Ud desea hacer 3 regresiones. Como independientes usará todas las variables de COMMs y ENERGY. Cada regresión usa una variable dependiente diferente del grupo ECON, pero no usa deuda externa. Ud encuentra que…
rm(list = ls())setwd("C:/Users/moren/OneDrive/2024-2/ESTADÍSTICA 2/EXAMEN FINAL/FINAL_CIA")data1= "Broadband - fixed subscriptions.csv"
datasuscripciones = read.csv(data1)
data2= "Carbon dioxide emissions.csv"
datacarbon = read.csv(data2)
data3="Debt - external.csv"
datadeuda= read.csv(data3)
data4="Electricity - installed generating capacity.csv"
dataelectricidad=read.csv(data4)
data5="Energy consumption per capita.csv"
dataconsumo=read.csv(data5)
data6= "Inflation rate (consumer prices).csv"
datainflacion = read.csv(data6)
data7="Public debt.csv"
datadeudapublica = read.csv(data7)
data8="Telephones - fixed lines.csv"
datatelef= read.csv(data8)
data9="Telephones - mobile cellular.csv"
datacel=read.csv(data9)
data10="Youth unemployment rate (ages 15-24).csv"
dataempleo=read.csv(data10)# Cargar librerías necesarias
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniondatasuscripciones <- datasuscripciones %>% select(name, suscripciones = value)
datacarbon <- datacarbon %>% select(name, CO2 = metric.tonnes.of.CO2)
datadeuda <- datadeuda %>% select(name, deuda = value)
dataelectricidad <- dataelectricidad %>% select(name, electricidad = kW)
dataconsumo <- dataconsumo %>% select(name, consumo = Btu.person)
datainflacion <- datainflacion %>% select(name, inflacion = X.)
datadeudapublica <- datadeudapublica %>% select(name, deudapub = X..of.GDP)
datatelef <- datatelef %>% select(name, telefono = value)
datacel <- datacel %>% select(name, celular = value)
dataempleo <- dataempleo %>% select(name, desempleo = X.)
merged_data <- datasuscripciones %>%
full_join(datacarbon, by = "name") %>%
full_join(datadeuda, by = "name") %>%
full_join(dataelectricidad, by = "name") %>%
full_join(dataconsumo, by = "name") %>%
full_join(datainflacion, by = "name") %>%
full_join(datadeudapublica, by = "name") %>%
full_join(datatelef, by = "name") %>%
full_join(datacel, by = "name") %>%
full_join(dataempleo, by = "name")
# Verificar formato de las columnas
str(merged_data)## 'data.frame': 232 obs. of 11 variables:
## $ name : chr "China" "United States" "Japan" "Brazil" ...
## $ suscripciones: chr "483,549,500" "121,176,000" "44,000,791" "36,344,670" ...
## $ CO2 : chr "13,506,000,000" "4,941,000,000" "1,049,000,000" "516,752,000" ...
## $ deuda : chr "$408,967,000,000" NA NA "$164,448,000,000" ...
## $ electricidad : chr "2,594,000,000" "1,201,000,000" "349,940,000" "220,319,000" ...
## $ consumo : chr "122,004,000" "284,575,000" "136,122,000" "50,037,000" ...
## $ inflacion : chr "0.23" "4.12" "3.27" "4.59" ...
## $ deudapub : num 47 110.4 216.2 79.1 63.9 ...
## $ telefono : chr "179,414,000" "91,623,000" "60,721,000" "27,258,000" ...
## $ celular : chr "1,781,000,000" "372,682,000" "207,648,000" "212,926,000" ...
## $ desempleo : num 15.7 7.9 4.1 17.9 6 12.7 17.1 12.5 15.8 5.4 ...# Mostrar un resumen del DataFrame final
summary(merged_data)## name suscripciones CO2 deuda
## Length:232 Length:232 Length:232 Length:232
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## electricidad consumo inflacion deudapub
## Length:232 Length:232 Length:232 Min. : 0.00
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 34.85
## Mode :character Mode :character Mode :character Median : 50.60
## Mean : 56.01
## 3rd Qu.: 71.26
## Max. :216.21
## NA's :25
## telefono celular desempleo
## Length:232 Length:232 Min. : 0.60
## Class :character Class :character 1st Qu.: 8.00
## Mode :character Mode :character Median :13.80
## Mean :16.82
## 3rd Qu.:22.80
## Max. :76.50
## NA's :31# Guardar el resultado (opcional)
write.csv(merged_data, "merged_data_final.csv", row.names = FALSE)# Revisar si hay valores NA, NaN o Inf en las variables dependientes
