Publications by MSF. Ademir Pérez
Ponderadores Subjetivos
Implementación de Funciones para los Métodos de ponderación por Jerarquía # Definir una función para calcular ponderadores subjetivos utilizando el método de ranking suma ponderadores_subjetivos_rank_suma <- function(vector_jerarquias) { n <- length(vector_jerarquias) # Calcular pesos brutos sumando de la jerarquía vector_pesos <...
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CRITIC & Entropia
Métodos de ponderación objetivos CRITIC & Entropía Métodos de ponderación objetivos CRITIC & Entropía Método CRITIC Implementación en R del método CRITIC Ejemplo de aplicación de CRITIC Método de Entropía. Implementación en R del Método de Entropía Ejemplo de aplicación del Método de Entrop...
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Versión 2 del script de simulación
Modelo Original options(scipen = 99999) load("C:/Users/Economia/Desktop/smoke.RData") # en otros ejercicios podría ser necesario importar un csv o un archivo de Excel data<-data #aquí se puede cambiar el dataframe de manera sencilla equation<-as.formula("cigs~cigpric+lcigpric+income+lincome+age+agesq+educ+white+restaurn") #Guardar la fórmula ...
6243 sym R (3885 sym/5 pcs) 3 tbl
Pruebas de normalidad en R
Pruebas de Normalidad para los residuos Econometría UES Pruebas de Normalidad para los residuos Importación de Datos Modelo Estimado Ajuste de los residuos a la Distribución Normal 1. Prueba de Normalidad de Jarque Bera Usando tseries Usando notmtest (descatalogada) 2. Prueba de Kolmogorov Smirnov -...
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Análisis Exploratorio de Datos Básico
Análisis Exploratorio de Datos Básico Análisis Exploratorio de Datos Básico Uso de skimr Uso de visdat 2023-04-20 Uso de skimr library(skimr) skim(iris) #<-aplique skim() sobre el dataframe Data summary Name iris Number of rows 150 Number of columns 5 _______________________ Column type frequency: factor 1 numeric 4...
228 sym 2 img 3 tbl
Determinantes
Determinante Es la representación geométrica del espacio generado por un conjunto de vectores, (la cantidad de dicho conjunto de vectores coincide con el número de componentes de cada vector individual). Determinante de orden 2 En 2 dimensiones el determinante representa el área del paralelogramo generado por 2 vectores. Cálculo: \[ d...
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Solucion_parcial_1_2020
Preguntas de pareamiento: \([dy/y]/[dx/x]=\beta_j\) -> \(\epsilon_{xy}=\beta_j\) Sumatoria Residual de Cuadrados -> \((e'e*(n-k))/(n-k)\) Validación del modelo implica -> Prueba de Hipótesis Varianza del error -> \(e'e/(n-k)\) En el planteamiento de las relaciones funcionales, los modelos lineales asumen -> Estabilidad Estructural en los p...
3249 sym R (19213 sym/69 pcs) 2 tbl
Ejercicios MCO
Solución Ejercicio #1 Generando la matriz \(X'X\) options(scipen = 99999999) matriz_xx<-matrix(data = c(25,4586, 2018, 4586, 1030398, 364545, 2018, 364545, 204312),nrow = 3,ncol = 3,byrow = TRUE) print(matriz_xx) ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] 25 4586 2018 ## [2,] 4586 103...
594 sym R (1377 sym/15 pcs)
Pronóstico Evaluación y Simulación
Pronóstico y Simulación MSF. Ademir Pérez Pronóstico puntual Estimación Puntual Una vez estimado el modelo las predicciones para un conjunto de valores de los regresores, \(\color{red}{[X’s]}\), se obtiene a partir de la expresión: \(\color{green}{\hat{Y}_m} = \color{red}{X'_m}*\color{green}{\hat{\beta}}\) Donde: \[\color{red}{X'_m=\be...
6471 sym R (7610 sym/9 pcs) 2 img 4 tbl
Estimadores_HAC_lmrob
\(\color{purple}{\text{Estimadores HAC}}\) Estimadores Consistentes ante Heterocedasticidad y Autocorrelación MSF. Ademir Pérez Matriz de covarianza no escalar Si la matriz\(\color{red}{E[\epsilon*\epsilon^T]=\Omega}\), es decir que se ha detectado la presencia de Heterocedasticidad y/o de Autocorrelación. Entonces la Matriz de varianza cov...
2455 sym R (2913 sym/15 pcs) 1 tbl