Ponderación: 12% de la nota final del curso

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


## Instrucciones:

Usa el siguiente cógigo para cargar la base de datos sobre Covid-19 usados en clase y seleccionar sólo las variables numéricas más el identificador de continente.

```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
library("tidyverse")
library("cowplot")
library("lubridate")
library("viridis")

path <- url("https://raw.githubusercontent.com/mebucca/dar_soc4001/master/slides/class_12/covid_data.csv")
# leer archivo csv
covid_data <- read_delim(path, delim=";")
covid_data <-  covid_data %>% select(continent, total_cases_per_million, total_deaths_per_million, new_cases_per_million, new_deaths_per_million)

```

Referencia: Hasell, J., Mathieu, E., Beltekian, D. et al. A cross-country database of COVID-19 testing. Sci Data 7, 345 (2020). https://doi.org/10.1038/s41597-020-00688-8 y utilizad

Los datos deben verse así:

```{r, echo=F}
covid_data  %>% glimpse()
```

## Ejercicio

1. Usando las funciones `nest()` y `map()`del paquete `purrr`, para cada continente crea un matriz de correlaciones entre todas las variables.

* Nota: para crear la matriz de correlaciones la función `map()` debe tomar el siguente argumento: `.f = ~ cor(., use = "pairwise.complete.obs")`. Guarda la matriz en una nueva columna llamada `corrs` y asigna el resultado a un nuevo objecto llamado `miscors`.

El objeto `miscors` debe verse así:

```{r, echo=F, message=F,warning=F}
miscors <- covid_data %>%  
  nest(-continent) %>%
  mutate(corrs =  map(.x=data, .f= ~ cor(., use = "pairwise.complete.obs"))) 

miscors
```
y cada matriz de correlación contenida en `corrs` de ve así

```{r, echo=F, message=F,warning=F}
miscors$corrs[[1]]
```

2. Continua trabajando con el objeto `miscors`. Usando las funciones `nest()` y `map()`del paquete `purrr`, crea nueva columna llamada `mean_cor` que contenga el promedio de cada matriz de correlacciones almacenada en la columna `corrs`.

* Nota: para el promedio de las correlaciones la función `map()` debe tomar el siguente argumento: `.f = ~mean(., na.rm=T)`. Asigna el resultado a un nuevo objecto llamado `miscors`. El nuevo objeto `miscors` debe verse así:

```{r, echo=F, message=F,warning=F}
miscors <- miscors %>%
  mutate(mean_cor = map(.x=corrs, .f= ~mean(., na.rm=T) ))

miscors
```


3. Usando la función `unnest()` crea un nueva base de datos que contenga solo la correlación promedio `mean_cor` por continente.  Asigna el resultado a un nuevo objecto llamado `miscors`. El nuevo objeto `miscors` debe verse así:

```{r, echo=F, message=F,warning=F}

miscors <- miscors %>%
  select(continent,mean_cor) %>%
  unnest()

miscors
```
4. En base a los datos almacenados en `miscors` crea el siguiente gráfico usando la geometría `geom_bar(stat = "identity")`:

```{r, echo=F, message=F,warning=F}

miscors %>% ggplot(aes(x=continent, y=mean_cor)) + geom_bar(stat = "identity", colour="grey", fill="blue", alpha=0.8) +
  labs(x="Continente", y="Correlación promedio", title="Mi primer gráfico :)") + theme_bw()
```
