 |
| 8_personas | 0.798208725562652 |
| 9_personas | 0.775212135670352 |
| 10_personas | 0.744770054998035 |
| 11_personas | 0.707285560170116 |
| 12_personas | 0.678784845339468 |
| 13_personas | 0.58064994431352 |
| 14_personas | 0.586955626834241 |
| 15_personas | 0.595642491723914 |
| 16_personas | 0.54157982199293 |
| 17_personas | 0.532138320636595 |
| 18_personas | 0.476276819821296 |
| 19_personas | 0.523236081686924 |
| 20_personas | 0.535418514973453 |
| 21_personas | 0.443740125208579 |
| 22_personas | 0.417210731487864 |
| 23_personas | 0.3517476083376 |
| 24_personas | 0.39165740870945 |
| 25_personas | 0.358493708912031 |
| 26_personas | 0.365718552554913 |
| 27_personas | 0.356077365712377 |
| 28_personas | 0.313147819206157 |
| 29_personas | 0.268855411283532 |
| 30_personas | 0.331923881462259 |
2.1 Kendall
2.3 Spearman
3 Nivel nacional RURAL (código 2)
3.1 Pregunta CANT_PER: Cantidad de personas
Esta pregunta posee un rango de categorías de respuestade 0-9999:
Leemos las respuestas a la pregunta CANT_PER del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría:
tabla_con_clave <- readRDS("censos/censo_viviendas_con_clave_17.rds")
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 2)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$CANT_PER
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
# Nos encontramos con una anomalía estadística.
# Tenemos una vivienda cuya cantidad de personas es de # 5912, lo que es absurdo. Vamos a fijar un punto de #corte arbitrario que nos permita trabajar con #coherencia.
# A partir del número 30, las frecuencias tienden a 1.
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 0)
for(i in 1:30){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}
# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada código:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
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_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[94] <- "código"
# Hacemos la unión con los ingresos promedio comunales expandidos:
ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_rural_17.rds")
df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)
quitar <- seq(4,(ncol(df_2017_2)-1),3)
comuna_corr <- df_2017_2[,-c(quitar),drop=FALSE]
quitar_2 <- seq(2,(ncol(comuna_corr)-1),2)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(quitar_2),drop=FALSE]
secuencia_777 <- seq(2,32,1)
for (i in secuencia_777){
j <- paste(i-2,'personas',sep = "_")
names(comuna_corr)[i] <- j
}
comuna_corr[comuna_corr == -99] <- NA
kbl(head(comuna_corr,50)) %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>% kable_paper() %>% scroll_box(width = "100%", height = "300px")| código | 0_personas | 1_personas | 2_personas | 3_personas | 4_personas | 5_personas | 6_personas | 7_personas | 8_personas | 9_personas | 10_personas | 11_personas | 12_personas | 13_personas | 14_personas | 15_personas | 16_personas | 17_personas | 18_personas | 19_personas | 20_personas | 21_personas | 22_personas | 23_personas | 24_personas | 25_personas | 26_personas | 27_personas | 28_personas | 29_personas | 30_personas | ingresos_expandidos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01101 | 691 | 247 | 179 | 116 | 107 | 64 | 33 | 21 | 15 | 3 | 3 | 2 | 1 | 2 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 52180713221 |
| 01107 | 36 | 24 | 12 | 4 | 4 | 3 | 3 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 01401 | 4192 | 419 | 346 | 205 | 165 | 107 | 54 | 21 | 13 | 9 | 11 | 3 | 2 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3822052676 |
| 01402 | 611 | 180 | 115 | 56 | 53 | 40 | 19 | 9 | 3 | 4 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 283538750 |
| 01403 | 1553 | 165 | 131 | 66 | 38 | 28 | 20 | 11 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 2 | NA | 1 | NA | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 01404 | 1733 | 224 | 152 | 79 | 45 | 36 | 22 | 18 | 4 | 3 | 6 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 645917134 |
