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title: "Los pingüinos molan"
description: |
  Viendo si con los datos de pingüinos se aprecia la paradoja de Simpson
author:
  - name: Pedro Navaja
    affiliation: Universitat de València
    affiliation-url: https://www.uv.es
date: 2022-11-01                           #--
categories: [trabajo BigData, pinguinos]   #--
image: "./imagenes/imagen_01.png"
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---


## Intro 

Vamos a utilizar datos del paquete `palmerpenguins`. El repo del paquete en CRAN está [aquí](https://cran.r-project.org/web/packages/palmerpenguins/index.html), el repo de Github está [aquí](https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins) y la página web del paquete está [aquí](https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/).

Los datos se pueden cargar en la memoria de de R/RStudio de esta forma:

```{r}
# install.packages("palmerpenguins")
library(palmerpenguins)
df <- palmerpenguins::penguins
```


El dataset contiene observaciones sobre un conjunto de `r nrow(df)` pingüinos de 3 especies. Hay  `r ncol(df)` variables.

---

## Los pingüinos molan

Vamos a ver una foto de un pingüinos

```{r}
#| echo: false
my_url <- "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a9/Ping%C3%BCinos.JPG?20090406212143"
```


![Un pingüino chulo](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a9/Ping%C3%BCinos.JPG?20090406212143)

---

Sí, lo pingüinos molan, así que vamos a poner otra foto de pingüinos que tenemos en nuestro PC pero la vamos a poner en el margen:

::: {.column-margin}

![](./imagenes/imagen_01.png){fig-align="center"}

:::

---

## Algunos gráficos


Bueno pues vamos a hacer algún gráfico, pero claro antes he de cargar los paquetes

```{r}
#| eval: true
library(tidyverse)
```


Arreglo los datos

```{r}
#- cojos datos de pingüinos y arreglo un poco 
df <- palmerpenguins::penguins %>% 
  dplyr::select(species, bill_depth_mm, body_mass_g) %>% 
  tidyr::drop_na()
```

---

### Primer gráfico


```{r}
#- primer gráfico
p <- ggplot(data = df, 
       mapping = aes(x = bill_depth_mm, y = body_mass_g, color = species)) +
     geom_point()
p
```

---

### Segundo

```{r}
#- segundo gráfico
p <- p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) 

p
```

---

### El último

```{r}
#- tercer gráfico
p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") 
```

<br>

Con esto acabo mi trabajo para BigData!!

<br>

----------------------

<br>

### Información sobre la sesión

Abajo muestro mi entorno de trabajo y paquetes utilizados

```{r}
#| echo: false
sessioninfo::session_info() %>% 
  details::details(summary = 'current session info') 
```



