Ejercicio 1: Representar los niveles de pobreza y pobreza extrema de un estado en México para los años 2010 y 2015, utilizando los datos del anexo estadístico de Coneva.

Para este ejercicio, se propone realizar las actividades considerando los datos del estado de Michoacán, México.

Carga de datos de trabajo

### Cargamos datos --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
concentrado_pobreza <- read.csv("concentrado_pobreza.csv")

#### Selección de Michoacán ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
pos_michu <- which(concentrado_pobreza$entidad == "Michoacán")
concentrado_pobreza_michu <- concentrado_pobreza[pos_michu,]
## Substraemos los últimos 3 dígitos de clave_mun para poder unirlo con los datos del marco geoestadístico
concentrado_pobreza_michu$clave_mun <- str_sub(concentrado_pobreza_michu$clave_mun,
                                               start = 3,
                                               end = 5) 

#### Leemos el mapa --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
mapa_mich <- readOGR(".", layer="mun_mich")
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "C:\Users\Hector de la Torre\Documents\CIDE\Progra\duda", layer: "mun_mich"
## with 113 features
## It has 4 fields
#### Agregamos los datos al mapa -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
mapa_mich_2 <- merge(
  mapa_mich@data,
  concentrado_pobreza_michu,
  by.x = "CVE_MUN",
  by.y = "clave_mun",
  sort = F
)
mapa_mich@data <- mapa_mich_2

Ejercicio 1.1 Para el año 2010, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza de los municipios.

levels(cut(mapa_mich@data$pobreza_pct_2010, 4))
## [1] "(24.6,40.3]" "(40.3,56]"   "(56,71.6]"   "(71.6,87.3]"
### Señalamos los cortes
cortess <- c(0,40.3,56,71.6,Inf)

#### Graficación en Leaflet ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
### Función para colorear en leaflets
colores <- colorBin( palette="BuPu",
                     domain=mapa_mich$pobreza_pct_2010,
                     na.color="transparent",
                     bins=cortess)
## Etiqueta pop up
textoss <- paste("Municipio : ",
                 mapa_mich$municipio,
                 "<br/>",
                 "% población en pobreza en 2010: ",
                 round(mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2010, 2) ) %>%
  lapply(htmltools::HTML)

## Mapa interactivo
leaflet(data=mapa_mich) %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(label = textoss,
              fillColor = colores(mapa_mich$pobreza_pct_2010),
              fillOpacity = 0.7
  )

Ejercicio 1.2 Para el año 2015, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza de los municipios.

levels(cut(mapa_mich@data$pobreza_pct_2015, 4))
## [1] "(36.7,49.2]" "(49.2,61.6]" "(61.6,74.1]" "(74.1,86.6]"
### Señalamos los cortes
cortess <- c(0,49.2,61.6,74.1,Inf)

#### Graficación en Leaflet ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
### Función para colorear en leaflets
colores <- colorBin( palette="BuPu",
                     domain=mapa_mich$pobreza_pct_2015,
                     na.color="transparent",
                     bins=cortess)
## Etiqueta pop up
textoss <- paste("Municipio : ",
                 mapa_mich$municipio,
                 "<br/>",
                 "% población en pobreza en 2015: ",
                 round(mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2015, 2) ) %>%
  lapply(htmltools::HTML)

## Mapa interactivo
leaflet(data=mapa_mich) %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(label = textoss,
              fillColor = colores(mapa_mich$pobreza_pct_2015),
              fillOpacity = 0.7
  )

Ejercicio 1.3 Para el año 2010, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza extrema de los municipios.

#### Identificamos cuantiles a graficar ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
levels(cut(mapa_mich@data$pobreza_extrema_pct_2010, 4))
## [1] "(3.96,14.6]" "(14.6,25.1]" "(25.1,35.7]" "(35.7,46.3]"
### Señalamos los cortes
cortess <- c(0,14.6,25.1,35.7,Inf)

#### Graficación en Leaflet ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
### Función para colorear en leaflets
colores <- colorBin( palette="BuPu",
                     domain=mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2010,
                     na.color="transparent",
                     bins=cortess)
## Etiqueta pop up
textoss <- paste("Municipio : ",
                 mapa_mich$municipio,
                 "<br/>",
                 "% población en pobreza extrema en 2010: ",
                 round(mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2010, 2) ) %>%
  lapply(htmltools::HTML)

## Mapa interactivo
leaflet(data=mapa_mich) %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(label = textoss,
              fillColor = colores(mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2010),
              fillOpacity = 0.7
  )

Ejercicio 1.4 Para el año 2015, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza extrema de los municipios.

#### Identificamos cuantiles a graficar ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
levels(cut(mapa_mich@data$pobreza_extrema_pct_2015, 4))
## [1] "(4.73,14.6]" "(14.6,24.4]" "(24.4,34.2]" "(34.2,44]"
### Señalamos los cortes
cortess <- c(0,14.6,24.4,34.2,Inf)

#### Graficación en Leaflet ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
### Función para colorear en leaflets
colores <- colorBin( palette="BuPu",
                     domain=mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2015,
                     na.color="transparent",
                     bins=cortess)
## Etiqueta pop up
textoss <- paste("Municipio : ",
                 mapa_mich$municipio,
                 "<br/>",
                 "% población en pobreza extrema en 2015: ",
                 round(mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2015, 2) ) %>%
  lapply(htmltools::HTML)

## Mapa interactivo
leaflet(data=mapa_mich) %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(label = textoss,
              fillColor = colores(mapa_mich$pobreza_extrema_pct_2015),
              fillOpacity = 0.7
  )

Ejercicio 1.5 ¿La pobreza extrema se distribuye de manera aleatoria? ¿Existen lugares donde se concentre mayores porcentajes de pobreza extrema?