| 01405 | 322 | 80 | 92 | 60 | 47 | 28 | 11 | 5 | 6 | 1 | NA | 1 | 1 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2502464414 |
| 02101 | 370 | 98 | 71 | 42 | 42 | 22 | 18 | 11 | 4 | 5 | 3 | 2 | 2 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 02102 | 432 | 49 | 33 | 23 | 13 | 8 | 6 | 3 | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 02103 | 184 | 77 | 61 | 69 | 52 | 45 | 19 | 13 | 8 | 7 | 2 | 2 | 1 | 1 | NA | 3 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | 1 | 3290056742 |
| 02104 | 362 | 106 | 79 | 49 | 29 | 20 | 7 | 5 | 3 | 2 | 4 | NA | 5 | NA | NA | 2 | 1 | 1 | 1 | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3 | 3844002134 |
| 02201 | 3283 | 284 | 224 | 147 | 147 | 71 | 47 | 26 | 14 | 6 | 1 | 1 | 1 | 1 | NA | 1 | 2 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | 39457387800 |
| 02202 | 333 | 41 | 18 | 21 | 7 | 9 | 3 | NA | 1 | 1 | NA | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA |
| 02203 | 772 | 441 | 335 | 244 | 162 | 78 | 43 | 26 | 25 | 6 | 5 | 3 | 5 | 2 | 1 | NA | NA | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 2985112297 |
| 02301 | 1310 | 92 | 54 | 24 | 13 | 12 | 7 | 4 | 2 | NA | 4 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4183793832 |
| 02302 | 98 | 18 | 15 | 8 | 8 | 9 | NA | 3 | 1 | NA | 1 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 03101 | 958 | 231 | 206 | 196 | 167 | 83 | 51 | 17 | 5 | 4 | 2 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 38699138722 |
| 03102 | 7499 | 333 | 238 | 96 | 67 | 31 | 16 | 6 | 13 | 6 | 1 | 1 | NA | NA | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 03103 | 518 | 241 | 233 | 183 | 139 | 81 | 36 | 18 | 9 | 7 | 2 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | 1 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | 1 | 1 | 4034940816 |
| 03201 | 1483 | 121 | 100 | 82 | 57 | 31 | 12 | 8 | 6 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 03202 | 444 | 80 | 62 | 45 | 31 | 23 | 8 | 3 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4545663075 |
| 03301 | 1250 | 466 | 426 | 363 | 320 | 170 | 95 | 46 | 21 | 13 | 8 | 5 | NA | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 11299454698 |
| 03302 | 1150 | 512 | 422 | 338 | 241 | 123 | 60 | 32 | 20 | 9 | 7 | 1 | 3 | 1 | NA | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | 1039186477 |
| 03303 | 875 | 256 | 205 | 157 | 132 | 55 | 33 | 24 | 8 | 5 | NA | 2 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1425547554 |
| 03304 | 1956 | 181 | 137 | 69 | 56 | 26 | 20 | 12 | NA | 3 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2089066548 |
| 04101 | 2893 | 961 | 1358 | 1203 | 1041 | 653 | 270 | 156 | 62 | 28 | 18 | 10 | 4 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 44274327972 |
| 04102 | 3347 | 706 | 948 | 851 | 736 | 436 | 207 | 106 | 51 | 16 | 12 | 8 | 6 | 3 | 1 | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 46918711304 |
| 04103 | 288 | 127 | 119 | 68 | 48 | 29 | 14 | 2 | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2397612293 |
| 04104 | 1020 | 336 | 273 | 182 | 122 | 86 | 42 | 21 | 13 | 2 | 3 | NA | NA | NA | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 982530309 |
| 04105 | 749 | 390 | 459 | 313 | 248 | 121 | 47 | 23 | 10 | 4 | 6 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 786383423 |
| 04106 | 1187 | 687 | 820 | 667 | 573 | 327 | 156 | 66 | 47 | 17 | 14 | 5 | 3 | 3 | 1 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4695441470 |
| 04201 | 1041 | 739 | 872 | 763 | 524 | 253 | 124 | 61 | 26 | 12 | 7 | 2 | 1 | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 5109649759 |
| 04202 | 1571 | 743 | 744 | 535 | 379 | 146 | 86 | 31 | 19 | 6 | 3 | 2 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1558270441 |
