Archivo por meses: febrero 2015

Econometría en R project. Salida de Regresión. Damodar Gujarati. (Ejemplo Pag. 5)

Tabla I.1. Datos sobre Y (gasto de consumo personal) y X (producto interno bruto, 1960-2005), en miles de millones de dólares de 2000. Página 6. Econometría. 5 edición, Damodar Gujarati.

Este ejemplo nos solicita estimar los parámetros de la función consumo. Esto es análisis de regresión.

Verifique en el libro la ecuación con los parámetros calculados. ¿Cómo hacerlo con R?

Primeramente obtenga los datos. Estos están subidos en el siguiente enlace:

https://www.facebook.com/download/367134676814772/Table%20I_1.csv

Al dar clic puede descargarlo y exportarlo a R. Sino pues respete la sintaxis que lo importa desde el internet a R.

tablaI.1 <- read.table(‘https://www.facebook.com/download/824826450907183/Table%20I_1.csv’, sep=’,’ , header=TRUE) 

Si no ha dado error, se ha importado con éxito. Si desea ver la tabla aplique:

View(tablaI.1)

La función para ejecutar un mínimos cuadrado ordinario es lm. No olvidar de poner la virgulilla ~. En windows se puede con las combinaciones Alt 126.   


Un attach para separar la variables de forma temporal en la memoría virtual de R. Esto ayuda a llamarla por su propio nombre.

 
attach(tablaI.1)
reg <- lm(PCE.Y.~GDP.X.)

 

Al nombrar reg. Aparecerá una salida  particular con solo coeficientes.

reg

Call:
lm(formula = PCE.Y. ~ GDP.X.)

Coefficients:
(Intercept)       GDP.X.  
  -299.5913       0.7218 


Sin embargo la forma completa de salida es aplicando summary a reg.

Call:
lm(formula = PCE.Y. ~ GDP.X.)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-151.094  -50.358   -6.161   37.199  165.532 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -2.996e+02  2.876e+01  -10.41 1.88e-13 ***
GDP.X.       7.218e-01  4.423e-03  163.19  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 73.57 on 44 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9984,	Adjusted R-squared:  0.9983 
F-statistic: 2.663e+04 on 1 and 44 DF,  p-value: < 2.2e-16


Para graficarlo:

plot(reg) 

 

 

 

 

Al dar enter llegaremos a cuatro gráficos para testear la regresión.

Pero el señor Gujarati presenta una gráfica de ejes x y de las variable. Esto es sencillo.

plot( GDP.X., PCE.Y. )

abline(reg)

 

 
 Listo ya hemos hecho una salida de regresión del PIB en función del Consumo.
 
Deybi Morales León
morales.economia@gmail.com
Economista

Ejemplo 2.5. Econometría. 5 edición. Damodar Gujarati. (R project)

Ejemplo 2.5. Econometría. 5 edición. Damodar Gujarati.

La tabla 2.6 proporciona datos sobre el nivel de estudios (medido en años de
escolaridad), el salario promedio por hora devengado por las personas
por nivel de escolaridad y el número de personas en un nivel de
estudios. Erns Berndt obtuvo originalmente los datos de la tabla de la
encuesta de población de mayo de 1985.

Trazar el salario promedio en función del grado de escolaridad.

Archivo en: https://www.facebook.com/download/1560475107569756/Table%202_6.csv

Importación del archivo

tabla2.6 <- read.table(“https://www.facebook.com/download/1560475107569756                          /Table%202_6.csv”, sep=”,”, header=TRUE)

Para observar

View(tabla2.6)

 

Escolaridad Salario_Promedios Numero_personas
1 6 4.4567 3
2 7 5.7700 5
3 8 5.9787 15
4 9 7.3317 12
5 10 7.3182 17
6 11 6.5844 27
7 12 7.8182 218
8 13 7.8351 37
9 14 11.0223 56
10 15 10.6738 13
11 16 10.8361 70
12 17 13.6150 24
13 18 13.5310 31

Graficar El salario promedio en función del grado de escolaridad.

Colocar según x, y

plot(tabla2.6$Escolaridad, tabla2.6$Salario_Promedios,
type=”b”, xlab= “Escolaridad”, ylab= “Salario Promedio”)

 

 

 


Deybi Morales

Economista 

Importar serie de tiempo a R o convertir a serie de tiempo

Una variable mensual compuesta por los Activos del Banpro, Bancentro, Bdf, Bac, Procredit y Citibank desde el 2010 al 2014 puede ser importado desde excel guardando en  formato delimitado por comas, csv. Ser usaria la función read.csv() para leerlo.

Para este ejemplo el archivo está adjunto en:

http://raw.githubusercontent.com/usuariosrnicaragua/Datos/master/Activos.csv

Puedes abrir el enlace, observar el archivo y descargarlo de forma manual. Una columna son los meses y la segunda los Activos en millones de dólares.

La dirección se obtiene dando clic derecho-propiedades.

 
Para importar. Observe la ubicación entre comillas donde he guardado el archivo, no olvide invertir las plecas:

Activos <- read.csv(“C:/Users/Deybi.Morales/Documents/GitHub/Datos/Activos.csv”)

Con View se pueden observar mejor ya en R:

View(Activos)

Para convertir a serie de tiempo se usa la función ts(), entre comillas está el nombre de la columna que contiene los Activos en la base importada Activos, año que empieza y frecuencia, se agruparán los valores en meses si es igual a 12, en trimestre si es 4, en semestre si se pone 2, etc:

Activos.ts <- ts(Activos[“Activos”], start = 2010, freq = 12)
Activos.ts

Listo, si desea graficar:

plot(Activos.ts)
Si deseas una descomposición estacional seria otro tema, muy pronto.

Deybi Morales León

Economia UCA