summary(merged_data$desempleo)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0.60 8.00 13.80 16.82 22.80 76.50 31summary(merged_data$deudapub)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0.00 34.85 50.60 56.01 71.26 216.21 25summary(merged_data$inflacion)## Length Class Mode
## 232 character character# Revisar si hay valores NA, NaN o Inf
any(is.na(merged_data$desempleo))## [1] TRUEany(is.na(merged_data$deudapub))## [1] TRUEany(is.na(merged_data$inflacion))## [1] TRUEany(is.infinite(merged_data$desempleo))## [1] FALSEany(is.infinite(merged_data$deudapub))## [1] FALSEany(is.infinite(merged_data$inflacion))## [1] FALSE# Eliminar filas con valores NA, NaN o Inf
merged_data_clean <- merged_data %>%
filter(!is.na(desempleo) & !is.infinite(desempleo),
!is.na(deudapub) & !is.infinite(deudapub),
!is.na(inflacion) & !is.infinite(inflacion))library(tidyr)
# Comprobar si hay valores NA después de la conversión
summary(merged_data_clean)## name suscripciones CO2 deuda
## Length:193 Length:193 Length:193 Length:193
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## electricidad consumo inflacion deudapub
## Length:193 Length:193 Length:193 Min. : 0.00
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 35.25
## Mode :character Mode :character Mode :character Median : 50.70
## Mean : 56.89
## 3rd Qu.: 71.41
## Max. :216.21
## telefono celular desempleo
## Length:193 Length:193 Min. : 0.60
## Class :character Class :character 1st Qu.: 8.00
## Mode :character Mode :character Median :13.70
## Mean :16.53
## 3rd Qu.:22.60
## Max. :76.50# Eliminar filas con NA si aún existen
merged_data_clean <- merged_data_clean %>%
drop_na(desempleo, deudapub, inflacion, telefono, CO2)# Regresión 1: Desempleo juvenil como dependiente
reg1 <- lm(desempleo ~ telefono + CO2, data = merged_data_clean)
summary(reg1)##
## Call:
## lm(formula = desempleo ~ telefono + CO2, data = merged_data_clean)
##
## Residuals:
## ALL 189 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
##
## Coefficients: (169 not defined because of singularities)
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 22.5 NaN NaN NaN
## telefono1,144,000 -10.7 NaN NaN NaN
## telefono1,214,000 -14.2 NaN NaN NaN
## telefono1,218,000 26.9 NaN NaN NaN
## telefono1,235,000 -3.3 NaN NaN NaN
## telefono1,240,000 10.2 NaN NaN NaN
## telefono1,259,000 3.7 NaN NaN NaN
## telefono1,261,000 -0.9 NaN NaN NaN
## telefono1,300,000 -20.3 NaN NaN NaN
## telefono1,310,000 26.6 NaN NaN NaN
## telefono1,498,000 -12.0 NaN NaN NaN
## telefono1,574,000 -19.5 NaN NaN NaN
## telefono1,641,000 -9.0 NaN NaN NaN
## telefono1,644,000 -15.3 NaN NaN NaN
## telefono1,739,000 -3.4 NaN NaN NaN
## telefono1,790,000 15.0 NaN NaN NaN
## telefono1,798,000 -13.7 NaN NaN NaN
## telefono1,906,000 -14.2 NaN NaN NaN
## telefono1,918,000 -16.6 NaN NaN NaN
## telefono10,000 -0.5 NaN NaN NaN
## telefono108,000 2.8 NaN NaN NaN
## telefono11,000 -6.1 NaN NaN NaN
## telefono11,198,000 -4.9 NaN NaN NaN
## telefono11,312,000 -11.9 NaN NaN NaN
## telefono11,600,000 -3.5 NaN NaN NaN
## telefono117,000 -18.0 NaN NaN NaN
## telefono121,000 2.4 NaN NaN NaN
## telefono122,000 -3.9 NaN NaN NaN
## telefono125,000 3.4 NaN NaN NaN
## telefono13,000 -7.6 NaN NaN NaN
## telefono14,000 5.7 NaN NaN NaN
## telefono140,000 -11.5 NaN NaN NaN
## telefono146,000 -4.4 NaN NaN NaN
## telefono15,000 -20.8 NaN NaN NaN
## telefono156,000 -4.3 NaN NaN NaN
## telefono166,000 -18.8 NaN NaN NaN
## telefono169,000 -9.5 NaN NaN NaN
## telefono17,000 18.7 NaN NaN NaN
## telefono174,000 -10.0 NaN NaN NaN
## telefono177,000 5.7 NaN NaN NaN
## telefono179,414,000 -6.8 NaN NaN NaN
## telefono18,687,000 6.2 NaN NaN NaN
