03_nombres.Rmd

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title: "Ejercicios"
author: "nombre"
date: "2024-08-01"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(tidyr)
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(datos)
```


```{r carga-datos}
nombres <- datos::nombres
```

1. Calculá cuantos bebés de cada sexo fueron llamados "Mary" o "Kerry". 

```{r}
resultados <- nombres |> 
  filter(nombre %in% c("Mary", "Kerry")) |>  #Filtrar por "Mary" o "Kerry"
  group_by(nombre, sexo) |> 
  summarise(cantidad = n())
resultados
```


2. Calculá la cantidad de bebés de cada sexo llamado "Mary" para cada año y hacé un gráfico donde el eje x sea el año, el eje y la cantidad de nacidos y haya una linea de color distinto para cada sexo.


```{r}
resultados2 <- nombres |> 
  filter(nombre %in% c("Mary")) |>  #Filtrar por "Mary"
  group_by(nombre,anio,sexo) |> 
  summarise(cantidad = n())
resultados2
```

```{r}
ggplot(resultados2, aes(x= anio, y = cantidad, color = sexo)) +
  geom_point()
```

3. Repetí el gráfico anterior para el nombre "Kerry".

```{r}
resultados3 <- nombres |> 
  filter(nombre %in% c("Kerry")) |>  #Filtrar por "Kerry"
  group_by(nombre,anio,sexo) |> 
  summarise(cantidad = n())
resultados3
```
```{r}
ggplot(resultados3, aes(x= anio, y = cantidad, color = sexo)) +
  geom_point()
```


4. ¿Cuál fue la proporción máxima para cada sexo en cada año? Hacé un gráfico mostrando la evolución de eta variable. (podés calcular el máximo con `max(prop)`)

```{r}
nombres |> 
  group_by(anio,sexo) |> 
  summarise(prop_max = max(prop)) |> 
  ggplot(aes(anio, prop_max, color = sexo)) +
  geom_line()
```