```{r, echo=TRUE}
# Escribir install.packages("tinytex") en la consola para instalar "tinytex"
# Carga "tinytex" para compilar PDF
library("tinytex")
```

Ponderación: 12% de la nota final del curso

Formato: Desarrollar esta tarea en un RScript, agregando comentarios cuando sea necesario.

Instrucciones: Realiza las siguientes operaciones. Debes obtener un resultado similar al que se muestra después de cada pregunta.

1)  Carga la base de datos "Chile" del paquete `carData` y crea un objeto que los contenga los datos. Llama tal objeto "datos_chile". Carga la librería `tidyverse` y ejecuta la siguientes operaciones usando las herramientas contenidas de `tidyverse`:

```{r, echo=TRUE}
library("carData") 
library("tidyverse") 
data("Chile") 
datos_chile <- Chile
rm(Chile) # remueve "flotante"

datos_chile %>% glimpse()
```

2)  Añade a "datos_chile" un variable llamada "year" con valor 1988 en todas las filas

```{r, echo=TRUE}
datos_chile <- datos_chile %>% mutate(year = 1988)

datos_chile %>% glimpse()
```

3)  Calcula el año de nacimiento de cada individuo. Añade a "datos_chile" un variable llamada "birthyear" que contenga esta información

```{r, echo=TRUE}
datos_chile <- datos_chile %>% mutate(birthyear = year - age)
datos_chile %>% glimpse()
```

4)  Usando la función `if_else()` añade a "datos_chile" un variable llamada "vote_no" que tome valor 1 si la persona declara que votará por el No y valor 0 en cualquier otra caso.

```{r,echo=TRUE}
datos_chile <-  datos_chile %>% mutate(vote_no = if_else(vote=="N",1,0))
datos_chile %>% glimpse()
```

5)  Usando la función `case_when()` añade a "datos_chile" un variable llamada "cohort73" que tome valor 1 si la persona tenía 18 año o más el año del golpe de estado (1973) y valor 0 si tenía menos de 18. Trata las observaciones que no cumplan ninguna de estas condiciones como valores perdidos.

```{r, echo=TRUE}
datos_chile <-  datos_chile %>% mutate(cohort73 = case_when(birthyear <= (1973 - 18) ~ 1,
                              birthyear > (1973 - 18) ~ 0)
                            )
datos_chile %>% glimpse()
```

6)  Usando la función `group_by()` añade a "datos_chile" un variable llamada "no_by_groups" que contenga el promedio de la variable "vote_no" por región, nivel educacional y cohorte (cohort73).

```{r,echo=TRUE}
datos_chile <-  datos_chile %>% group_by(region,education,cohort73) %>%
                mutate(no_by_groups = mean(vote_no, na.rm = T))
datos_chile %>% glimpse()

```