## telefono186,000 -6.6 NaN NaN NaN
## telefono19,000 -6.0 NaN NaN NaN
## telefono19,982,000 0.2 NaN NaN NaN
## telefono191,000 5.4 NaN NaN NaN
## telefono2,000 -18.6 NaN NaN NaN
## telefono2,217,000 -0.5 NaN NaN NaN
## telefono2,222,000 -1.2 NaN NaN NaN
## telefono2,286,000 -11.8 NaN NaN NaN
## telefono2,391,000 -16.3 NaN NaN NaN
## telefono2,392,000 9.7 NaN NaN NaN
## telefono2,539,000 1.8 NaN NaN NaN
## telefono2,582,000 2.8 NaN NaN NaN
## telefono2,645,000 0.1 NaN NaN NaN
## telefono2,799,000 -12.8 NaN NaN NaN
## telefono2,821,000 11.0 NaN NaN NaN
## telefono2,845,000 -9.7 NaN NaN NaN
## telefono2,888,000 -18.7 NaN NaN NaN
## telefono2,919,000 -14.5 NaN NaN NaN
## telefono2,953,000 -6.4 NaN NaN NaN
## telefono20,000 6.7 NaN NaN NaN
## telefono216,000 -13.0 NaN NaN NaN
## telefono22,810,000 -17.1 NaN NaN NaN
## telefono23,864,000 -9.8 NaN NaN NaN
## telefono25,000 6.8 NaN NaN NaN
## telefono250,000 -8.6 NaN NaN NaN
## telefono253,000 -16.7 NaN NaN NaN
## telefono259,000 -13.2 NaN NaN NaN
## telefono26,000 -17.0 NaN NaN NaN
## telefono261,000 -3.5 NaN NaN NaN
## telefono263,000 -18.5 NaN NaN NaN
## telefono266,000 -5.4 NaN NaN NaN
## telefono269 -18.9 NaN NaN NaN
## telefono27,185,000 -16.4 NaN NaN NaN
## telefono27,258,000 -4.6 NaN NaN NaN
## telefono27,450,000 -6.7 NaN NaN NaN
## telefono274,000 -6.8 NaN NaN NaN
## telefono28,000 54.0 NaN NaN NaN
## telefono29,000 -14.9 NaN NaN NaN
## telefono29,342,000 0.3 NaN NaN NaN
## telefono29,798,000 -10.0 NaN NaN NaN
## telefono291,000 -8.2 NaN NaN NaN
## telefono297,000 -18.4 NaN NaN NaN
## telefono299,000 -14.3 NaN NaN NaN
## telefono3,000 -11.8 NaN NaN NaN
## telefono3,147,000 -11.7 NaN NaN NaN
## telefono3,544,000 -11.6 NaN NaN NaN
## telefono3,574,000 -16.5 NaN NaN NaN
## telefono3,673,000 -12.0 NaN NaN NaN
## telefono301,000 7.7 NaN NaN NaN
## telefono307,000 -18.4 NaN NaN NaN
## telefono326,000 -12.4 NaN NaN NaN
## telefono330,000 -17.0 NaN NaN NaN
## telefono366,000 -3.5 NaN NaN NaN
## telefono37,740,000 -5.4 NaN NaN NaN
## telefono38,000 -21.7 NaN NaN NaN
## telefono38,580,000 -16.5 NaN NaN NaN
## telefono383,763 26.3 NaN NaN NaN
## telefono4,230,000 -12.3 NaN NaN NaN
## telefono4,368,000 -17.2 NaN NaN NaN
## telefono4,570,000 -13.6 NaN NaN NaN
## telefono4,800 -18.5 NaN NaN NaN
## telefono4,885,000 -15.6 NaN NaN NaN
## telefono4,907,000 4.1 NaN NaN NaN
## telefono414,000 -11.5 NaN NaN NaN
## telefono43,000 14.0 NaN NaN NaN
## telefono436,000 6.1 NaN NaN NaN
## telefono447,000 -8.7 NaN NaN NaN
## telefono458,000 13.5 NaN NaN NaN
## telefono46,000 10.1 NaN NaN NaN
## telefono462,000 -1.6 NaN NaN NaN
## telefono466,000 18.3 NaN NaN NaN
## telefono475,000 -11.1 NaN NaN NaN
## telefono48,000 1.2 NaN NaN NaN
## telefono49,000 -7.3 NaN NaN NaN
## telefono492,000 1.6 NaN NaN NaN
## telefono5,000 -2.7 NaN NaN NaN
## telefono5,277,000 -10.9 NaN NaN NaN
## telefono5,437,000 -2.3 NaN NaN NaN
## telefono5,576,000 8.3 NaN NaN NaN
## telefono5,686,000 -11.5 NaN NaN NaN
## telefono502,000 -5.6 NaN NaN NaN
## telefono524,000 -21.9 NaN NaN NaN
## telefono535,000 -12.8 NaN NaN NaN
## telefono541,000 -3.1 NaN NaN NaN
## telefono550,000 -17.2 NaN NaN NaN
## telefono563,000 -15.7 NaN NaN NaN
## telefono57,000 6.2 NaN NaN NaN
## telefono573,000 -7.5 NaN NaN NaN
## telefono58,000 -21.7 NaN NaN NaN
## telefono6,000 -20.2 NaN NaN NaN
## telefono6,409,000 -13.9 NaN NaN NaN
## telefono6,773,000 -6.2 NaN NaN NaN
## telefono60,000 -11.9 NaN NaN NaN
## telefono60,721,000 -18.4 NaN NaN NaN
## telefono63,000 -10.3 NaN NaN NaN
## telefono651,000 4.0 NaN NaN NaN
## telefono66,000 -12.5 NaN NaN NaN
## telefono676,000 -12.6 NaN NaN NaN
## telefono691,000 -10.5 NaN NaN NaN
## telefono7,000 2.3 NaN NaN NaN
## telefono7,588,000 -3.2 NaN NaN NaN
## telefono7,615,000 -4.5 NaN NaN NaN
## telefono70,000 -9.6 NaN NaN NaN
## telefono712,000 -10.8 NaN NaN NaN
## telefono726,000 -2.1 NaN NaN NaN
## telefono739,000 -8.8 NaN NaN NaN
## telefono757,000 -11.8 NaN NaN NaN
## telefono76,000 3.1 NaN NaN NaN
## telefono8,424,000 -8.6 NaN NaN NaN
## telefono8,453,000 -10.0 NaN NaN NaN
## telefono802,000 -13.4 NaN NaN NaN
## telefono81,000 -14.5 NaN NaN NaN
## telefono811,000 -5.9 NaN NaN NaN
## telefono85,000 -19.0 NaN NaN NaN
## telefono86,000 15.5 NaN NaN NaN
## telefono862,000 -16.9 NaN NaN NaN
## telefono863,000 -15.3 NaN NaN NaN
## telefono875,000 1.2 NaN NaN NaN
## telefono9,000 -15.7 NaN NaN NaN
## telefono91,000 11.8 NaN NaN NaN
## telefono91,623,000 -14.6 NaN NaN NaN
## telefono92,000 22.9 NaN NaN NaN
## telefono929,000 -16.1 NaN NaN NaN
## telefono93,000 -13.3 NaN NaN NaN
## telefono94,000 5.7 NaN NaN NaN
## telefono951,000 -18.3 NaN NaN NaN
## telefono96,000 -12.7 NaN NaN NaN
## telefono97,000 -16.7 NaN NaN NaN
## CO21,151,000 64.2 NaN NaN NaN
## CO21,206,000 NA NA NA NA
## CO21,248,000 NA NA NA NA
## CO21,347,000 NA NA NA NA
## CO21,352,000 NA NA NA NA
## CO21,442,000 NA NA NA NA
## CO21,617,000 NA NA NA NA
## CO21,746,000 -38.4 NaN NaN NaN
## CO21,830,000 NA NA NA NA
## CO21,840,000,000 NA NA NA NA
## CO210,197,000 NA NA NA NA
## CO210,515,000 NA NA NA NA
## CO210,958,000 NA NA NA NA
## CO2100,596,000 NA NA NA NA
## CO2101,442,000 NA NA NA NA
## CO2103,219,000 NA NA NA NA
## CO2116,271,000 NA NA NA NA
## CO2118,699,000 NA NA NA NA
## CO212,172,000 NA NA NA NA
## CO212,260,000 NA NA NA NA
## CO212,733,000 NA NA NA NA
## CO212,803,000 NA NA NA NA
## CO212,804,000 NA NA NA NA
## CO2122,122,000 NA NA NA NA
## CO213,506,000,000 NA NA NA NA
## CO213,871,000 NA NA NA NA
## CO2131,000 -9.7 NaN NaN NaN
## CO2136,273,000 NA NA NA NA
## CO214,396,000 NA NA NA NA
## CO2147,930,000 NA NA NA NA
## CO215,918,000 NA NA NA NA
## CO215,944,000 NA NA NA NA
## CO2156,892,000 NA NA NA NA
## CO216,497,000 NA NA NA NA
## CO2162,000 10.4 NaN NaN NaN
## CO2166,000 -5.9 NaN NaN NaN
## CO217,232,000 NA NA NA NA
## CO217,260,000 NA NA NA NA
## CO217,773,000 NA NA NA NA
## CO218,056,000 NA NA NA NA
## CO2185,370,000 NA NA NA NA
## CO2186,092,000 NA NA NA NA
## CO219,471,000 NA NA NA NA
## CO219,818,000 NA NA NA NA
## CO22,064,000 -18.3 NaN NaN NaN
## CO22,190,000 NA NA NA NA
## CO22,247,000 NA NA NA NA
## CO22,272,000 NA NA NA NA
## CO22,306,000 -6.7 NaN NaN NaN
## CO22,454,000 NA NA NA NA
## CO22,499,000 NA NA NA NA
## CO22,542,000 NA NA NA NA
## CO22,566,000 NA NA NA NA
## CO22,805,000 34.5 NaN NaN NaN
## CO22,805,000,000 NA NA NA NA
## CO220,151,000 NA NA NA NA
## CO221,261,000 NA NA NA NA
## CO221,405,000 NA NA NA NA
## CO221,693,000 NA NA NA NA
## CO221,766,000 NA NA NA NA
## CO2213,498,000 NA NA NA NA
## CO222,882,000 NA NA NA NA
## CO223,645,000 NA NA NA NA
## CO2240,225,000 NA NA NA NA
## CO2241,710,000 NA NA NA NA
## CO2246,000 25.9 NaN NaN NaN
## CO2248,000 NA NA NA NA
## CO225,628,000 NA NA NA NA
## CO225,762,000 NA NA NA NA
## CO225,763,000 NA NA NA NA
## CO226,594,000 NA NA NA NA
## CO2262,458,000 NA NA NA NA
## CO2265,460,000 NA NA NA NA
## CO2266,476,000 NA NA NA NA
## CO2268,041,000 NA NA NA NA
## CO227,132,000 NA NA NA NA
## CO2293,356,000 NA NA NA NA
## CO2293,700 22.1 NaN NaN NaN
## CO2297,826,000 NA NA NA NA
## CO23,431,000 -14.4 NaN NaN NaN
## CO23,470,000 NA NA NA NA
## CO23,579,000 NA NA NA NA
## CO23,610,000 NA NA NA NA
## CO23,806,000 NA NA NA NA
## CO23,856,000 NA NA NA NA
## CO23,860,000 -13.9 NaN NaN NaN
## CO23,942,000 NA NA NA NA
## CO230,308,000 NA NA NA NA
## CO2307,934,000 NA NA NA NA
## CO231,306,000 NA NA NA NA
## CO231,347,000 NA NA NA NA
## CO231,998,000 NA NA NA NA
## CO2311,000 NA NA NA NA
## CO2311,904,000 NA NA NA NA
## CO2316,000 6.8 NaN NaN NaN
## CO2316,578,000 NA NA NA NA
## CO2322,000 -21.8 NaN NaN NaN
## CO233,609,000 NA NA NA NA
## CO235,415,000 NA NA NA NA
## CO235,957,000 NA NA NA NA
## CO2353,407,000 NA NA NA NA
## CO236,006,000 NA NA NA NA
## CO236,187,000 NA NA NA NA
## CO2362,000 NA NA NA NA
## CO2372,000 -13.9 NaN NaN NaN
## CO238,928,000 NA NA NA NA
## CO2391,592,000 NA NA NA NA
## CO24,054,000 NA NA NA NA
## CO24,322,000 NA NA NA NA
## CO24,375,000 NA NA NA NA
## CO24,502,000 -15.2 NaN NaN NaN
## CO24,806,000 NA NA NA NA
## CO24,941,000,000 NA NA NA NA
## CO24,987,000 NA NA NA NA
## CO24,989,000 NA NA NA NA
## CO2415,177,000 NA NA NA NA
## CO242,562,000 NA NA NA NA
## CO242,933,000 NA NA NA NA
## CO243,234,000 NA NA NA NA
## CO243,343,000 NA NA NA NA
## CO244,884,000 NA NA NA NA
## CO245,504,000 NA NA NA NA
## CO2453,600,000 NA NA NA NA
## CO247,364,000 NA NA NA NA
## CO2476,987,000 NA NA NA NA
## CO249,751,000 NA NA NA NA
## CO25,091,000 NA NA NA NA
## CO25,160,000 NA NA NA NA
## CO251,682,000 NA NA NA NA
## CO2516,752,000 NA NA NA NA
## CO2524,000 NA NA NA NA
## CO257,876,000 NA NA NA NA
## CO2572,820,000 NA NA NA NA
## CO2582,000 NA NA NA NA
## CO26,190,000 NA NA NA NA
## CO26,458,000 NA NA NA NA
## CO26,713,000 13.4 NaN NaN NaN
## CO26,775,000 NA NA NA NA
## CO26,868,000 NA NA NA NA
## CO26,924,000 NA NA NA NA
## CO2617,000 NA NA NA NA
## CO262,142,000 NA NA NA NA
## CO262,594,000 NA NA NA NA
## CO2620,000 NA NA NA NA
## CO2637,000 -0.7 NaN NaN NaN
## CO2638,449,000 NA NA NA NA
## CO264,871,000 NA NA NA NA
## CO2643,456,000 NA NA NA NA
## CO2660,000 NA NA NA NA
## CO2668,292,000 NA NA NA NA
## CO267,688,000 NA NA NA NA
## CO2671,000 NA NA NA NA
## CO2681,000 NA NA NA NA
## CO2684,926,000 NA NA NA NA
## CO2690,000 0.9 NaN NaN NaN
## CO27,010,000 NA NA NA NA
## CO27,029,000 NA NA NA NA
## CO27,084,000 NA NA NA NA
## CO27,239,000 NA NA NA NA
## CO27,319,000 NA NA NA NA
## CO27,344,000 NA NA NA NA
## CO27,966,000 NA NA NA NA
## CO270,163,000 NA NA NA NA
## CO2750,453,000 NA NA NA NA
## CO2752,000 NA NA NA NA
## CO278,000 NA NA NA NA
## CO279,559,000 NA NA NA NA
## CO279,689,000 NA NA NA NA
## CO28,145,000 NA NA NA NA
## CO28,234,000 NA NA NA NA
## CO28,256,000 NA NA NA NA
## CO28,324,000 NA NA NA NA
## CO28,352,000 NA NA NA NA
## CO28,423,000 NA NA NA NA
## CO28,619,000 NA NA NA NA
## CO28,694,000 NA NA NA NA
## CO28,860,000 NA NA NA NA
## CO280,769,000 NA NA NA NA
## CO2800,000 NA NA NA NA
## CO2815,000 NA NA NA NA
## CO2867,000 NA NA NA NA
## CO287,498,000 NA NA NA NA
## CO29,017,000 NA NA NA NA
## CO29,152,000 NA NA NA NA
## CO29,428,000 NA NA NA NA
## CO291,213,000 NA NA NA NA
## CO293,360,000 NA NA NA NA
## CO299,570,000 NA NA NA NA
##
## Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: NaN
## F-statistic: NaN on 188 and 0 DF, p-value: NA# Regresión 2: Deuda pública como dependiente
reg2 <- lm(deudapub ~ telefono + CO2, data = merged_data_clean)
summary(reg2)##
## Call:
## lm(formula = deudapub ~ telefono + CO2, data = merged_data_clean)
##
## Residuals:
## ALL 189 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
##
## Coefficients: (169 not defined because of singularities)
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 26.30 NaN NaN NaN
## telefono1,144,000 10.90 NaN NaN NaN
## telefono1,214,000 8.40 NaN NaN NaN
## telefono1,218,000 -21.60 NaN NaN NaN
## telefono1,235,000 55.78 NaN NaN NaN
## telefono1,240,000 48.20 NaN NaN NaN
## telefono1,259,000 33.98 NaN NaN NaN
## telefono1,261,000 9.95 NaN NaN NaN
## telefono1,300,000 37.30 NaN NaN NaN
## telefono1,310,000 50.25 NaN NaN NaN
## telefono1,498,000 20.41 NaN NaN NaN
## telefono1,574,000 21.40 NaN NaN NaN
## telefono1,641,000 -9.48 NaN NaN NaN
## telefono1,644,000 19.10 NaN NaN NaN
## telefono1,739,000 32.42 NaN NaN NaN
## telefono1,790,000 44.00 NaN NaN NaN
## telefono1,798,000 8.95 NaN NaN NaN
