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rm(list=ls())
require(here)
aqui <- here()
library(wnominate) # Poole et al 2011
library(MCMCpack) # Quinn et al 2011
library(pscl) # Jackman 2012
#library(anominate) # Lo et al 2013
#library(oc) # Poole et al 2012
library(xtable)
library(htmlTable)
library(ggplot2)
library(htmlTable)
library(kableExtra)
library(magick)
library(ellipse)
#########################################
# Carga de datos y Descriptivos
#########################################
BASE_DESCRIPTIVA <- read_excel("BASE_DESCRIPTIVA.xlsx")
p1 <- read_excel("p1b.xlsx")
p2 <- read_excel("p2.xlsx")
p3 <- read_excel("p3.xlsx")
########################################2######################################
#Modelo P1
###############################################################################
#Preparo la base para la tabla
lista_p1<-p1[,1:2]
#P1 Modelo nominate
nombres1 <- p1[,2]
p1<- p1[,3:NCOL(p1)]
rc_p1 <- rollcall(p1,
yea=1, # reduce los valores a dos grupos yea/nay
nay=0,
missing=NA, # todos los otros datos quedan como missing
notInLegis=NULL, # vector de ausentes en que seccion
legis.names=nombres1,
legis.data=NULL,
desc="periodo pre estallido")
result_p1 <- wnominate(rc_p1, dims=1, polarity=c(143))
summary(result_p1) # el objeto results contiene la estimacion
plot(result_p1)
#tabla ## Anexo
lista_p1table<-lista_p1 [,2]
tabla_p1 <-data.frame(lista_p1table,result_p1$legislators, lista_p1$apellido)
tabla_p1 <-tabla_p1[,c(1,6,7,8)]
tabla_p1 <-tabla_p1[order(tabla_p1$coord1D), c(1,2,3,4)]
tabla_p1 $rank <-rank(tabla_p1$coord1D)
tabla1<-xtable(tabla_p1, caption = "Tabla de estimación ideológica, periodo pre-estallido")
tabla1$coord1D <-round(tabla_p1$coord1D,2)
tabla1$GMP <-round(tabla_p1$GMP,2)
tabla1$CC <-round(tabla_p1$CC,2)
htmlTable(tabla1)%>%
save_kable(file = "tablaP1.png")
lista_p1graph<-lista_p1 [,1]
tabla1b<-data.frame(lista_p1graph$apellido,result_p1$legislators)
tabla1b <-tabla1b[,c(1,6,7,8)]
tabla1b <-tabla1b[order(tabla1b$coord1D), c(1,2,3,4)]
tabla1b $rank <-rank(tabla1b$coord1D)
tabla1b<-xtable(tabla1b, caption = "Tabla de estimación ideológica, periodo pre-estallido")
#grafico
Plot_p1<-ggplot(tabla1b, aes(x = coord1D, y = rank)) +
geom_point(size =1, aes(color = rank)) +scale_color_gradient(low = "red", high = "blue")+
guides(color="none")+
#geom_line(linetype = "dotted" , size = 1, aes(alpha=0.4))+
geom_text(label = tabla1b$lista_p1graph.apellido, nudge_y = 0.3, check_overlap = T) +
labs(y = "Ranking",
x = "Coordenadas",
title= "Estimación Ideológica periodo pre-estallido",
subtitle = "dimensión",
caption = "Línea amarilla: Votante mediano")+
geom_vline(xintercept = -0.0541298054158688, colour = "orange", linetype = "dashed")+
theme(axis.text = element_text(size = 15),
axis.title= element_text(size=16,face="bold"),
plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"),
panel.grid.major = element_line(colour = "grey70", size = 0.2),
panel.grid.minor = element_blank())
ggplot2::ggsave(Plot_p1, filename = "Plot_p1.png",dpi = 400, width = 15, height = 20)
########################################2######################################
#Modelo P2
###############################################################################
#Preparo la base para la tabla
lista_p2<-p2[,1:2]
#P1 Modelo nominate
nombres2 <- p2[,2]
p2<- p2[,3:NCOL(p2)]
rc_p2 <- rollcall(p2,
yea=1, # reduce los valores a dos grupos yea/nay
nay=0,
missing=NA, # todos los otros datos quedan como missing
notInLegis=NULL, # vector de ausentes en que seccion
legis.names=nombres2,
legis.data=NULL,
desc="periodo durante estallido")
result_p2 <- wnominate(rc_p2, dims=1, polarity=c(143))
summary(result_p2) # el objeto results contiene la estimacion
plot(result_p2)
#tabla ## Anexo
lista_p2table<-lista_p2 [,2]
tabla_p2 <-data.frame(lista_p2table,result_p2$legislators, lista_p2$apellido)
tabla_p2 <-tabla_p2[,c(1,6,7,8)]
tabla_p2 <-tabla_p2[order(tabla_p2$coord1D), c(1,2,3,4)]
