```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo=FALSE)
library(tidyverse)
```

```{r message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE, collapse=TRUE, highlight=TRUE, paged.print=FALSE, prompt=TRUE, strip.white=FALSE, tidy = TRUE)
```

## Introducción
En el dataset './data/wb_bank_data_2019.csv' tienen información construida por el Banco Mundial acerca de la distribución de la población ocupada según grandes sectores de actividad y categoría ocupacional:

- `SL.AGR.EMPL.ZS`: % total el empleo en agricultura: consistente en las actividades de agricultura, silvicultura, caza y pesca  
- `SL.IND.EMPL.ZS`: % total de empleo en industria:  en actividades de minas y canteras, manufacturas, construcción y energía, gas y agua.
- `SL.SERV.EMPL.ZS` % total de empleo el servicios comprende comercio al por mayor y menor y restaurantes y hoteles, transporte, almacenamiento y comunicaciones, finanzas, seguros, servicios inmobiliarios y a las empresas y servicios personales, sociales y comunales.
- `SL.FAM.WORK.ZS`: % total de trabajadores familiares
- `SL.EMP.MPYR.ZS`: % total de empleadores  
- `SL.EMP.SELF.ZS`: % total de independientes (cuenta propias)
- `SL.EMP.WORK.ZS`: % total de trabajadores asalariados

## 1. Carguen los paquetes a utilizar
```{r}
library(tidyverse)
```

## 2. Carguen el dataset
```{r}
df <- read_csv('./data/wb_bank_data_2019.csv')
```

## 3. ¿Qué formato tiene el dataset?

## División del trabajo y desarrollo capitalista

Marx y Engels escribieron en "La ideología alemana":

> La división del trabajo dentro de una nación se traduce, ante todo, en la separación del trabajo industrial y comercial con respecto al trabajo agrícola y, con ello, en la separación de la ciudad y el campo y en la contradicción de los intereses entre una y otro. Su desarrollo ulterior conduce a la separación del trabajo comercial del industrial. (...) Las diferentes fases de desarrollo de la división del trahajo son otras tantas formas distintas de la propiedad; o, dicho en otros términos, cada etapa de la división del trabajo determina también las relaciones de los individuos entre sí, en lo tocante al material, el instrumento y el producto del trabajo...

Entonces, existe una relación entre el desarrollo capitalista y la división del trabajo. Podemos intentar una primera medición de esta relación a partir de la información del dataset. Para ello, vamos a analziar la relación entre la proporción de población ocupada en la rama agro (`SL.AGR.EMPL.ZL`) y la proporción de asalariados (`SL.EMP.WORK.ZS`).

**Importante:** notar el formato de la tabla y pensar cómo debería formatearla para poder trabajarla de forma correcta.

```{r}
df <- df %>%
  pivot_wider(id_cols = c(iso3c, iso2c, country),
              names_from = c(indicatorID, date),
              names_sep = ".",
              values_from = value)
```


## 4. ¿Existe una correlación entre ambas variables? ¿Cómo lo podrían evaluar? Describa la relación

```{r}
df %>%
  ggplot(aes(x=SL.AGR.EMPL.ZS, y=SL.EMP.WORK.ZS)) +
    geom_point() + 
    xlim(0,100) +
    theme_minimal()
```


## 5. Si consideran que tiene sentido, corran una regresión entre ambas variables

```{r}
lm <- lm(SL.EMP.WORK.ZS ~ SL.AGR.EMPL.ZS, data=df)
```


## 5. Impriman una tabla resumen de la regresión

```{r}
summary(lm)
```

## 6. Interpreten los coeficientes

```{r}
###
```

## 7. ¿Qué ajuste tiene la regresión?

```{r}
###
```

## 8. Generen e interpreten un residual plot

```{r}
resid_plot <- tibble(
  resid_asal = residuals(lm),
  predict_asal = predict(lm, df),
  asal_orig = df$SL.EMP.WORK.ZS)

resid_plot %>%
  ggplot(aes(x=predict_asal, y=resid_asal)) +
    geom_point() +
    xlim(-10,100) +
    theme_minimal()

```

