En las presentaciones en Rmarkdown podremos seleccionar distintos tipos de outputs: salidos en HTML como ioslides (lo que veremos de base hoy) y slidy, salidas PDF como beamer (utilizar un motor TEX como podría Miktex -igual a los informes en pdf).

Estas no son las únicas formas de hacer presentaciones, también se pueden hacer “aplicaciones” en shiny, y se pueden hacer presentaciones mediantes los paquetes xaringan, revealjs, entre otros paquetes que se pueden encontrar en internet (todas las presentaciones tienen muy buena posibilidad de personalización mediante CSS -se recomienda manejar bien un tipo de presentación antes de “adornarla”-)

• Podemos hacer elementos de una lista empezando con un guión (recordar siempre incluir un espacio después de gatos o guiones)

• añadir pausas
• entre distintos elementos
• con >-

como se mostró ahora.

• también podemos cambiar la sección de la presentación con un gato

• tendremos ojo de mostrar sólo lo que queremos mostrar… probablemente nuestros feos códigos arruinarán la presentación

• lo que nos interesa (en este caso), es mostrar los gráficos.

Replique el ultimo grafico de la ayudantıa 9 (grafico de dispersion de la expectativa de vida al nacer y PIB per capita para el año 2015), esta vez sin separarlos por continente. Muestre en primer lugar la tendencia de los datos, luego, estime esta tendencia desde una aproximacion lineal ¿que se aproxima mas a la realidad?.

Posteriormente, separe los resultados por continente y haga lo mismo de el apartado anterior respecto a la tendencia.

• 
• ojo con warning y message!!! sino, los mensajes de la consola podrían arruinar la presentación
• podríamos todos los gráficos de la pregunta 1 (4), pero ¿para qué?

• quisieramos hacer una presentación a gente que entienda R y quisiera ver nuestros códigos
• echo= TRUE (al inicio se seteó con FALSE), nos mostrará el código del chunk
• si sólo quisieramos ver el código, y no nos interesara el gráfico, podríamos poner eval=FALSE para no mostrar el output.

wbData3 %>% filter(year==2015) %>% 
  ggplot(aes(x=gdppc, y=lifeExpectancy))+
  geom_point()+
  scale_x_continuous(labels=function(x){x/1000},
                     breaks=c(0,25000,50000,75000,100000,125000))+
  labs(title="expecativa de vida al nacer vs PIB per capita",
       subtitle="2015",
       x="PIB per capita (Miles de dolares)",
       y="expectativa de vida al nacer (años)")+
  geom_smooth()

• podemos cambiar el tamaño con el parametro size (hay otros, como los que empiezan con fig.)

• si no queremos incluir nada del chunk (que quede fantasma), podemos poner include=FAlSE

• dependiendo del objetivo de la presentación, lo más probable es que nos interese dejar por defecto warning, message, echo = FALSE

• ya tenemos todas las herramientas para terminar la presentación y hacer cualquier otra donde queramos mostrar nuestras visualizaciones… por lo tanto nos saltaremos a la última pregunta.

-Genere un grafico de dispersion interactivo de la expectativa de vida al nacer y PIB per capita para el perıodo 1990-2016.

Ademas, considere que el tamano de cada punto sea proporcional a la poblacion del paıs.