Angel Felipe Ospina Beltrán

Jenny Katalina Beltrán Garzón

Juan Esteban Vargas Velandia

Juan Pablo Rodriguez Ariza

Es necesario activar los paquetes wooldridge,GGally, scatterplot3d, plotly y rgl.

library(wooldridge)
library(ggplot2)
library(GGally)
library(scatterplot3d)
library(plotly)
library(rgl)

El dataset “consump”, proporciona información macroeconómica, se centra en la relación entre el gasto en consumo, el ingreso disponible y la inflación. El modelo económico que motiva este dataset es la función de consumo de Keynes, que indica que el gasto en consumo de los hogares depende principalmente del ingreso disponible. Se usaran las variables de tasa de inflación, ingreso real disponible y consumo real.

data("consump")
datos_consumo <- consump[,c(3, 8, 10)]
colnames(datos_consumo) <- c("Inflación", "Ingreso_real_disponible_per_capita",
                       "Consumo_real_per_capita")
head(datos_consumo)
##   Inflación Ingreso_real_disponible_per_capita Consumo_real_per_capita
## 1       0.7                           8604.285                7274.925
## 2       1.7                           8664.368                7376.945
## 3       1.0                           8796.294                7475.597
## 4       1.0                           9079.651                7665.462
## 5       1.3                           9276.482                7813.804
## 6       1.3                           9807.232                8134.390
ggpairs(datos_consumo)

attach(datos_consumo)

scatterplot3d(x=datos_consumo$Inflación,
              y=datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita,
              z=datos_consumo$Consumo_real_per_capita,
              pch=16, cex.lab=1,
              highlight.3d=TRUE, type="h", xlab="inf",
              ylab="y", zlab="c")

plot_ly(x=datos_consumo$Inflación,
        y=datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita,
        z=datos_consumo$Consumo_real_per_capita,
        type="scatter3d", color=datos_consumo$Consumo_real_per_capita)  %>%  
  layout(scene = list(xaxis = list(title = "inf"),
                      yaxis = list(title = "y)"),
                      zaxis = list(title = "c")))
plot3d(x=datos_consumo$Inflación,
       y=datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita,
       z=datos_consumo$Consumo_real_per_capita,
       type="s", col="pink",
       xlab="inf",
       ylab="y",
       zlab="c")

mod <- lm(datos_consumo$Consumo_real_per_capita ~
            datos_consumo$Inflación+
            datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita, 
          data=datos_consumo)

summary(mod)
## 
## Call:
## lm(formula = datos_consumo$Consumo_real_per_capita ~ datos_consumo$Inflación + 
##     datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita, data = datos_consumo)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -311.29  -35.33   16.89   76.72  200.59 
## 
## Coefficients:
##                                                    Estimate Std. Error t value
## (Intercept)                                      485.023602  91.529782   5.299
## datos_consumo$Inflación                          -18.047663   6.771719  -2.665
## datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita   0.783856   0.006591 118.933
##                                                  Pr(>|t|)    
## (Intercept)                                      7.02e-06 ***
## datos_consumo$Inflación                            0.0117 *  
## datos_consumo$Ingreso_real_disponible_per_capita  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 122.8 on 34 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9977, Adjusted R-squared:  0.9976 
## F-statistic:  7473 on 2 and 34 DF,  p-value: < 2.2e-16