Te han solicitado que crees un diagrama de dispersión graficando la Expectativa de Vida (eje Y) y la Tasa de Fertilidad (eje X) por País. El diagrama de dispersión debe de estar categorizado por Región de los países. Te han dado datos con información de los años 1960 y 2013 y debes de crear una visualización para cada uno de estos años. Algunos datos te los han dado en un archivo csv, otros en vectores R. El archivo csv contiene datos combinados para los dos años. Todos las manipulaciones se tienen que hacer en R (no en Excel) porque este proyecto puede ser auditado más adelante.
#datos <- read.csv("Tendencias Globales.csv")
#head(datos)
#tail(datos)
#str(datos)
#summary(datos)
#Datos_2013<-datos[datos$Año==2013,]
#head(Datos_2013)
#Datos_1960<-datos[datos$Año==1960,]
#head(Datos_1960)
#Datos_1960$Expectativa.de.Vida.1960 <- expectativa_vida_al_nacer_1960
#Datos_2013$Expectativa.de.Vida.2013 <- expectativa_vida_al_nacer_2013
#qplot(data=Datos_1960, x=Tasa.Fertilidad, y=Expectativa.de.Vida.1960, col=Región, #size=I(5), alpha=I(0.6)
#) + ggtitle("Expectativa de Vida vs Tasa de Fertilidad (1960)") +theme(
# axis.title.x = element_text(size=12),
# axis.title.y = element_text(size=12),
# legend.title = element_text(size=13),
# plot.title = element_text(hjust = 0.5, size=15)
#)
#qplot(data=Datos_2013, x=Tasa.Fertilidad, y=Expectativa.de.Vida.2013, #col=Región, size=I(5), alpha=I(0.6)
#) + ggtitle("Expectativa de Vida vs Tasa de Fertilidad (2013)") + #theme(
# axis.title.x = element_text(size=12),
# axis.title.y = element_text(size=12),
# legend.title = element_text(size=13),
# plot.title = element_text(hjust = 0.5, size=15)
#)
Las dispersiones graficadas hacen muestra de la mejoria en expectativa de vida al pasar de las decadas, esto podria deber sus causas al avanze tecnológico que ha permitido mejor condicionamiento al individuo. Tambien observamos la poca subida en expectativa de vida por parte de la región áfrica. Se podria vagamente diferir que la expectativa de vida está relativamente correlacionada con la Tasa de fertilidad, si es que observamos más factores.