9) Considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa el porcentaje de población con ingreso inferior a la línea de pobreza por ingresos.

library(readxl)

base_rezago<- read_xlsx("/Users/mac/Downloads/Anexo_2016-2020.xlsx", sheet = "Cuadro 5" )
## New names:
## * `` -> ...2
## * `` -> ...3
## * `` -> ...4
## * `` -> ...5
## * `` -> ...6
## * ...
## Limpieza


base_rezago_1<- as.data.frame( base_rezago[-c(1:5),-c(1:2)])

base_rezago_2<- as.data.frame( base_rezago_1[-c(33:36),])

### También renombraremos las columnas para manipular la base con mayor facilidad

names(base_rezago_2)[1]<- "Entidad_Federativa"
names(base_rezago_2)[2]<- "pob_2016"
names(base_rezago_2)[3]<- "pob_2018"
names(base_rezago_2)[4]<- "pob_2020"
names(base_rezago_2)[6]<- "rezago_2016"
names(base_rezago_2)[7]<- "rezago_2018"
names(base_rezago_2)[8]<- "rezago_2020"

names(base_rezago_2)[36]<- "linea_pob_2020"

####### Previo al uso de "merge"

base_rezago_2$c_ent <- 01:32
RM@data$CVE_ENT<-as.numeric(RM@data$CVE_ENT)


joint_linea<-merge(x=RM@data, y=base_rezago_2, by.x ="CVE_ENT", by.y= "c_ent", sort=FALSE)

RM@data$linea<-as.numeric(joint_linea$linea_pob_2020)
library(leaflet)

levels(cut(RM@data$linea,4))
## [1] "(30.4,42.5]" "(42.5,54.6]" "(54.6,66.7]" "(66.7,78.8]"
cortes_linea <- c(0,42.5,54.6,66.7,Inf)

## generamos la paleta 

colores_linea <- colorBin( palette="Reds", domain= RM$linea, na.color="transparent", bins=cortes_linea)

library(htmltools)

#### le indicamos lo que queremos que nos despliegue 

textos_linea <- paste(
  "Entidad : ", RM$NOMGEO,"<br/>",
  "% Población con ingreso inferior a linea de pobreza: ", round(RM@data$linea,3),"<br/>")  %>% lapply(htmltools::HTML)


leaflet(data=RM) %>% addTiles()  %>% addPolygons(label= textos_linea, fillColor = colores_linea(RM$linea), color = "white",
                                                 fillOpacity = .7)

10) Analizando los cuatro anteriores mapas simultáneamente, ¿se puede concluir que la pobreza (en su forma multidimensional) no se distribuye de manera aleatoria en el territorio nacional?

Son diversos los factores que impactan al desarrollo regional y que se traduce en condiciones de vida y oportunidades laborales para la población en cada estado. Los mapas anteriores exponen la vulnerabilidad que enfrenta la población mexicana en la mayoría del territorio nacional, sin embargo el problema se acentúa en el Sur de México. A excepción del factor carencia social (mismo que se distribuye de Sur a Norte en el territorio), como ha sucedido históricamente y se mantiene hasta la fecha, los niveles más altos de pobreza en el país se situan en la Región Centro y principalmente Sureste del país.