readLines("http://macosa.dima.unige.it/R/pop_ita_2011.txt",n=3)
dati <- read.table("http://macosa.dima.unige.it/R/pop_ita_2011.txt",sep=",",header=TRUE)
dim(dati)
dati[c(1,15),1:6]
#  aggiungo la colonna dell'intera Italia
Italia <- NULL; for (i in 1:15) Italia <- c(Italia, sum(dati[i,2:6]) )
dati2 <- cbind(dati,Italia)
dati2
# rappresento graficamente l'andamento
par( mai = c(0.5,0.5,0.1,0.1) )
plot(dati2$anno,dati2$Italia,ylim=c(0,60000) )
abline(h=axTicks(2),v=axTicks(1),lty=3)
lines(dati2$anno,dati2$Italia)
lines(dati2$anno,dati2$I.N.Occ.,col="red")
lines(dati2$anno,dati2$I.N.Ori.,col="green")
lines(dati2$anno,dati2$I.Cen.,col="blue")
lines(dati2$anno,dati2$I.Mer.,col="magenta")
lines(dati2$anno,dati2$I.Ins.,col="brown")
# per confrontare i dati mi conviene ricorrere ai numeri indici
windows()
par( mai = c(0.5,0.5,0.1,0.1) )
plot(dati2$anno,dati2$Italia/dati2[1,7]*100)
abline(h=axTicks(2),v=axTicks(1),lty=3)
lines(dati2$anno,dati2$Italia/dati2[1,7]*100)
lines(dati2$anno,dati2$I.N.Occ./dati2[1,2]*100,col="red")
lines(dati2$anno,dati2$I.N.Ori./dati2[1,3]*100,col="green")
lines(dati2$anno,dati2$I.Cen./dati2[1,4]*100,col="blue")
lines(dati2$anno,dati2$I.Mer./dati2[1,5]*100,col="magenta")
lines(dati2$anno,dati2$I.Ins./dati2[1,6]*100,col="brown")
# Nel 1860 probabilmente i dati non tengono conto dell'intera
# popolazione del Veneto (che è stato in parte aggregato dopo)
# Conviene (anche per vedere meglio il periodo della industrializzazione)
# visualizzare i dati assummendo come anno base il 1951
windows()
par( mai = c(0.5,0.5,0.1,0.1) )
plot(dati2$anno,dati2$Italia/dati2[9,7]*100,ylim=c(20,135) )
abline(h=axTicks(2),v=axTicks(1),lty=3)
lines(dati2$anno,dati2$Italia/dati2[9,7]*100,lty=2)
lines(dati2$anno,dati2$I.N.Occ./dati2[9,2]*100,col="red")
points(dati2$anno,dati2$I.N.Occ./dati2[9,2]*100,col="red",pch=20)
lines(dati2$anno,dati2$I.N.Ori./dati2[9,3]*100,col="green")
points(dati2$anno,dati2$I.N.Ori./dati2[9,3]*100,col="green",pch=20)
lines(dati2$anno,dati2$I.Cen./dati2[9,4]*100,col="blue")
points(dati2$anno,dati2$I.Cen./dati2[9,4]*100,col="blue",pch=20)
lines(dati2$anno,dati2$I.Mer./dati2[9,5]*100,col="magenta")
points(dati2$anno,dati2$I.Mer./dati2[9,5]*100,col="magenta",pch=20)
lines(dati2$anno,dati2$I.Ins./dati2[9,6]*100,col="brown")
points(dati2$anno,dati2$I.Ins./dati2[9,6]*100,col="brown",pch=20)
text(1875,130,"Italia"); text(1975,70,"I.NOcc",col="red")
text(1925,50,"I.NOri",col="green"); text(1975,50,"I.Cen",col="blue")
text(1925,30,"I.Mer",col="magenta"); text(1975,30,"I.Ins",col="brown")
# aggiungo i dati relativi alla Liguria e posso osservare che ...
readLines("http://macosa.dima.unige.it/R/pop_lig_2011.txt",n=3)
dati3 <- read.table("http://macosa.dima.unige.it/R/pop_lig_2011.txt",sep=",",header=TRUE)
lines(dati3$anno,dati3$Lig./dati3[9,2]*100,col="orange")
points(dati3$anno,dati3$Lig./dati3[9,2]*100,col="orange",pch=20)
text(1925,110,"Ligu",col="orange")
# L'ultimo grafico: