Actividad de la semana 1: Mi primer gráfico

[ergostats]

¡Hola, estudiantes! 🌟 Hoy les tengo una actividad emocionante. Vamos a crear un gráfico temático usando una base de datos del INEC. Aquí tienen los pasos detallados:

Paso 1: Crear una cuenta de GitHub 👩‍💻👨‍💻

1. Vayan a GitHub y creen una cuenta si no tienen una.
2. Completen el registro y verifiquen su cuenta a través del correo electrónico.

Paso 2: Dar 'Star' al repositorio ⭐

1. Inicien sesión en GitHub.
2. Vayan al repositorio de la clase (el enlace se los proporcionará el profesor).
3. Hagan clic en el botón 'Star' en la parte superior derecha del repositorio.

Paso 3: Crear el gráfico temático 📊

1. Seleccionen la variable que más les interese de los conjuntos de datos que les hemos compartido.
2. Recuerden lo aprendido en clase sobre cómo crear gráficos con ggplot2 y buenas prácticas de programación.
3. Incluyan en el gráfico la fuente de los datos y su nombre. Aquí un ejemplo de cómo etiquetar:

   ggplot(data, aes(x = variable)) +
    geom_histogram() +
    labs(title = "Título del Gráfico",
         subtitle = "Fuente: INEC",
         caption = "Tu Nombre")

Paso 4: Guardar el gráfico con ggsave 💾

1. Utilicen ggsave para guardar su gráfico en formato PNG:

   ggsave("mi_grafico.png", plot = last_plot(), width = 10, height = 8)

Paso 5: Subir la imagen a GitHub 📤

1. Vuelvan al repositorio de la clase en GitHub.
2. Vayan a la sección de 'Issues' y busquen el issue titulado "Actividad de la Semana 1".
3. Hagan clic en "New Comment" y carguen su imagen usando el botón de adjuntar archivos (o simplemente arrastren y suelten el archivo).
4. Añadan un comentario breve explicando su gráfico y hagan clic en "Comment".

Recordatorio 📌

• Asegúrense de incluir la fuente de los datos (INEC) y su nombre en el gráfico.
• Sigan buenas prácticas de programación: comenten su código y mantenganlo organizado.

¡Estoy deseando ver sus gráficos! Si tienen preguntas, no duden en preguntar. ¡Buena suerte y diviértanse! 😊

[ergostats]

[ergostats]

Hola mi nombre es Alex Bajaña, y relice este gráfico sobre el número de mercados por administración zonal de Quito

El codigo que emplee es:

ggplot(zonas) + 
  geom_sf(aes(fill = conteo)) +
  geom_sf_label(aes(label = admin_zona),size = 1 ) +
  theme(axis.title = element_blank()) +
  labs(title = "Figura 1. Número de mercados por zona administrativa",
       subtitle = "Quito, datos del 2022",
       caption = "Fuente: Municipio de Quito, Geoportal\nElaboración: ERGOSTATS" )

[jollerena]

Buenas tardes, mi nombre es Jorge Llerena, y realicé el gráfico sobre la Tasa de crecimiento promedio anual 2010-2022, según cantón de residencia con base en los datos proporcionados por el Instituto Ecuatoriano de Estadística y Censos (INEC).

A continuación, el código llevado a cabo para producir dicho gráfico:

