Ejercicios en R para Econometría 2

1. ¿Cual es la diferencia entre R y RStudio?

La diferencia entre R y RStudio es que R R es el lenguaje de programación, como el que hace las cuentas. Por otro lado, RStudio es el programa para correr el software y es más comoda usarla en ciertos aspectos.

2. ¿Qué es un package? ¿Para qué sirven?

Un package en el programa es una colección de funciones, datos y código R que se almacenan en una carpeta conforme a una estructura bien definida, fácilmente accesible para R. Estas sirven para facilitar el desarrollo en ciertas funciones pues ya están establecidad.

3.Indicar a R la ruta donde queremos trabajar en su carperta de descargas usando la función setwd().

setwd("/Users/anafranciscenteno/Downloads")

4. Obtegna la ruta carpeta donde esta trabajando usando getwd()

getwd()
## [1] "/Users/anafranciscenteno/Downloads"

5. Instale el paquete dplyt y ggplot2 usando comando.

El resultado de este punto al usar “install.packages” fue que no se encontraban en esta version de R. No obstante, al instalarlas por la pestaña de packages y luego confirmar por el commando de library, si se pudo.

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, union
library(ggplot2)

6. Obtenga ayuda de la funcion mean.

help("mean")

7. Obtenga ayuda del paquete ggplot2

help(package="ggplot2")

8. Asigne a x el valor de 8.76589 y asigne a “z” el valor redondeado de x a dos decimales, Presente como resultado “x”,“z” y la suma de “x” y “z”.

x <- 8.76589 
z <- round(x, digits= 2)
value=z
x+z
## [1] 17.53589

9. Asigne a “dist” un vector conformado por 2,4,6,10,16,10,20.

dist <- c(2,4,6,10,16,10,20)

10. Obtenga la posición 3 del vector “dist”

dist [3]
## [1] 6

11. Que es un Data Frame?

Un data frame es una estructura de datos con dos dimensiones en la cual se puede guardar datos de distintos tipos en columnas.

12. Dado el siguiente data frame.

data(EuStockMarkets)        # cargamos los datos EuStockMarkets
x <- EuStockMarkets

###12.1 ¿Cuál es la dimensión del objeto x (que es una data frame)?

dim(x)
## [1] 1860    4

Su dimensión son 1860 filas con 4 variables

12.2 Presente los últimos valores del dataframe x

x [1860,c(1:4)]
##     DAX     SMI     CAC    FTSE 
## 5473.72 7676.30 3995.00 5455.00

13. Dado los siguientes datos complete:

13.1 Usando una función de r obtenga que variables compone el dataframe CPS1985

names(CPS1985)
##  [1] "wage"       "education"  "experience" "age"        "ethnicity" 
##  [6] "region"     "gender"     "occupation" "sector"     "union"     
## [11] "married"

13.2 Obtenga un resumen “summary” de las variables.

summary(CPS1985)
##       wage          education       experience         age       
##  Min.   : 1.000   Min.   : 2.00   Min.   : 0.00   Min.   :18.00  
##  1st Qu.: 5.250   1st Qu.:12.00   1st Qu.: 8.00   1st Qu.:28.00  
##  Median : 7.780   Median :12.00   Median :15.00   Median :35.00  
##  Mean   : 9.024   Mean   :13.02   Mean   :17.82   Mean   :36.83  
##  3rd Qu.:11.250   3rd Qu.:15.00   3rd Qu.:26.00   3rd Qu.:44.00  
##  Max.   :44.500   Max.   :18.00   Max.   :55.00   Max.   :64.00  
##     ethnicity     region       gender         occupation            sector   
##  cauc    :440   south:156   male  :289   worker    :156   manufacturing: 99  
##  hispanic: 27   other:378   female:245   technical :105   construction : 24  
##  other   : 67                            services  : 83   other        :411  
##                                          office    : 97                      
##                                          sales     : 38                      
##                                          management: 55                      
##  union     married  
##  no :438   no :184  
##  yes: 96   yes:350  
##                     
##                     
##                     
##

13.3 Genere un histograma de la variable wage (salario), este debe de incluir:

  • Titulo
  • Titulos ejes
  • 20 breaks o barras
  • Curva de distribución usando curve y dnorm.
  • Linea que señale la media
hist(x = CPS1985$wage, main = "Histograma de Salarios", 
     xlab = "Wage", ylab = "Dollars", col = "blue", breaks = 20) 
abline(v=mean(CPS1985$wage), lwd=2, lty=3, col="darkblue")
curve(dnorm(x, mean=mean(CPS1985$wage), sd=sd(CPS1985$wage)), add=TRUE, col="#00ff00", lwd=3)
lines(density(CPS1985$wage), col="yellow", lwd=3)
lines(density(CPS1985$wage, adjust=2), col="red", lwd=3, lty=2)

13.4 13.4 Realice un box plot para la variable wage (salario) según ocupación.

library(ggplot2)

ggplot(CPS1985, aes(x = wage , y = occupation )) + 
  geom_boxplot()

14. Escriba una ecuación económica usando Latex en Markdown y expliquela

\(E_{PD} = \dfrac{∆Q\%}{∆P\%}\)

La ecuación presentada arriba es el modelo económico de la elasticidad-precio de la demanda, esta fue presentada por Alfred Marshall’s en 1890. En su libro llamado “Principios de economía” desarrolló el concepto de elasticidad precio de la demanda, que examina cómo los cambios de precio afectan la demanda.

La elasticidad precio de la demanda mide cuánto varía la cantidad demandada con un cambio en el precio. En realidad este modelo se complementa con el de oferta y demanda ya que se vio que ante un aumento en el precio, la cantidad demandada disminuye. La elasticidad busca cuantificar con precisión esta reducción para definir si al productor le conviene aumentar o reducir su precio.

Los productos elásticos son aquellos que tienen una elasticidad superior a -1; esto quiere decir que la demanda del producto es propenso a caer si el precio sube y los productos inelásticos son entre 0 y -1; por lo que, son productos que al precio aumentar no tendrá un cambio drástico en la demanda.