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(dplyr)
library(ggplot2)
```


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

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

```{r}
bebes_mery_kerry <- nombres |> 
  group_by(nombre, sexo) |> 
  filter(nombre == "Mary" | nombre== "Kerry" ) |> 
  count(nombre) |> 
  select(nombre, sexo, n)
print(bebes_mery_kerry)
```


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}
nombres |> 
  group_by(sexo) |>
  filter(nombre == "Mary") |> 
  ggplot(aes(x = anio, y = n)) +
    geom_line(aes(color=sexo)) +
    theme_minimal()+
    labs(title = "Bebes nacidos llamados Mary",
         x = "año",
         y = "cantidad")
```

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

```{r}
nombres |> 
  group_by(sexo) |> 
  filter(nombre == "Kerry") |> 
  ggplot(aes(x = anio, y = n)) +
  geom_line(aes(color=sexo)) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "bebes llamdos Kerry",
       x = "año",
       y = "cantidad")
```


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}
ggplot(nombres, aes(x= sexo, y = prop)) +
  geom_line(aes(color=sexo, size=3)) +
  theme_minimal()+
  labs(title = "Proporcion maxima de f y m",
       x = "sexo",
       y = "proporcion")
```