## telefono1,906,000 123.84 NaN NaN NaN
## telefono1,918,000 5.26 NaN NaN NaN
## telefono10,000 14.20 NaN NaN NaN
## telefono108,000 43.00 NaN NaN NaN
## telefono11,000 11.10 NaN NaN NaN
## telefono11,198,000 8.95 NaN NaN NaN
## telefono11,312,000 35.12 NaN NaN NaN
## telefono11,600,000 76.70 NaN NaN NaN
## telefono117,000 27.59 NaN NaN NaN
## telefono121,000 120.16 NaN NaN NaN
## telefono122,000 -23.50 NaN NaN NaN
## telefono125,000 25.90 NaN NaN NaN
## telefono13,000 37.60 NaN NaN NaN
## telefono14,000 44.40 NaN NaN NaN
## telefono140,000 10.20 NaN NaN NaN
## telefono146,000 -19.30 NaN NaN NaN
## telefono15,000 25.40 NaN NaN NaN
## telefono156,000 95.30 NaN NaN NaN
## telefono166,000 21.96 NaN NaN NaN
## telefono169,000 -6.80 NaN NaN NaN
## telefono17,000 104.50 NaN NaN NaN
## telefono174,000 10.00 NaN NaN NaN
## telefono177,000 56.08 NaN NaN NaN
## telefono179,414,000 20.70 NaN NaN NaN
## telefono18,687,000 85.13 NaN NaN NaN
## telefono186,000 35.00 NaN NaN NaN
## telefono19,000 37.30 NaN NaN NaN
## telefono19,982,000 105.50 NaN NaN NaN
## telefono191,000 40.90 NaN NaN NaN
## telefono2,000 28.30 NaN NaN NaN
## telefono2,217,000 -2.70 NaN NaN NaN
## telefono2,222,000 24.15 NaN NaN NaN
## telefono2,286,000 -6.60 NaN NaN NaN
## telefono2,391,000 32.20 NaN NaN NaN
## telefono2,392,000 1.14 NaN NaN NaN
## telefono2,539,000 36.20 NaN NaN NaN
## telefono2,582,000 52.80 NaN NaN NaN
## telefono2,645,000 38.80 NaN NaN NaN
## telefono2,799,000 40.70 NaN NaN NaN
## telefono2,821,000 68.50 NaN NaN NaN
## telefono2,845,000 49.23 NaN NaN NaN
## telefono2,888,000 -3.89 NaN NaN NaN
## telefono2,919,000 -8.50 NaN NaN NaN
## telefono2,953,000 67.74 NaN NaN NaN
## telefono20,000 84.71 NaN NaN NaN
## telefono216,000 7.00 NaN NaN NaN
## telefono22,810,000 24.88 NaN NaN NaN
## telefono23,864,000 -6.79 NaN NaN NaN
## telefono25,000 16.70 NaN NaN NaN
## telefono250,000 9.75 NaN NaN NaN
## telefono253,000 89.22 NaN NaN NaN
## telefono259,000 24.40 NaN NaN NaN
## telefono26,000 9.70 NaN NaN NaN
## telefono261,000 -3.30 NaN NaN NaN
## telefono263,000 20.70 NaN NaN NaN
## telefono266,000 -1.10 NaN NaN NaN
## telefono269 37.60 NaN NaN NaN
## telefono27,185,000 17.75 NaN NaN NaN
## telefono27,258,000 52.80 NaN NaN NaN
## telefono27,450,000 20.22 NaN NaN NaN
## telefono274,000 6.80 NaN NaN NaN
## telefono28,000 5.50 NaN NaN NaN
## telefono29,000 52.32 NaN NaN NaN
## telefono29,342,000 13.20 NaN NaN NaN
## telefono29,798,000 115.98 NaN NaN NaN
## telefono291,000 56.00 NaN NaN NaN
## telefono297,000 22.00 NaN NaN NaN
## telefono299,000 20.79 NaN NaN NaN
## telefono3,000 60.77 NaN NaN NaN
## telefono3,147,000 12.60 NaN NaN NaN
## telefono3,544,000 48.75 NaN NaN NaN
## telefono3,574,000 46.30 NaN NaN NaN
## telefono3,673,000 -26.20 NaN NaN NaN
## telefono301,000 16.67 NaN NaN NaN
## telefono307,000 9.10 NaN NaN NaN
## telefono326,000 15.50 NaN NaN NaN
## telefono330,000 45.50 NaN NaN NaN
## telefono366,000 20.25 NaN NaN NaN
## telefono37,740,000 72.36 NaN NaN NaN
## telefono38,000 4.10 NaN NaN NaN
## telefono38,580,000 37.60 NaN NaN NaN
## telefono383,763 -5.10 NaN NaN NaN
## telefono4,230,000 6.94 NaN NaN NaN
## telefono4,368,000 34.05 NaN NaN NaN
## telefono4,570,000 30.20 NaN NaN NaN
## telefono4,800 27.60 NaN NaN NaN
## telefono4,885,000 13.60 NaN NaN NaN
## telefono4,907,000 176.99 NaN NaN NaN
## telefono414,000 13.20 NaN NaN NaN
## telefono43,000 36.40 NaN NaN NaN
## telefono436,000 13.00 NaN NaN NaN
## telefono447,000 79.98 NaN NaN NaN
## telefono458,000 -1.90 NaN NaN NaN
## telefono46,000 -19.80 NaN NaN NaN
## telefono462,000 31.66 NaN NaN NaN
## telefono466,000 74.84 NaN NaN NaN
## telefono475,000 41.27 NaN NaN NaN
## telefono48,000 70.30 NaN NaN NaN
## telefono49,000 22.60 NaN NaN NaN
## telefono492,000 44.81 NaN NaN NaN
