Técnicas de Análisis de Datos Económicos con R
Prefacio
1
Introducción.
1.1
Llámalo Estadística.
1.1.1
Concepto de Estadística.
1.1.2
El método estadístico.
1.1.3
Economía y Estadística.
1.2
¿Qué es R y cómo nos ayuda a analizar datos desde el punto de vista estadístico?
1.3
Instalación de R y R-Studio.
1.4
R y RStudio. Comienzo: Proyectos.
1.5
Scripts.
1.6
Funciones.
1.7
Paquetes (packages).
1.8
Help! (sistema de ayuda).
2
Almacenando y manipulando datos.
2.1
Objetos. Datos.
2.1.1
Vectores.
2.1.2
Matrices.
2.1.3
Data frames.
2.2
Importando datos.
2.3
{dplyr}.
2.3.1
El Tidyverse. Cargando {dplyr}.
2.3.2
Seleccionando columnas de un data frame.
2.3.3
Seleccionando casos de un
data frame
.
2.3.4
Ordenando casos de un
data frame
.
2.3.5
Cambiando el nombre de las variables de un
data frame
.
2.3.6
Añadiendo variables como transformación de otras variables en un
data frame
.
2.3.7
Extrayendo y sintetizando información de las variables de un
data frame
.
2.4
Exportando datos.
2.5
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
3
Gráficos.
3.1
Tidyverse para gráficos: ggplot2.
3.2
Gráficos de una variable: histogramas, gráficos de densidad, gráficos de caja o
boxplots
.
3.2.1
Histograma.
3.2.2
Gráfico de densidad.
3.2.3
Gráfico de caja o
Box-Plot
.
3.3
Gráficos de dos variables.
3.3.1
Gráfico de dispersión o
scatterplot
.
3.4
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
4
Estadística descriptiva.
4.1
Análisis univariante.
4.2
Representando datos y distribuciones de frecuencias en tablas con R.
4.3
Medidas de posición.
4.4
Medidas de dispersión o variabilidad.
4.5
Medidas de forma.
4.6
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
5
Análisis previo de datos.
5.1
Introducción.
5.2
Análisis de una variable.
5.2.1
Buscando
missing values
y
outliers
.
5.2.2
Descripción de una variable.
5.2.3
Normalidad.
5.2.4
Resumen: los 4 gráficos básicos en la descripción de una variable.
5.3
Análisis de múltiples variables.
5.3.1
Localización de
missing values
y
outliers
.
5.3.2
Correlación entre variables.
5.4
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
6
Componentes principales.
6.1
Introducción.
6.2
Información y varianza.
6.3
Cálculo de componentes.
6.4
Retención de componentes principales.
6.5
Puntuaciones de los casos (scores)
6.6
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
7
Análisis Clúster.
7.1
Introducción.
7.2
Métodos de agrupación jerárquicos.
8
Análisis de la varianza.
9
Tablas de Contingencia.
10
Análisis de Correspondencias.
Bibliografía
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Técnicas de Análisis de Datos Económicos con R
Técnicas de Análisis de Datos Económicos con R
2024-10-19
Autores:
Miguel Ángel Tarancón Morán. Catedrático de Economía Aplicada. Universidad de Castilla - La Mancha.
