```{r setup, cache = FALSE, echo = FALSE, message = FALSE, warning = FALSE, tidy = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(dev = 'svg')
```

# Pregunta 1

```{r pregunta1, message=FALSE}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(forcats)
library(readr)
```

# Pregunta 2

```{r pregunta2}
mpg
```

# Pregunta 3

Hay que cambiar `eval = F` por `eval = T`

```{r pregunta3, eval = T}
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
  ggtitle("Rendimiento en autopista (hwy) versus cilindrada (displ)")
```

# Pregunta 4

Puede ser el el primer o el cuarto gr&aacute;fico ya que se usa una variable cualitativa como diferenciador en las observaciones. Sin embargo, el cuarto gr&aacute;fico no es claro y se pierde un grupo por lo que se descarta.

```{r pregunta4}
# opcion 1
ggplot(mpg) + 
  geom_point(aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  ggtitle("Rendimiento en autopista (hwy) versus cilindrada (displ)")
```

# Pregunta 5

```{r pregunta5}
ggplot(data = mpg) +
  geom_boxplot(mapping = aes(x = class, y = hwy)) +
  ggtitle("Rendimiento de en autopista (hwy) por tipo de veh\u00edculo (class)")
```

# Pregunta 6

```{r pregunta6}
ggplot(data = mpg) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = hwy)) +
  ggtitle("Rendimiento de combustible en autopista (hwy)")
```

# Pregunta 7

```{r pregunta7}
ggplot(data = mpg) +
  geom_density(mapping = aes(x = hwy, color = class)) +
  ggtitle("Densidad de veh\u00edculos por tipo (class)")
```

# Pregunta 8

```{r pregunta8}
ggplot(data = mpg) +
  geom_bar(mapping = aes(x = class, fill = class)) +
  ggtitle("Cuenta de veh\u00edculos por tipo (class)")
```

# Pregunta 9

La primera l&iacute;nea hace referencia al dataset que contiene las variables que se utilizan en las lineas siguientes.

La l&iacute;nea dos crea un gr&aacute;fico de puntos.

La l&iacute;nea tres agrega una l&iacute;nea de tendencia sobre lo anterior.

```{r pregunta9, eval = T}
ggplot(mpg) +
   geom_point(aes(displ, hwy)) +
   geom_smooth(aes(displ, hwy)) +
   ggtitle("Rendimiento en autopista (hwy) versus cilindrada (displ)")
```

Lo que se obtiene es un gr&aacute;fico de puntos al cu&aacute;l se agrega una tendencia, la cual nos dice que se espera que un veh&iacute;culo con una cilindrada muy baja tenga un mejor rendimiento en autopista que uno de alta cilindrada.

# Pregunta 10

```{r pregunta10}
# install.packages("babynames")
library(babynames)
babynames
```

# Pregunta 11

```{r pregunta11}
babynames %>%
  filter(name == "Khaleesi") %>%
  summarise(total = sum(n), first = min(year))
```

# Pregunta 12

```{r pregunta12}
babynames %>%
  group_by(name, sex) %>%
  summarise(total = sum(n)) %>%
  arrange(desc(total)) %>%
  ungroup() %>%
  slice(1:10) %>%
  ggplot() +
    geom_col(mapping = aes(x = fct_reorder(name,
desc(total)), y = total, fill = sex)) +
    theme_bw() +
    scale_fill_brewer() +
    labs(x = "name") +
    ggtitle("Nombres m\u00e1s comunes")

babynames %>%
  group_by(year) %>%
  summarise(n_children = sum(n)) %>%
  ggplot() +
    geom_line(mapping = aes(x = year, y = n_children)) +
    ggtitle("Cantidad de ni\u00f1os nacidos por a\u00f1o")
```
