# Nuestro informe chulo

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Nosotros

Published

September 13, 2023

# Introducción

Estoy muy preocupado por el calentamiento global, así que quiero ver si realmente el volumen de CO2 está relacionado con la temperatura en la Tierra.

# Etapa 1: Cargar datos

Conseguí encontrar datos de \(CO_{2}\) y temperatura en la web de la NASA, así que me descargue los datos.

    #emisiones <- rio::import("./datos/emisiones.xlsx") #- está en nuestro ordenador PERO no funciona con .qmd

    emisiones <- rio::import(here::here("datos", "emisiones.xlsx")) #- está en nuestro ordenador

    temperaturas <- rio::import("https://raw.githubusercontent.com/perezp44/archivos_download/master/df_temperaturas.csv")

# Etapa 2: Arreglar los datos

Arregle los datos un poquito. Tuve que transformar y renombrar alguna variable. Lo hice con el código de abajo:

    #- Etapa 2: arreglamos un poco los datos ------------------------------------
    temperaturas <- temperaturas %>%
                    mutate(celsius = (temp_1 - 32)* 5/9) #- creamos la v. "celsius"

    temperaturas <- temperaturas %>%
                    select(year, celsius)     #- seleccionamos lo q nos hace falta

Además tuve que juntar/fusionar los dos conjuntos de datos. Lo hice con el siguiente código:

    datos <- inner_join(emisiones, temperaturas)

# Etapa 3: análisis exploratorio

Lo primero que hice fueron unos gráficos con el paquete ggplot2. Por ejemplo:

    my_plot <- ggplot(datos, aes(CO2, celsius)) +
      geom_point() +
      geom_smooth(method = "lm") +
        labs(title = "Temperatura vs. CO2",
             subtitle = "1959-2018",
             caption = "https://go.nasa.gov/2r8ryH1",
             x = "Nivel de CO2")

    my_plot

# Etapa 4: análisis de regresión

Planteé un modelo entre las variables Celsius y CO2 para cuantificar su relación:

    my_model <- lm(celsius ~ CO2, datos)
    jtools::export_summs(my_model)

| Model 1
--- | ---
(Intercept) | 19.17 ***
| (0.08)
CO2 | 0.01 ***
| (0.00)
N | 62
R2 | 0.93
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.

# Tareas adicionales

## Gráfico interactivo

Hay que a hacer el gráfico `my_plot` interactivo

    plotly::ggplotly(my_plot)

## Tabla interactiva

Tienes que hacerla con la función `datatable()` del paquete `DT`

    DT::datatable(datos)

Con esto damos por acabado el informe. Este es el FÍN