Tarea 2 Gráficas de Heterogeneidad

Regina Enríquez Chapa A01721435

Maximiliano Carvajal A01552179

Guillermo Cazares Cruz A01283709

Tarea 2. Gráficas de Heterogeneidad (5 puntos)

library(WDI)
library(wbstats)
library(tidyverse)

## -- Attaching core tidyverse packages ------------------------ tidyverse 2.0.0 --
## v dplyr     1.1.0     v readr     2.1.2
## v forcats   1.0.0     v stringr   1.5.0
## v ggplot2   3.4.1     v tibble    3.1.8
## v lubridate 1.9.3     v tidyr     1.3.0
## v purrr     1.0.1     
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
## i Use the ]8;;http://conflicted.r-lib.org/conflicted package]8;; to force all conflicts to become errors

library(plm)

## 
## Attaching package: 'plm'
## 
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     between, lag, lead

Datos panel

climate_change <- wb_data(country=c("MX","NO","FI","SE","DK"), indicator=c("EN.ATM.CO2E.KT","EG.FEC.RNEW.ZS","SP.URB.TOTL.IN.ZS","AG.LND.AGRI.ZS"), start_date=1950, end_date = 2020)

climate_change_periodic <- subset(climate_change, date == 1990 | date == 2000 | date == 2010 | date == 2020)

climate_change_periodic <- pdata.frame(climate_change_periodic, index = c("country","date"))

Gráficas

Utilizando la función plotmeans, grafica el promedio y los intervalos de confianza para tu variable endógena tomando en cuenta los siguientes:

• Por país (Título: “Heterogeneidad entre países”)

• Por año (Título: “Heterogeneidad entre años”)

Heterogeneidad entre países

library(gplots)

## 
## Attaching package: 'gplots'

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     lowess

plotmeans(EG.FEC.RNEW.ZS ~ country, data = climate_change_periodic, xlab = "Países", ylab = "Consumo de energía renovable (%)", main = "Heterogeneidad entre países", mean.labels = FALSE)

¿Las línea que une los promedios es horizontal, o tiene muchos picos?

• Tiene varios picos, aunque la diferencia más significativa fue entre México y Noruega.

¿Los intervalos de confianza miden lo mismo, o están desfasados?

• Están desfasados, Dinamarca tiene el más grande, los de Finlandia y Suecia son ligeramente más pequeños, y los de México y Suecia son diminutos.

Investiga el concepto de Heterogeneidad y determina si lo que se ve en las gráficas es deseable o no deseable.

• En pocas palabras, la heterogeneidad representa las diferencias entre las unidades estudiadas. Si por deseable nos referimos a que la gráfica muestra heterogeneidad, entonces el resultado es deseable. Si lo vemos desde un ángulo más ambiguo, entonces depende del objetivo del estudio, pero yo diría que en este caso es deseable ya que resalta la severa diferencia entre México y los otros 4 países estudiados. De hecho, hasta se puede apreciar una diferencia importante entre Dinamarca y Finlandia con Noruega y Suecia.

Heterogeneidad entre años

plotmeans(EG.FEC.RNEW.ZS ~ date, data = climate_change_periodic, xlab = "Años", ylab = "Consumo de energía renovable (%)", main = "Heterogeneidad entre años", mean.labels = FALSE)

¿Las línea que une los promedios es horizontal, o tiene muchos picos?

• Es mayormente horizontal, y no tiene ningún pico.

¿Los intervalos de confianza miden lo mismo, o están desfasados?

• En mi opinión, miden basicamente lo mismo, aunque 2010 se ve ligeramente más pequeño.

Investiga el concepto de Heterogeneidad y determina si lo que se ve en las gráficas es deseable o no deseable.

• Si por deseable nos referimos a que la gráfica muestra heterogeneidad, entonces el resultado no es deseable. Desde un punto de vista más ambiguo, si el resultado de la gráfica es deseable o no depende del objetivo del estudio. Si la teoría era que el consumo de energía renovable iba a permanecer relativamente similar durante la siguiente décadas, entonces sería deseable, pero si se esperaba un incremento masivo a partir de cierto año, entonces no es deseable.

Referencias

Heterogeneidad en economía. (s.f.). hmn.wiki. https://hmn.wiki/es/Heterogeneity_in_economics