Nuestro informe chulo

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