Ejercicio Programación en R, Ejercicios de Econometría

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Ubrarylopenxi. sx) —) sirve para simplificar archivos de excel Ibrary(readx)=-» sirve para leer archivos de excel Ubrarylreadx.sb) ==» Importe libros de trabajo binarios 'Excel' (.xIsb) en R UbrarylaTSA) -) Contiene algunas herramientas para probar, analizar datos de series de tiempo y ajustar modelos de series de tiempo populares como ARIMA, Moving Average y Holt Winters,. library(tidyverse) El tidyverse es un conjunto de paquetes, El paquete tidyverse está diseñado para facilitar la instalación y carga de paquetes principales desde tidyverse con un solo comando. Ubrarylisertes) —» Análisis de series temporales y finanzas computacionales IbrarySstudio) -—» El paquete TSstudio proporciona un conjunto de herramientas de análisis descriptivo y predictivo de datos de series temporales. Ibrary(psych) -—-» Una caja de herramientas de propósito general para la personalidad, la teoría psicométrica y la psicología experimental. Las funciones son principalmente para el análisis multivariado y la construcción de escalas mediante el análisis factorial, el análisis de componentes principales, el análisis de conglomerados y el análisis de confiabilidad, aunque otras proporcionan estadísticas descriptivas básicas. Ubrarylhaven) -—» Haven permite que R lea y escriba varios formatos de datos utilizados por otros paquetes estadísticos al envolver la fantástica biblioteca ReadStat C escrita por Evan Miller. Haven es parte del tidyverse libraryístats) —» R funciones estadísticas brarylolsrr) —» El paquete olsrr proporciona las siguientes herramientas para construir modelos de regresión OLS brary(MASS) Funciones y conjuntos de datos compatibles con Venables y Ripley, "Modern Applied Statistics with S" (4.2 edición, 2002). Ibrary(Vpack) —» Este paquete contiene funciones para realizar estimaciones de variables instrumentales de efectos causales y análisis de potencia para estudios de variables instrumentales. install packages('rlra”) —» Ajuste robusto del modelo lineal que puede tomar la respuesta en forma de matriz. library('modelsumary”) Htusando datos card(1995) para studiar endogeneidad c95 <- read_dta("card1995.dta") Hkgenerando variables c95$exp <- c95$age76 - cO5$ed76 - 6 Hvariable expeiecia c95t$exp2 <- (c95$exp*2/100) Htexpereciencia al cuadrado c95$age2 <- (c95$age76*2/100) Haños al cuadrado Hteliminando missing values