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

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