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.
7.3
Métodos de agrupación no-jerárquicos.
7.4
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
8
Análisis de la varianza.
8.1
Introducción.
8.2
ANOVA de un solo factor.
8.3
Comparaciones múltiples.
8.4
¿Y si no se cumplen las condiciones para realizar el contraste F de ANOVA?
8.5
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
9
Análisis de Regresión Lineal Múltiple.
9.1
Introducción.
9.2
Especificación del MBR. Datos de corte transversal.
9.3
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
10
Análisis de Datos Cualitativos.
10.1
Introducción.
10.2
Tablas de contingencia, y asociación entre dos atributos o factores.
10.3
Análisis de correspondencias.
10.4
Modelos logaritmico-lineales aplicados a tablas de contingencia.
10.5
Materiales para realizar las prácticas del capítulo.
Bibliografía
Published with bookdown
Técnicas de Análisis de Datos Económicos con R
Técnicas de Análisis de Datos Económicos con R
2024-12-05
Autores:
Miguel Ángel Tarancón Morán. Catedrático de Economía Aplicada. Universidad de Castilla - La Mancha.
