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title: "Introducción a la regresión lineal múltiple (II)"
subtitle: "Ejercicio integrador"
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author: "Germán Rosati"

date: "`r format(Sys.time(), '%d %B, %Y')`"
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## Introducción
Vamos a trabajar con dos set de datos. El primero, es un dataset (`.wb_bank_data_2019.csv`) con 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


El segundo (`HDI_HDR2020_040722.csv`) son las componentes del Human Development Index (HDI) elaborado por UNDP para el período 1992-2019. El HDI es un promedio a nivel país de cuatro variables fundamentales:

![](./imgs/hdiRoadMap.png)

En el dataset va a encontrarlas llamadas de la siguiente forma:

- `le_2019`: expectativa de vida al nacer de la población
- `eys_2019`: años "esperados" de escolaridad de la población
- `mys_2019`: años promedios de escolaridad
- `gnipc_2019`: producto bruto interno per cápita
- `hdi_2019`: HDI para el país

En ambos datasets van a encontrar los códigos de país (`iso3c`) y las etiquetas de país (`country`) y algunas otras menos útiles.

## Preprocesamiento
### Consigna 1. Importación de datos
Cargue los dos datasets. ¿Cuál es la estructura de los datos? ¿Qué formato tienen? ¿Cuál es la unidad de análisis y cuáles las variables? ¿Cuál es el alcance temporal y geográfico?
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### Consigna 2. Limpieza 1
Seleccione del dataset del HDI solamente las columnas que corresponden al año 2019.
```{r}
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### Consigna 3. Limpieza 2
Con el dataset recortado, realice un join para tener todas las variables en una sola tabla. ¿Qué variable debería usar para vincular ambas tablas?
```{r}
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```

## Análisis descriptivo
### Consigna 4. Correlaciones
¿Qué relacion existe (si es que existe) entre el HDI y la proporción de población asalariada? ¿Y entre el HDI y la proporción de población que trabaja en el sector agrario?
```{r}
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## Modelo de regresión lineal múltiple
### Consigna 5. Entrenamiento de modelo
Queremos construir información sobre la relación entre el PBI per cápita (`gnipc_2019`) y variables relativas a la educación, a la salud y al grado de desarrollo capitalista del país. Entrenar una regresión lineal múltiple con las variables que considere relevantes. 
```{r}
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```


## Análisis de supuestos del modelo
### Consigna 6. Residuos
Chequeen los residuos del modelo. ¿Qué herramienta gráfica pueden usar para eso? ¿Son aleatorios?
```{r}
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```

### Consigna 7. Normalidad de residuos
Realicen un histograma de los residuos. ¿Qué forma tienen?
```{r}
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### Consigna 8. Varianza constante de residuos
¿Parece que la condición de variabilidad constante del modelo es respectada? ¿Por qué?
```{r}
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### Consigna 9. Colinealdad
¿Hay multicolinealidad en el modelo? ¿De qué grado? ¿Es un problema?
```{r}
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## Análisis de resultados
### Consigna 10. Bondad de ajuste
¿Cuál es el ajuste del modelo?
```{r}
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### Consigna 10. Interpretación
¿Cómo interpreta los resultados del modelo? ¿Cuál es, en su opinion, la variable más importante? 
```{r}
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