| 04203 | 1279 | 334 | 356 | 316 | 244 | 107 | 41 | 21 | 13 | 4 | 1 | 3 | 4 | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3704185607 |
| 04204 | 932 | 798 | 931 | 827 | 591 | 300 | 151 | 56 | 32 | 17 | 7 | 1 | NA | 3 | NA | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 5681637894 |
| 04301 | 3208 | 1697 | 1903 | 1660 | 1350 | 667 | 319 | 147 | 85 | 38 | 13 | 11 | 7 | 2 | 3 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 25683781418 |
| 04302 | 1547 | 865 | 763 | 528 | 329 | 176 | 74 | 34 | 10 | 6 | 6 | 1 | 2 | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2300832587 |
| 04303 | 2112 | 1357 | 1362 | 1111 | 861 | 412 | 178 | 73 | 39 | 20 | 11 | 8 | 3 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | 5835357638 |
| 04304 | 537 | 482 | 463 | 371 | 278 | 146 | 54 | 25 | 9 | 10 | 5 | 2 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1817183694 |
| 04305 | 1064 | 543 | 480 | 281 | 209 | 111 | 41 | 16 | 11 | 2 | 2 | 1 | NA | 1 | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 778712384 |
| 05101 | 945 | 81 | 92 | 42 | 28 | 22 | 10 | 3 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | 74756602991 |
| 05102 | 2384 | 567 | 733 | 673 | 542 | 262 | 103 | 42 | 22 | 13 | 2 | 3 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 6779018483 |
| 05103 | 281 | 133 | 159 | 177 | 147 | 102 | 33 | 17 | 2 | 6 | 3 | NA | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 05104 | 87 | 96 | 102 | 72 | 58 | 20 | 4 | 4 | 1 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 05105 | 950 | 238 | 253 | 190 | 159 | 80 | 27 | 16 | 4 | 1 | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4295363979 |
| 05107 | 875 | 266 | 388 | 361 | 317 | 169 | 63 | 28 | 10 | 4 | 5 | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 9102071069 |
| 05201 | 157 | 28 | 37 | 34 | 21 | 14 | 6 | 2 | NA | NA | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 05301 | 285 | 202 | 310 | 266 | 215 | 143 | 59 | 22 | 8 | 6 | 2 | 2 | 2 | NA | NA | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | NA | 18714795984 |
| 05302 | 242 | 207 | 342 | 272 | 255 | 141 | 55 | 33 | 9 | 1 | 3 | 1 | 1 | NA | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 3471349123 |
| 05303 | 162 | 120 | 163 | 121 | 132 | 84 | 31 | 13 | 1 | 2 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2512319225 |
3.1.0.1 Tabla a correlacionar:
3.1.0.2 Estadísticos básicos de nuestras frecuencias
data_sum <- summary(comuna_corr)
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| código | 0_personas | 1_personas | 2_personas | 3_personas | 4_personas | 5_personas | 6_personas | 7_personas | 8_personas | 9_personas | 10_personas | 11_personas | 12_personas | 13_personas | 14_personas | 15_personas | 16_personas | 17_personas | 18_personas | 19_personas | 20_personas | 21_personas | 22_personas | 23_personas | 24_personas | 25_personas | 26_personas | 27_personas | 28_personas | 29_personas | 30_personas | ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Length:319 | Min. : 1.0 | Min. : 2.0 | Min. : 1.0 | Min. : 1.0 | Min. : 2.0 | Min. : 1.0 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.00 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. : 1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.00 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1.000 | Min. :1 | Min. :1.000 | Min. :1 | Min. :1.000 | Min. :1 | Min. :1 | Min. :1 | Min. :1.000 | Min. :2.792e+08 | |
| Class :character | 1st Qu.: 331.5 | 1st Qu.: 187.2 | 1st Qu.: 225.2 | 1st Qu.: 182.0 | 1st Qu.: 137.0 | 1st Qu.: 69.0 | 1st Qu.: 30.00 | 1st Qu.: 13.00 | 1st Qu.: 6.00 | 1st Qu.: 2.000 | 1st Qu.: 2.000 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.00 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1.000 | 1st Qu.:1.809e+09 | |
