library(pacman)
p_load("tidyverse", "lubridate", "forecast", "TTR", "MLmetrics", "tseries", "fpp", "TSstudio", "prettydoc", "DT", "xfun", "readr", "ggplot2", "scales", "base64enc", "mime", "dplyr", "ggplot2", "readxl")

Datos

datosRC<-read.csv("DatosResgresionMultiple.csv")
datosRC <- data.frame(datosRC)
datatable(datosRC)
Produccion_Pecuaria_Mexico <- read.csv("Produccion-Pecuaria-Mexico.csv")
Produccion_Pecuaria_Mexico <- Produccion_Pecuaria_Mexico %>% mutate_at("Estado" , factor)
Produccion_Pecuaria_Mexico <- Produccion_Pecuaria_Mexico %>% mutate_at("Especie" , factor)
Produccion_Pecuaria_Mexico <- Produccion_Pecuaria_Mexico %>% mutate_at("Producto" , factor)
datatable(Produccion_Pecuaria_Mexico)
datosL0<-read_excel("datosLogistica.xlsx")
datosL<-data.frame(datosL0)
datatable(datosL)

Relación del precio de la carne con la cantidad de lluvia

Filtro de datos de precios

DatosFiltradosP1 <- filter(Produccion_Pecuaria_Mexico, Estado=="Sonora")

DatosFiltradosP2 <- filter(DatosFiltradosP1, Especie=="Bovino")

DatosFiltradosP3 <- filter(DatosFiltradosP2, Producto=="Carne")

PreciosSonora <- filter(DatosFiltradosP3, Anio>=2016)

datatable(PreciosSonora)

Filtro de datos de lluvia

DatosFiltradosL1 <- filter(datosRC, Entidad =="Sonora")

LluviasSonora <- filter(DatosFiltradosL1, Año <= 2020)

datatable(LluviasSonora)

Gráfica

plot(PreciosSonora$Precio_Promedio, LluviasSonora$MM)

Producción de Carne

datatable(DatosFiltradosP3)
DatosAcomodados <- arrange(DatosFiltradosP3, desc(Anio))

datatable(DatosAcomodados)

Gráfica Volumen de Carne

(esta al revez)

TSVolumen <- ts(data=DatosAcomodados$Volumen, start=c(2005))
autoplot(TSVolumen)

Gráfica Precio de la Carne

(esta al revez)

TSPrecio <- ts(data=DatosAcomodados$Peso, start=c(2005))
autoplot(TSPrecio)