texto.Rmd

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title: "Texto"
date: "2023-07-28"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(ggplot2)
library(datos)
library(dplyr)
```


En los siguientes gráficos, agregá título, etiquetas de los ejes y texto alternativo: 

```{r}
#' fig.alt: ____
ggplot(pinguinos, aes(especie)) +
  geom_bar() +
  labs(title = ____,
       x = ____
       y = ____)
```


```{r}
ggplot(pinguinos, aes(isla)) +
  geom_bar(aes(fill = sexo), position = "dodge")
```


Nota: Se puede anotar los valores sobre las barras usando `geom_text()` y `stat = "count"`, pero hay que retocar `position` y `vjust` (ajuste vertical). 

```{r}
ggplot(pinguinos, aes(isla)) +
  geom_bar(aes(fill = sexo), position = "dodge") +
  geom_text(aes(group = sexo, label = after_stat(count)),
            stat = "count",
            position = position_dodge(.9), vjust = -0.1,
            color = "black")
```


```{r}
ggplot(pinguinos, aes(largo_pico_mm, alto_pico_mm)) +
  geom_point(aes(color = especie)) +
  geom_smooth(aes(color = especie), method = "lm")
```
 

En el siguiente gráfico, hay cuatro países que parecieran ser "outliers" ya que tienen una esperanza de vida mucho menor de lo esperado por su PBI per cápita (son países con `pib_per_capita` mayor a 9000 pero `esperanza_de_vida` menor a 60.)
En estos casos, puede ser útil destacarlos y anotar con texto cuáles son. 
Descomentá la línea `ggforce::geom_mark_circle(...` y completá el filtro para mostrar los paises.
No te olvides de también nombrar los ejes y escribir el texto alternativo!
 
```{r}
paises |> 
  filter(anio == max(anio)) |> 
  ggplot(aes(pib_per_capita, esperanza_de_vida)) +
  geom_point() +
  # ggforce::geom_mark_circle(aes(filter = ____, label = pais, group = pais)) +
  NULL
  
  
```