Семинар 2. Базы данных.

Алла Тамбовцева

20 сентября 2018 г

Часть 1

1. Поставьте библиотеку randomNames. Обратитесь к ней через library().

2. Создайте вектор из 100 испанских имен:

set.seed(1234) # чтобы у всех получались одинаковые результаты
names <- randomNames(100, which.names = "first", ethnicity = 4) 

3. Будем считать, что эти 100 имен – имена опрошенных респондентов. Создайте вектор со значениями возраста респондентов:

ages <- sample(16:75, 100, replace = TRUE) # replace = TRUE - с повторяющимися значениями

А также вектор polit – политические взгляды респондентов:

views <- c("right", "left", "moderate", "indifferent")
polit <- sample(views, 100, replace = TRUE)

Создайте из полученных трех векторов базу данных (воспользуйтесь функцией as.data.frame()).

• Создайте столбец id с номерами респондентов.
• Определите, сколько среди респондентов людей в возрасте от 25 до 30 лет (включительно). Определите, какую долю респондентов в нашей сымпровизированной выборке составляют люди в возрасте от 25 до 30 лет. Выразите эту долю в процентах, округлите ее до 1 знака после запятой.
• Создайте «факторный» вектор политических взглядов polit_views. Сколько у полученного фактора уровней? Добавьте в базу данных столбец polit_views.

Часть 2

1. Загрузите файл с базой данных Firms.csv. Почитать про базу можно здесь. Посмотрите на базу данных.

2. Сколько в базе данных наблюдений? Сколько переменных? Какие это переменные?

3. Сколько в базе данных полностью заполненных строк (наблюдений)? Выведите (если такие есть) наблюдения, содержащие пропущенные значения на экран.

4. Отфильтруйте наблюдения в базе согласно следующим критериям:

• фирмы с активами от 10000 до 20000 (включительно)

• фирмы, число управляющих позиций, совместных с другими фирмами, которых не превышает 30

• фирмы транспортного сектора (TRN) под руководством управляющих из Канады (CAN)

5. Создате переменную «натуральный логарифм активов» (log_assets) и добавьте ее в базу.

6. Постройте график, который может проиллюстрировать, какие паттерны пропущенных наблюдений можно зафиксировать в базе данных.

7. Удалите пропущенные значения из базы данных.

8. Сохраните измененную базу данных в формате dta (файл “Firms.dta”)