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: