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# Analisis de las bajas en las fuerzas armadas.
# información de: http://www.sedena.gob.mx/transparencia/personal-dado-de-baja-por-diferentes-motivos
library(xlsx)
library(ggplot2)
library(eem)
library(dplyr)
bajas<-read.xlsx("data/militar/bajas_tidy_excel.xlsx",
sheetIndex = 1)
# Comportamiento a lo largo de la historia de las bajas...
ggplot(data = bajas, aes(x = FECHA, y = BAJAS)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "#A84A44") +
#estimación de tasa de bajas en 2015
geom_point(aes(x ='2015p',
y = sum(subset(bajas, FECHA == bajas$FECHA[length(bajas[,1])])$BAJAS)/3*12),
colour = "#D8A19E")+
annotate(geom = "text", x ='2015p', y = sum(subset(bajas, FECHA == bajas$FECHA[length(bajas[,1])])$BAJAS)/3*15,
label ="Est.")+
labs(title = "Bajas totales por Año - \n Fuerzas Armadas de México",
x = "Año",
y = "Bajas") +
theme_eem()
# Porque cayeron las bajas tanto?
ggplot(data = bajas, aes(x = FECHA, y = RAZON)) +
geom_point(aes(size = BAJAS), colour = "#A84A44") +
labs(title = "Bajas por Fecha y Razón", x = "Año", y = "Razones") +
theme_eem()
# la razón, predominante, es la deserción... en que niveles de rango ha cambiado?
# tener cuidado con que las deserciones esten en 4to lugar:
deserciones<-subset(bajas, RAZON == unique(bajas$RAZON)[4])
ggplot(data = deserciones, aes(FECHA, BAJAS))+
geom_bar(stat = "identity", aes(fill = RANGO_GRUPO))+
labs(title = "Deserciones", x = "Año", y = "Bajas")+
theme_eem()+
scale_fill_eem(20)
# La tropa todavía se divide en más rangos, sospecho que será el más bajo, pero investiguemos:
ggplot(data = subset(deserciones, RANGO_GRUPO == "TROPA"), aes(FECHA, BAJAS, fill = RANGO)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Deserciones (Solo Tropa)", x = "Año", y = "Bajas") +
theme_eem()+
scale_fill_eem(20)
#### regresando a la alza en el 2015, que pasa contra el 2014?
ultimos_2014<-subset(bajas, FECHA == '2014')
#estimamos, a la misma tasa, todo el 2015
ultimos_2015<-subset(bajas, FECHA == '2015p')
ultimos_2015$BAJAS<-ultimos_2015$BAJAS/3*12
ultimos<-rbind(ultimos_2015, ultimos_2014)
# en alguna razón hay una alza importante?
ultimos_x_razon<-ultimos %>% group_by(FECHA, RAZON) %>% summarise(BAJAS = sum(BAJAS))
#limpiar algunos nombres, para gráficar bien:
ultimos_x_razon$RAZON <- unlist(lapply(ultimos_x_razon$RAZON, function(x){gsub(pattern = "POR", replacement = "", x)}))
ggplot(ultimos_x_razon, aes(x = FECHA, y = BAJAS, group = RAZON, fill = RAZON))+
geom_path(aes(colour = RAZON), size = 1)+
theme_eem()+
theme(legend.position = "left")+
scale_colour_eem(20)+
labs(title = "Bajas 2014 y 2015 estimadas", legend = "Razones", y = "Bajas", x = "Año")
#Las alzas están en: "pasar rsv corresp, retiro y deserción";
ultimos_x_razones_alza<-subset(ultimos, RAZON == "PASAR RVA.CORRESP." |
RAZON == "DESERCIÓN" |
RAZON == "RETIRO")
ggplot(ultimos_x_razones_alza,
aes(x = RAZON, y = BAJAS, fill = RANGO_GRUPO))+
geom_bar(stat = "identity")+
facet_grid(. ~ FECHA )+
scale_fill_eem(20)+
theme_eem()+
theme(legend.position = "left")