Publications by Alex Lara
Análisis Envolvente de Datos
# Reproducir el ejemplo de la clase options(scipen = 99999) library(deaR) PFT1981<-deaR::PFT1981 PFT <- PFT1981[1:49,] PFT <- make_deadata(PFT, inputs = 2:6, outputs = 7:9 ) modelo_dea <- model_basic(PFT, orientation = "io", rts = "crs") eff <- e...
9 sym R (2752 sym/6 pcs)
Omar Alexánder Hernández Lara HL19010, Guia de ejercicios.
numeral 1 options(scipen = 999999999) load("C:/Users/pc/Desktop/Guia 1 Archivos/modelo_ventas.RData") matriz_x<-model.matrix(modelo_ventas) Matriz_xx<-t(matriz_x)%*%matriz_x #Calculo de la Matriz A Matriz_A<-solve(Matriz_xx)%*%t(matriz_x) print(Matriz_A) ## 1 2 3 4 ## (Interc...
862 sym R (810742 sym/57 pcs)
Practica de Matrices
Creacion de Matrices Matriz y matriz_y<-matrix(data = c(20,30,36,24,40), nrow = 5, ncol = 1,byrow = TRUE) colnames(matriz_y)<-c("y") print(matriz_y) ## y ## [1,] 20 ## [2,] 30 ## [3,] 36 ## [4,] 24 ## [5,] 40 Matrix x matriz_x<-cbind(rep(1,5),matrix(data =c(4,10,3,8,6,11,4,9,8,12),nrow = 5,ncol = 2, ...
718 sym R (821 sym/8 pcs) 1 img
Omar Alexander Hernández Lara HL19010
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594 sym R (268 sym/2 pcs) 1 img
Investigación sobre Librería FastGraph
Se presenta una breve investigación sobre el funcionamineto de la libreria FastGraph. ¿QUÉ ES FASTGRAPH? Proporciona funcionalidad para producir gráficos de funciones de densidad de probabilidad y funciones de distribución acumulativa con pocas pulsaciones de tecla, permite sombrear bajo la curva de la función de densidad de probabilidad...
3363 sym R (3444 sym/12 pcs) 7 img
Pruebas de normalidad
library(wooldridge) data("hprice1") head(force(hprice1), n=5) price assess bdrms lotsize sqrft colonial lprice lassess llotsize lsqrft 1 300 349.1 4 6126 2438 1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934 2 370 351.5 3 9903 2076 1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198 3 191 217.7 3 5200 1374 0 5.252274 5.383118 8.556414 7.225482 4 195 231.8 3 4600 1448 1...
436 sym R (1897 sym/9 pcs) 2 img 3 tbl
Pruebas de Colinealidad
library(wooldridge) data("hprice1") head(force(hprice1), n=5) ## price assess bdrms lotsize sqrft colonial lprice lassess llotsize lsqrft ## 1 300 349.1 4 6126 2438 1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934 ## 2 370 351.5 3 9903 2076 1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198 ## 3 191 217.7 3 5200 ...
205 sym R (3766 sym/18 pcs) 2 img 3 tbl
Pruebas de Heterocedasticidad
library(wooldridge) data("hprice1") head(force(hprice1), n=5) ## price assess bdrms lotsize sqrft colonial lprice lassess llotsize lsqrft ## 1 300 349.1 4 6126 2438 1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934 ## 2 370 351.5 3 9903 2076 1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198 ## 3 191 217.7 3 5200 ...
42 sym R (2081 sym/8 pcs) 1 img
Pruebas de Autocorrelación
library(wooldridge) data("hprice1") head(force(hprice1), n=5) ## price assess bdrms lotsize sqrft colonial lprice lassess llotsize lsqrft ## 1 300 349.1 4 6126 2438 1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934 ## 2 370 351.5 3 9903 2076 1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198 ## 3 191 217.7 3 5200 ...
66 sym R (2276 sym/12 pcs)
Tarea Estimadores HAC (stargazer)
options(scipen = 99999999) library(foreign) datos_regresion<-read.dta("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/crime.dta") modelo_crime<-lm(crime~poverty+single,data = datos_regresion) print(modelo_crime) Call: lm(formula = crime ~ poverty + single, data = datos_regresion) Coefficients: (Intercept) poverty single -1368.189 6.787 166.373 #Prue...
287 sym R (2580 sym/12 pcs) 1 tbl