## telefono5,000 22.80 NaN NaN NaN
## telefono5,277,000 24.30 NaN NaN NaN
## telefono5,437,000 99.40 NaN NaN NaN
## telefono5,576,000 1.20 NaN NaN NaN
## telefono5,686,000 -2.00 NaN NaN NaN
## telefono502,000 24.10 NaN NaN NaN
## telefono524,000 27.50 NaN NaN NaN
## telefono535,000 7.30 NaN NaN NaN
## telefono541,000 38.21 NaN NaN NaN
## telefono550,000 22.70 NaN NaN NaN
## telefono563,000 20.60 NaN NaN NaN
## telefono57,000 99.50 NaN NaN NaN
## telefono573,000 -5.70 NaN NaN NaN
## telefono58,000 19.00 NaN NaN NaN
## telefono6,000 8.10 NaN NaN NaN
## telefono6,409,000 31.67 NaN NaN NaN
## telefono6,773,000 -9.10 NaN NaN NaN
## telefono60,000 61.70 NaN NaN NaN
## telefono60,721,000 189.91 NaN NaN NaN
## telefono63,000 27.90 NaN NaN NaN
## telefono651,000 15.44 NaN NaN NaN
## telefono66,000 104.90 NaN NaN NaN
## telefono676,000 47.30 NaN NaN NaN
## telefono691,000 4.00 NaN NaN NaN
## telefono7,000 -23.31 NaN NaN NaN
## telefono7,588,000 43.84 NaN NaN NaN
## telefono7,615,000 31.30 NaN NaN NaN
## telefono70,000 -4.20 NaN NaN NaN
## telefono712,000 9.00 NaN NaN NaN
## telefono726,000 13.62 NaN NaN NaN
## telefono739,000 25.30 NaN NaN NaN
## telefono757,000 28.27 NaN NaN NaN
## telefono76,000 27.00 NaN NaN NaN
## telefono8,424,000 19.04 NaN NaN NaN
## telefono8,453,000 33.97 NaN NaN NaN
## telefono802,000 2.50 NaN NaN NaN
## telefono81,000 36.23 NaN NaN NaN
## telefono811,000 11.50 NaN NaN NaN
## telefono85,000 10.70 NaN NaN NaN
## telefono86,000 -21.66 NaN NaN NaN
## telefono862,000 5.15 NaN NaN NaN
## telefono863,000 40.17 NaN NaN NaN
## telefono875,000 120.50 NaN NaN NaN
## telefono9,000 26.33 NaN NaN NaN
## telefono91,000 50.40 NaN NaN NaN
## telefono91,623,000 84.09 NaN NaN NaN
## telefono92,000 -6.68 NaN NaN NaN
## telefono929,000 10.60 NaN NaN NaN
## telefono93,000 60.20 NaN NaN NaN
## telefono94,000 38.70 NaN NaN NaN
## telefono951,000 8.22 NaN NaN NaN
## telefono96,000 45.11 NaN NaN NaN
## telefono97,000 -4.50 NaN NaN NaN
## CO21,151,000 5.00 NaN NaN NaN
## CO21,206,000 NA NA NA NA
## CO21,248,000 NA NA NA NA
## CO21,347,000 NA NA NA NA
## CO21,352,000 NA NA NA NA
## CO21,442,000 NA NA NA NA
## CO21,617,000 NA NA NA NA
## CO21,746,000 -19.62 NaN NaN NaN
## CO21,830,000 NA NA NA NA
## CO21,840,000,000 NA NA NA NA
## CO210,197,000 NA NA NA NA
## CO210,515,000 NA NA NA NA
## CO210,958,000 NA NA NA NA
## CO2100,596,000 NA NA NA NA
## CO2101,442,000 NA NA NA NA
## CO2103,219,000 NA NA NA NA
## CO2116,271,000 NA NA NA NA
## CO2118,699,000 NA NA NA NA
## CO212,172,000 NA NA NA NA
## CO212,260,000 NA NA NA NA
## CO212,733,000 NA NA NA NA
## CO212,803,000 NA NA NA NA
## CO212,804,000 NA NA NA NA
## CO2122,122,000 NA NA NA NA
## CO213,506,000,000 NA NA NA NA
## CO213,871,000 NA NA NA NA
## CO2131,000 14.40 NaN NaN NaN
## CO2136,273,000 NA NA NA NA
## CO214,396,000 NA NA NA NA
## CO2147,930,000 NA NA NA NA
## CO215,918,000 NA NA NA NA
## CO215,944,000 NA NA NA NA
## CO2156,892,000 NA NA NA NA
## CO216,497,000 NA NA NA NA
## CO2162,000 1.33 NaN NaN NaN
## CO2166,000 24.87 NaN NaN NaN
## CO217,232,000 NA NA NA NA
## CO217,260,000 NA NA NA NA
## CO217,773,000 NA NA NA NA
## CO218,056,000 NA NA NA NA
## CO2185,370,000 NA NA NA NA
## CO2186,092,000 NA NA NA NA
## CO219,471,000 NA NA NA NA
## CO219,818,000 NA NA NA NA
## CO22,064,000 3.40 NaN NaN NaN
## CO22,190,000 NA NA NA NA
## CO22,247,000 NA NA NA NA
## CO22,272,000 NA NA NA NA
## CO22,306,000 -55.50 NaN NaN NaN
## CO22,454,000 NA NA NA NA
## CO22,499,000 NA NA NA NA
## CO22,542,000 NA NA NA NA
## CO22,566,000 NA NA NA NA
## CO22,805,000 -3.30 NaN NaN NaN
## CO22,805,000,000 NA NA NA NA
## CO220,151,000 NA NA NA NA
## CO221,261,000 NA NA NA NA
## CO221,405,000 NA NA NA NA
## CO221,693,000 NA NA NA NA
## CO221,766,000 NA NA NA NA
## CO2213,498,000 NA NA NA NA
