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Análisis del gráfico de dispersión en R

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Borrador El gráfico de dispersión permite estudiar relación y dependencia entre dos variables cuantitativas. Adicionalmente, permite identificar patrones , verificar valores extremos y clusters en los datos. En la presente entrada se muestra como estimarlos en R y como realizar lecturas sobre los mismos. 1. Relaciones entre variables En el gráfico siguiente se muestra la relación entre el peso del auto (wt) y la cantidad de millas por galón (mpg) que brinda el vehículo. En tal sentido el gráfico permite caracterizar la relación entre variables a partir de: i) dirección , ii) forma y iii) fuerza . La dirección y forma se puede verificar a partir de la línea de regresión que mejor se ajuste a los datos, mientras la fuerza está asociada a la dispersión de los puntos alrededor de esta línea. library (dplyr) library (ggplot2) ggplot (mtcars, aes ( x= wt, y= mpg)) +   geom_point () +   theme_minimal () Ahora bien, debemos tener pendiente que correlación no implica causalidad . En c
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Econometría de datos de panel en R

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La entrada contienen las notas de estudios sobre econometría con datos de panel y su estimación en R, basados en una primera parte en el libro de econometría de Wooldridge (capitulo 13 y 14). Los paquetes requeridos son wooldridge, tidyverse y plm, para la base de datos, la manipulación de datos y estimación de los modelos. Notas 0 . Naturaleza del análisis econométrico Notas 1 . Modelos simples de datos de panel (estimación en diferencias) Notas 2 . Panel estático Notas 3 . Panel dinámico Referencias - Wooldridge, J. (2009). Introducción a la econometría: un enfoque moderno. 4ta. Edición.
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Tidyverse R: trabajando variables con la función across

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Generalmente estamos interesados en realizar operaciones sobre varias variables simultáneamente, especialmente cuando estamos frente a una data tipo wide , teniendo diversas opciones [ curso de R gratis ]:  i)                    Repetir la orden para cada variable. ii)                  Usar loops . iii)               Transformar la data en long format y trabajar by_group la sentencia buscada. iv)                Utilizar purr. v)                  Usar la función across .   En el tidyverso  [ introducción rápida a dplyr ] de R, se utiliza la función across para realizar esta tarea, por lo que, en la siguiente entrada mostramos algunos ejemplos de cómo utilizarla usando la data Wage1 del paquete wooldridge.   across(.cols=vars,.fnd=fun,.names=nom) La función across utiliza dos argumentos principales: 1) una lista de variables; y, ii) la función. El tercer argumento es opcional, el mismo se usa para colocar el nombre a las variables creadas, en caso de omitirlo la fu
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Curso de Análisis estadístico en R

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La siguiente entrada contiene un curso de Métodos Estadístico de Investigación en R , usando los fundamentos del tidyverso para la manipulación y comunicación de datos.  Parte I. Análisis exploratorio en R Clase 1.0.  pdf . video . Introducción a R Clase 1.1. pdf . video . Estructura de datos (tomado del curso de Derek Corcoran) Clase 2.1. pdf . video .  Análisis exploratorio: posición central y dispersión Clase 2.2.  pdf . video .  Análisis exploratorio: posición (quintiles), distribuciones y asociación Clase 2.3.  pdf . video .  Análisis exploratorio: datos perdidos y valores atípicos Clase 2.4. pdf . video. Tablas en R Parte II. Manipulación y comunicación de datos en R Clase 3.1. pdf . video . Manipulando datos usando dplyr I (select, filter, mutate) Clase 3.2. pdf . video . Manipulando datos usando dplyr I (summarize, by_group, accros, if, at) Clase 3.3. pdf . video. Ejercicios usando dplyr Clase 4.1. pdf . video . Comunicación de datos con ggplot2 y rmakdowm Clase 4.2. pdf . vide
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Test de independencia estadística en R

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  1. Análisis preliminar En la siguiente entrada se muestran algunos ejemplos de cómo realizar test de independencia estadística en R, para responder a uno de los ejercicios de la asignatura de Seminario de Investigación ( clase 6 de la parte de R ). Los ejercicios se realizan con la base utown del libro Principles of Econometrics 4e, by Carter Hill, William Griffiths, and Guay Lim. Los mismos se encuentran disponibles en el paquete PoEdata. library (PoEdata) library (tidyverse)               data (utown)         head (utown, 5 )          ##     price  sqft age utown pool fplace ## 1 205.452 23.46   6     0    0      1 ## 2 185.328 20.03   5     0    0      1 ## 3 248.422 27.77   6     0    0      0 ## 4 154.690 20.17   1     0    0      0 ## 5 221.801 26.45   0     0    0      1 1. Análisis de independencia 1.1. Usando ggplo2, presente un histograma de precios y muestre un summary (min, max,median, q1, q5) condicionado a si la casa tiene o no piscina (pool).   theme_set
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