tabla_p2 $rank <-rank(tabla_p2$coord1D)
tabla2<-xtable(tabla_p2, caption = "Tabla de estimación ideológica, periodo durante estallido")
tabla2$coord1D <-round(tabla_p2$coord1D,2)
tabla2$GMP <-round(tabla_p2$GMP,2)
tabla2$CC <-round(tabla_p2$CC,2)
htmlTable(tabla2)%>%
save_kable(file = "tablaP2.png")
lista_p2graph<-lista_p2 [,1]
tabla2b<-data.frame(lista_p2graph$apellido,result_p2$legislators)
tabla2b <-tabla2b[,c(1,6,7,8)]
tabla2b <-tabla2b[order(tabla2b$coord1D), c(1,2,3,4)]
tabla2b $rank <-rank(tabla2b$coord1D)
tabla2b<-xtable(tabla2b, caption = "Tabla de estimación ideológica, periodo durante estallido")
#grafico
Plot_p2<-ggplot(tabla2b, aes(x = coord1D, y = rank)) +
geom_point(size =1, aes(color = rank)) +scale_color_gradient(low = "red", high = "blue")+
guides(color="none")+
#geom_line(linetype = "dotted" , size = 1, aes(alpha=0.4))+
geom_text(label = tabla2b$lista_p2graph.apellido, nudge_y = 0.3, check_overlap = T) +
labs(y = "Ranking",
x = "Coordenadas",
title= "Estimación Ideológica periodo durante estallido",
subtitle = "dimensión",
caption = "Línea amarilla: Votante mediano")+
geom_vline(xintercept = 0.04754625, colour = "orange", linetype = "dashed")+
theme(axis.text = element_text(size = 15),
axis.title= element_text(size=16,face="bold"),
plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"),
panel.grid.major = element_line(colour = "grey70", size = 0.2),
panel.grid.minor = element_blank())
ggplot2::ggsave(Plot_p2, filename = "Plot_p2.png",dpi = 400, width = 15, height = 20)
########################################2######################################
#Modelo P3
###############################################################################
#Preparo la base para la tabla
lista_p3<-p3[,1:2]
#P1 Modelo nominate
nombres3 <- p3[,2]
p3<- p3[,3:NCOL(p3)]
rc_p3 <- rollcall(p3,
yea=1, # reduce los valores a dos grupos yea/nay
nay=0,
missing=NA, # todos los otros datos quedan como missing
notInLegis=NULL, # vector de ausentes en que seccion
legis.names=nombres3,
legis.data=NULL,
desc="periodo pandemia")
result_p3 <- wnominate(rc_p3, dims=1, polarity=c(143))
summary(result_p3) # el objeto results contiene la estimacion
plot(result_p3)
#tabla ## Anexo
lista_p3table<-lista_p3 [,2]
tabla_p3 <-data.frame(lista_p3table,result_p3$legislators, lista_p3$apellido)
tabla_p3 <-tabla_p3[,c(1,6,7,8)]
tabla_p3 <-tabla_p3[order(tabla_p3$coord1D), c(1,2,3,4)]
tabla_p3 $rank <-rank(tabla_p3$coord1D)
tabla3<-xtable(tabla_p3, caption = "Tabla de estimación ideológica, periodo pandemia")
tabla3$coord1D <-round(tabla_p3$coord1D,2)
tabla3$GMP <-round(tabla_p3$GMP,2)
tabla3$CC <-round(tabla_p3$CC,2)
htmlTable(tabla3)%>%
save_kable(file = "tablaP3.png")
lista_p3graph<-lista_p3 [,1]
tabla3b<-data.frame(lista_p3graph$apellido,result_p3$legislators)
tabla3b <-tabla3b[,c(1,6,7,8)]
tabla3b <-tabla3b[order(tabla3b$coord1D), c(1,2,3,4)]
tabla3b $rank <-rank(tabla3b$coord1D)
tabla3b<-xtable(tabla3b, caption = "Tabla de estimación ideológica, periodo pre-estallido")
#grafico
Plot_p3<-ggplot(tabla3b, aes(x = coord1D, y = rank)) +
geom_point(size =1, aes(color = rank)) +scale_color_gradient(low = "red", high = "blue")+
guides(color="none")+
#geom_line(linetype = "dotted" , size = 1, aes(alpha=0.4))+
geom_text(label = tabla3b$lista_p3graph.apellido, nudge_y = 0.3, check_overlap = T) +
labs(y = "Ranking",
x = "Coordenadas",
title= "Estimación Ideológica periodo pandemia",
subtitle = "dimensión",
caption = "Línea amarilla: Votante mediano")+
#######AGREGAR EL VOTANTE MEDIANO####
geom_vline(xintercept = -0.0541298054158688, colour = "orange", linetype = "dashed")+
theme(axis.text = element_text(size = 15),
axis.title= element_text(size=16,face="bold"),
plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"),
panel.grid.major = element_line(colour = "grey70", size = 0.2),
panel.grid.minor = element_blank())
ggplot2::ggsave(Plot_p3, filename = "Plot_p3.png",dpi = 400, width = 15, height = 20)