Ejercicios Módulo 4

Notas
  • La tabla de las ranas de Touchon así como las librerías {ggplot2}, {dplyr}, {viridis}, {patchwork} y {tidyr} están precargadas en la página.

Ejercicios 4.1

1. Usando la tabla de datos ranas, trata de recrear el gráfico a continuación

Las variables longitud nariz-cloaca al emerger y edad de metamorfosis corresponden a Age.DPO y SVL.initial de la tabla de datos las ranas

ranas |>
  ggplot(aes(x = Age.DPO,
             y = SVL.initial,
             color = Pred)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", aes(fill = Pred)) +
  labs(x = "Edad de metamorfosis (d)",
       y = "Longitud nariz-cloaca al emerger (mm)") +
  theme_bw()
`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

2. Llena los espacios vacíos del siguiente código para generar el gráfico a continuación

Variables:

Peso después de reabsorción de la cola: Mass.final Recursos: Res Edad de incubación: Hatch Tipo de predador: Pred

resumen_ranas <- ranas |>
  group_by(Pred, Hatch, Res) |>
  summarise(media = mean(Mass.final),
            desv.est = sd(Mass.final),
            se = desv.est/sqrt(n()))
`summarise()` has grouped output by 'Pred', 'Hatch'. You can override using the
`.groups` argument.
resumen_ranas |>
  ggplot(aes(x = Hatch,
             y = media,
             color = Pred, 
             group = Pred)) +
  geom_point() +
  geom_line() + 
  geom_errorbar(aes(ymin = media - se, ymax = media + se), width = 0.1) +
  facet_grid(~Res) +
  labs(title = "Gráfico de interacción de la edad de\nincubación con el peso final por tipo de recursos",
       x = "Edad de incubación",
       y = "Peso después de\nreabsorción de la cola (g)",
       caption = "Barras de error representan el error estándar de las medias",
       color = "Tipo de predador") +
  theme_bw() +
  scale_color_viridis(discrete = T) +
  theme(legend.position = "bottom")

3. Con la tabla de datos ranas, trata de recrear el gráfico a continuación

Variables:

Edad de metamorfosis: Age.DPO Longitud de la cola al emerger: Tail.initial Recursos: Res Edad de incubación: Hatch Tipo de predador: Pred

ranas |>
  ggplot(aes(x = Age.DPO,
             y = Tail.initial,
             color = Pred)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.5) +
  facet_grid(Hatch ~ Res) +
  theme_linedraw() +
  labs(title = "Gráficos de dispersión de edad de\nmetamorfosis vs. Longitud de la cola al emerger",
       subtitle = "Paneles arreglados por recursos y edad de incubación",
       x = "Edad de metamorfosis",
       y = "Longitud de la cola (mm)")

4. La tabla de datos world_bank_pop de {tidyr} contiene información acerca la población mundial entre los años 2000 al 2018. Con esta, trata de recrear el siguiente gráfico

Hints están en forma de comentarios en el código

resumen_pob <- world_bank_pop %>%
  filter(indicator %in% c("SP.POP.GROW", "SP.URB.GROW")) %>%
  filter(country %in% c("ECU", "JPN")) %>%
  pivot_longer(!c(country, indicator), names_to = "year", values_to = "pob") 

resumen_pob %>%
  ggplot(aes(x = year, 
             y = pob, 
             group = indicator, 
             color = factor(indicator,
                            levels = c("SP.POP.GROW",
                                       "SP.URB.GROW"),
                            labels = c("Total", "Urbana")))) +
  geom_line() +
  geom_point()+
  facet_wrap(~country) +
  theme_classic() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 1)) +
  labs(title = "Tazas de crecimiento de Ecuador y Japón\nEntre 2000 y 2017",
       x = "Año", y = "Taza de crecimiento", color = "Tipo de taza")

5. Escoge 2 o más de los gráficos que hiciste anteriormente, y combínalos usando {patchwork} usando las fórmulas p1+p2 o (p1+p2)/p3