| Mode :character | Median : 594.0 | Median : 346.5 | Median : 436.5 | Median : 370.5 | Median : 297.0 | Median : 145.0 | Median : 61.00 | Median : 26.00 | Median : 12.00 | Median : 5.000 | Median : 3.000 | Median : 2.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.00 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1.000 | Median :1 | Median :1.000 | Median :1 | Median :1.000 | Median :1 | Median :1 | Median :1 | Median :1.000 | Median :3.546e+09 | |
| NA | Mean : 846.8 | Mean : 418.3 | Mean : 544.3 | Mean : 483.0 | Mean : 388.1 | Mean : 198.3 | Mean : 86.59 | Mean : 37.61 | Mean : 17.43 | Mean : 6.894 | Mean : 4.421 | Mean : 2.545 | Mean :1.913 | Mean :1.491 | Mean :1.464 | Mean :1.291 | Mean :1.25 | Mean :1.175 | Mean :1.182 | Mean :1.158 | Mean :1.062 | Mean :1.154 | Mean :1.062 | Mean :1 | Mean :1.176 | Mean :1 | Mean :1.111 | Mean :1 | Mean :1 | Mean :1 | Mean :1.429 | Mean :8.206e+09 | |
| NA | 3rd Qu.:1049.5 | 3rd Qu.: 573.8 | 3rd Qu.: 755.2 | 3rd Qu.: 671.5 | 3rd Qu.: 524.0 | 3rd Qu.: 255.0 | 3rd Qu.:107.50 | 3rd Qu.: 48.00 | 3rd Qu.: 22.00 | 3rd Qu.: 8.750 | 3rd Qu.: 5.000 | 3rd Qu.: 3.000 | 3rd Qu.:2.000 | 3rd Qu.:2.000 | 3rd Qu.:2.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.00 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1.000 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1.500 | 3rd Qu.:7.252e+09 | |
| NA | Max. :7499.0 | Max. :2490.0 | Max. :3944.0 | Max. :3759.0 | Max. :3239.0 | Max. :1709.0 | Max. :754.00 | Max. :312.00 | Max. :148.00 | Max. :51.000 | Max. :27.000 | Max. :12.000 | Max. :7.000 | Max. :6.000 | Max. :7.000 | Max. :5.000 | Max. :3.00 | Max. :3.000 | Max. :4.000 | Max. :2.000 | Max. :2.000 | Max. :2.000 | Max. :2.000 | Max. :1 | Max. :3.000 | Max. :1 | Max. :2.000 | Max. :1 | Max. :1 | Max. :1 | Max. :3.000 | Max. :7.585e+10 |
3.1.0.3 Gráficas:
library(plotly)
df_2017_fig <- df_2017_exp_subset
df_2017_fig <- mutate_all(df_2017_fig, ~replace(., is.na(.), -99))fig <- plot_ly(df_2017_fig, x = df_2017_fig$código, y = df_2017_fig[,2]
, name = colnames(df_2017_fig[2]), type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
grafica_fn <- function(g){
fig <<- fig %>% add_trace(y = ~df_2017_fig[,g]
, name = colnames(df_2017_fig[g]), mode = 'lines',
width=7000, height=400)
}
for (g in 3:(ncol(df_2017_fig))) {
grafica_fn(g)
}
fig <- fig %>% layout(autosize = T)
fig 4 \(\tau\) de Kendall
df_2017_2 <- df_2017_fig
df_2017_2f <- filter(df_2017_2, df_2017_2$ingresos_expandidos != 'is.na')
df_2017_2f[df_2017_2f == -99] <- NA
### este dataframe se utilizara para el despliegue de los graficos:
df_2017_2fff <- df_2017_2f[,-c(1,24:32)]tabla <- cor(x=my_data, y=df_2017_2f$ingresos_expandidos, method=c("kendall"), use = "pairwise")
tabla <- as.data.frame(tabla)tabla %>% rownames_to_column("Cantidad de personas")%>%
mutate(Correlación = cell_spec(Correlación, background=ifelse(Correlación == max(Correlación), "#fc0303", "#5cb81f"))) %>%
kbl(booktabs = T, linesep = "", escape=FALSE) %>%
kable_paper(full_width = F) %>%
column_spec(1, color = "black")%>%
column_spec(2, color = "white")| Cantidad de personas | Correlación |
|---|---|
| 0_personas | 0.170800502711448 |
| 1_personas | 0.229165053975841 |
| 2_personas | 0.280939468744448 |
| 3_personas | 0.317132692414128 |
| 4_personas | 0.362881472744249 |
| 5_personas | 0.383159679328186 |
| 6_personas | 0.382004199652978 |
| 7_personas | 0.378517878226572 |
| 8_personas | 0.356476817554122 |
| 9_personas | 0.324889356724139 |
| 10_personas | 0.295971857165435 |
| 11_personas | 0.302940857568375 |
| 12_personas | 0.253535039489337 |
| 13_personas | 0.201579921072238 |
| 14_personas | 0.275063721986974 |
| 15_personas | -0.0361089306859598 |
| 16_personas | 0.105240213129363 |
| 17_personas | -0.0418753739951559 |
| 18_personas | -0.0644764952748886 |
| 19_personas | 0.10432810619146 |
| 20_personas | 0.146550668371643 |
| 21_personas | -0.0865394616767029 |
