# Econometría aplicada utilizando R # Capítulo 1. La econometría: sus usos y aplicaciones en R # Luis Quintana Romero # Rutina elaborada por: Coral Gutiérrez Velo #Para generar un objeto número y que contiene el resultado de multiplicar 2 por 5: a<-2 b<-5 y<-a*b y #También se podría utilizar R como si fuera una calculadora y escribir directamente 2*5 #Podemos listar los objetos creados objects() ls() #Para saber qué hace objects se escribe help(objects) #para eliminar a y b rm(a,b) #Para generar un objeto que sea un vector columna podemos usar la opción c, también puede hacerse con la función assignment: x <- c(5,10,8,7,9) assign("x", c(5,10,8,7,9)) #También es posible calcular la media, varianza, máximo, mínimo o la longitud de un vector: mean(x) var(x) max(x) min(x) length(x) #También podríamos generar vectores columna con secuencias de números, por ejemplo si generamos una secuencia del 1 al 10: y<- c(1:10) y #A los elementos de un vector se les pueden asignar nombres: names(x)<-c("cinco","diez","ocho","siete","nueve") x #Las gráficas se obtienen usando plot, por ejemplo para realizar una gráfica de los valores del vector y escribimos: plot(y) #Para generar dos vectores se puede escribir y<-c(1,2,3,-1,0,-1,2,1,2) x<-c(0,1,2,-2,1,-2,0,-1,1) #Para correr esa regresión se utiliza la función lineal model o lm: lm(y~x) #Los resultados de la regresión se pueden obtener con summary() summary(lm(y~x)) #Para verificar cuál es el directorio actual getwd() #Si el directorio que aparece no es el que debe utilizar, puede cambiar de directorio con: setwd("") #Para que sus datos puedan ser cargados en R debe usar el comando para leer tablas (read.table) e indicar que la primer línea de su cuadro de datos contiene los nombres de las variables (header=TRUE) y que las columnas están separadas por tabulaciones (sep=) datos<-read.table("PWT_2000.txt",header=TRUE,sep="") #para indicar que las variables están en las columnas se debe usar la siguiente instrucción: attach(datos) #Al pedir un listado a R aparecerá cada una de las variables en la lista: ls(datos) #Para guardar el resultado en un objeto con nombre PWT: PWT<-lm(PIBPCL ~ K) #Para obtener un diagrama de dispersión del objeto plot(PWT) #Los resultados de la regresión summary(PWT) #Para añadir una recta de regresión al diagrama de dispersión abline(PWT) #Con la siguiente instrucción generaremos el histograma para los datos del PIB per cápita de los países: hist(PIBPCL) #Para añadirle funciones de densidad kernel: hist(PIBPCL,freq=FALSE) lines(density(PIBPCL)) #Para obtener una gráfica de cajas que muestre los umbrales para los cuartiles inferior y superior, además de la mediana: boxplot(PIBPCL)