censo_shape2 %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = TaCr_2010_2022_rangos)) +
  scale_fill_viridis_d()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        legend.background = element_rect(fill = "lightskyblue2"),
        legend.title = element_text(color = "blue"),
        legend.text = element_text(color = "red"),
        panel.background = element_rect(fill = "cornsilk1"),
        plot.title = element_text(color = "red"),
        plot.subtitle = element_text(color = "purple"),
        plot.caption = element_text(color = "maroon"),
        axis.text.x = element_text(color = "seagreen"),
        axis.text.y = element_text(color = "seagreen")) +
  labs(title = "Gráfico N._1. Tasa de crecimiento promedio anual 2010-2022.",
       subtitle = "Según cantón de residencia (cuartiles).",
       caption = "Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). \nElaboración: Jorge Oswaldo Llerena Ramos." )
```R

[CarolinaGuevara]

Hola, soy Carolina Guevara, y en este espacio presento un mapa sobre la tasa de crecimiento poblacional entre el 2010 y el 2022 a nivel de cantones de Ecuador, utilizando los datos de los Censos de Población y Vivienda de esos años.

[CarolinaGuevara]

Este fue el código que usé para realizar el mapa. plot<-censo_shape %>% ggplot() + geom_sf(aes(fill = tcrec_rangos)) + geom_sf_text(aes(label=DPA_CANTON), size=1)+ theme (axis.title = element_blank())+ labs(title= "Figura 1. Tasa de crecimiento poblacional por cantones", subtitle="2010-2022", caption= "Fuentes: CPV 2010, CPV 2022\nElaboración: Carolina Guevara")

[jonanfu]

Hola, mi nombre es Jonathan Narváez y he realizado el gráfico de beneficiarios de bonos y pensiones hasta abril de 2024. Este es el código empleado:

plot <- ggplot(zonas_bono) +
  geom_sf(aes(fill = count_group)) +
  theme(axis.title = element_blank()) +
  labs(
    title = "Figura 1. Beneficiarios de pensiones y bonos por provincias",
    subtitle = "abril del 2024",
    caption = "Fuente: Ministerio de Inclusión Económica y Social(MIES), \nElaboración: Jonathan Narváez Urresta"
  ) +
  scale_fill_brewer(palette = "YlOrRd", name = "Rango de Conteo")

[wilsongl93]

Buen dia. Mi nombre es Wilson Guallasamin . Mi grafico representa el numero de personas que migraron durante el año 2020 distribuido en 5 categorías en todas las provincias del Ecuador.

El codigo usado fue el siguiente:

[KattyMaldonado22]

Hola, soy Katherine Maldonado. Presento un mapa de homicidios a nivel de cantones en Ecuador, basado en datos del Observatorio Ecuatoriano de Crimen Organizado.

Este es mi código:

grafico<-homicidios %>% ggplot(aes(fill = Rango)) + geom_sf(color = "gray75", size = 2.8) + scale_fill_viridis_d(option = "D") + theme_minimal(base_size = 12) + labs( title = "Homicidios en Ecuador por Cantón en el año 2023", subtitle = "Asesinato, Femicidio, Homicidio, Sicariato", caption = "Fuente: Observatorio Ecuatoriano de Crimen Organizado\nElaborado por: Katherine Maldonado" ) + theme( legend.position = "right", legend.text = element_text(size = 6),
legend.title = element_text(size = 7),
plot.title = element_text(size = 10, face = "bold", color = "#3c3c9a"),
plot.subtitle = element_text(size = 10, color = "#6a0dad"), plot.caption = element_text(size = 8, color = "#4d4d4d"),
panel.background = element_rect(fill = "#f0f0f0"),
plot.background = element_rect(fill = "#e6e6fa") )

[ANELICAM]

Buenas Noches, soy Andrea Campos y presento la tasa de crecimiento promedio anual 2010 - 2022 por provincia utilizando los datos proporcionados por el INEC.

El código utilizado fue:

censo_shape %>% ggplot() + geom_sf(color = "grey", fill = "blue") + geom_sf(aes(fill = (tasacrecimiento))) + scale_fill_viridis_c() + labs(title = "Figura 1. Tasa de Crecimiento Promedio Anual 2010-2022 por Provincia.", subtitle = "Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) - Componente de Metodología y Análisis – CPV 2022 ", caption = "Andrea Campos")

[gfeijoo95]

Hola, soy Guillermo Feijoó y les comparto un mapa de pobreza a nivel cantonal con estimaciones de un modelo SAE. El código que utilicé es el siguiente:

mapa

ggplot() + geom_polygon(data = Ecuador.full, aes(long, lat, group = group, fill = Pobreza)) + scale_fill_viridis_c(option = "plasma", direction = -1, na.value = "grey50") + theme_minimal() + theme(axis.text.x=element_blank(), axis.title.x=element_blank(), axis.text.y=element_blank(), axis.title.y=element_blank())+ labs(title = "Pobreza a nivel cantonal", caption = "Fuente: ENEMDU y Censo, INEC \n Elaboración: Guillermo \n Metodología: SAE \n ")

[DriTamayo]

Realicé un mapa sobre la tasa de crecimiento anual por provincia entre 2010 y 2022.

ggplot(sp) + geom_sf(aes(fill = Tasa_Crecimiento)) + geom_sf_label(aes(label = DPA_PROVIN),size = 1 ) + theme(axis.title = element_blank()) + labs(title = "Figura 1. Tasa de crecimiento anual por provincia 2010 vs 2022", subtitle = "Quito, datos del 2022", caption = "Fuente: INEC \nElaboración: ERGOSTATS" )