## CO222,882,000 NA NA NA NA
## CO223,645,000 NA NA NA NA
## CO2240,225,000 NA NA NA NA
## CO2241,710,000 NA NA NA NA
## CO2246,000 36.40 NaN NaN NaN
## CO2248,000 NA NA NA NA
## CO225,628,000 NA NA NA NA
## CO225,762,000 NA NA NA NA
## CO225,763,000 NA NA NA NA
## CO226,594,000 NA NA NA NA
## CO2262,458,000 NA NA NA NA
## CO2265,460,000 NA NA NA NA
## CO2266,476,000 NA NA NA NA
## CO2268,041,000 NA NA NA NA
## CO227,132,000 NA NA NA NA
## CO2293,356,000 NA NA NA NA
## CO2293,700 -12.87 NaN NaN NaN
## CO2297,826,000 NA NA NA NA
## CO23,431,000 77.52 NaN NaN NaN
## CO23,470,000 NA NA NA NA
## CO23,579,000 NA NA NA NA
## CO23,610,000 NA NA NA NA
## CO23,806,000 NA NA NA NA
## CO23,856,000 NA NA NA NA
## CO23,860,000 -10.31 NaN NaN NaN
## CO23,942,000 NA NA NA NA
## CO230,308,000 NA NA NA NA
## CO2307,934,000 NA NA NA NA
## CO231,306,000 NA NA NA NA
## CO231,347,000 NA NA NA NA
## CO231,998,000 NA NA NA NA
## CO2311,000 NA NA NA NA
## CO2311,904,000 NA NA NA NA
## CO2316,000 -1.70 NaN NaN NaN
## CO2316,578,000 NA NA NA NA
## CO2322,000 12.40 NaN NaN NaN
## CO233,609,000 NA NA NA NA
## CO235,415,000 NA NA NA NA
## CO235,957,000 NA NA NA NA
## CO2353,407,000 NA NA NA NA
## CO236,006,000 NA NA NA NA
## CO236,187,000 NA NA NA NA
## CO2362,000 NA NA NA NA
## CO2372,000 29.41 NaN NaN NaN
## CO238,928,000 NA NA NA NA
## CO2391,592,000 NA NA NA NA
## CO24,054,000 NA NA NA NA
## CO24,322,000 NA NA NA NA
## CO24,375,000 NA NA NA NA
## CO24,502,000 11.60 NaN NaN NaN
## CO24,806,000 NA NA NA NA
## CO24,941,000,000 NA NA NA NA
## CO24,987,000 NA NA NA NA
## CO24,989,000 NA NA NA NA
## CO2415,177,000 NA NA NA NA
## CO242,562,000 NA NA NA NA
## CO242,933,000 NA NA NA NA
## CO243,234,000 NA NA NA NA
## CO243,343,000 NA NA NA NA
## CO244,884,000 NA NA NA NA
## CO245,504,000 NA NA NA NA
## CO2453,600,000 NA NA NA NA
## CO247,364,000 NA NA NA NA
## CO2476,987,000 NA NA NA NA
## CO249,751,000 NA NA NA NA
## CO25,091,000 NA NA NA NA
## CO25,160,000 NA NA NA NA
## CO251,682,000 NA NA NA NA
## CO2516,752,000 NA NA NA NA
## CO2524,000 NA NA NA NA
## CO257,876,000 NA NA NA NA
## CO2572,820,000 NA NA NA NA
## CO2582,000 NA NA NA NA
## CO26,190,000 NA NA NA NA
## CO26,458,000 NA NA NA NA
## CO26,713,000 49.20 NaN NaN NaN
## CO26,775,000 NA NA NA NA
## CO26,868,000 NA NA NA NA
## CO26,924,000 NA NA NA NA
## CO2617,000 NA NA NA NA
## CO262,142,000 NA NA NA NA
## CO262,594,000 NA NA NA NA
## CO2620,000 NA NA NA NA
## CO2637,000 -50.80 NaN NaN NaN
## CO2638,449,000 NA NA NA NA
## CO264,871,000 NA NA NA NA
## CO2643,456,000 NA NA NA NA
## CO2660,000 NA NA NA NA
## CO2668,292,000 NA NA NA NA
## CO267,688,000 NA NA NA NA
## CO2671,000 NA NA NA NA
## CO2681,000 NA NA NA NA
## CO2684,926,000 NA NA NA NA
## CO2690,000 35.40 NaN NaN NaN
## CO27,010,000 NA NA NA NA
## CO27,029,000 NA NA NA NA
## CO27,084,000 NA NA NA NA
## CO27,239,000 NA NA NA NA
## CO27,319,000 NA NA NA NA
## CO27,344,000 NA NA NA NA
## CO27,966,000 NA NA NA NA
## CO270,163,000 NA NA NA NA
## CO2750,453,000 NA NA NA NA
## CO2752,000 NA NA NA NA
## CO278,000 NA NA NA NA
## CO279,559,000 NA NA NA NA
## CO279,689,000 NA NA NA NA
## CO28,145,000 NA NA NA NA
## CO28,234,000 NA NA NA NA
## CO28,256,000 NA NA NA NA
## CO28,324,000 NA NA NA NA
## CO28,352,000 NA NA NA NA
## CO28,423,000 NA NA NA NA
## CO28,619,000 NA NA NA NA
## CO28,694,000 NA NA NA NA
## CO28,860,000 NA NA NA NA
## CO280,769,000 NA NA NA NA
## CO2800,000 NA NA NA NA
## CO2815,000 NA NA NA NA
## CO2867,000 NA NA NA NA
## CO287,498,000 NA NA NA NA
## CO29,017,000 NA NA NA NA
## CO29,152,000 NA NA NA NA
## CO29,428,000 NA NA NA NA
## CO291,213,000 NA NA NA NA
## CO293,360,000 NA NA NA NA
## CO299,570,000 NA NA NA NA
##
## Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: NaN
## F-statistic: NaN on 188 and 0 DF, p-value: NA